こんにちは、コグラフ株式会社データアナリティクス事業部の木村です。
みなさんはデータ分析の仕事についてどのようなイメージをお持ちでしょうか。
華やかなイメージもあるかもしれませんが、実は泥臭い仕事でもあります。
今回はそんな泥臭さの象徴、データクレンジングについてのお話です。

前処理とは

まずは前処理について。
実際にデータを分析する前に、データの品質を向上させ、分析のための適切な形式や構造に整える必要があります。
このことを前処理といいます。

そして前処理の1つにデータクレンジングという作業があります。

データクレンジングとは

データクレンジングとは、データセット内のエラーや欠損、不正確な情報、重複データなどの問題を特定し修正・除去するプロセスです。
データクレンジングの目的は、データの品質を向上させ、正確性と信頼性を確保することです。

なぜ重要か

データにはさまざまな問題や不正確さが潜んでいます。
例えば、欠損値や異常値、重複データなどが存在する可能性があります。
これらの問題があるデータで分析を行うと、結果が歪んだり、信頼性を欠く可能性があります。

データクレンジングによりデータの正確性を高めたデータは、より正確な洞察や意思決定を可能にし、ビジネス上の価値を最大化することができます。

データクレンジングの具体例

欠損値処理

欠損値は、ある項目の値が欠落しているなどデータの一部が不完全な状態のことを言います。
例：アンケート調査における無回答項目
回答が必須となっている項目に対して参加者が回答を忘れた場合、
無回答項目に適切な値を代入するなど欠損値処理が必要

異常値処理

異常値は通常のデータとは大きく異なる値であり、データの分布やパターンから外れているものです。
異常値処理とは、データセット内の異常な値や外れ値を特定し、適切に処理することを指します。
例：顧客の購買金額データにおいて、通常の購買金額と比べて極端に高い値や低い値を持つ場合、データ入力のミスや異常なトランザクションが発生した可能性がある

重複データの削除

重複データの削除は、データセット内に重複したデータが存在する場合に、それらの重複を特定し削除する作業です。
例：データ入力のミスにより同じ商品に対して複数の在庫レコードが存在した場合、重複データを削除することで正確な在庫数を把握する

まとめ

私もデータクレンジングを行った際、地味で根気のいる作業だと感じましたが、同時にデータの品質を向上させる大事なプロセスだと学びました。
「Garbage In, Garbage Out」という表現があるように、「無意味なデータからは無意味な結果しか返されない」ということを意識してデータ分析を行いたいですね！

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