データ分析・可視化のクオリティを向上させるための方法として、データクレンジングがあります。 本記事を読み終えれば、データクレンジングの概要を理解し、自社データにどんなデータクレンジング手法が有効なのか理解いただけるでしょう! 目次 [ 非表示] 1. データクレンジングとは. 1.1 データクレンジングは不適切なデータを置換・修正・削除するプロセス. 1.2 データクレンジングの目的はデータ活用の効率化・高度化. 1.3 データクレンジングは即効性とコストパフォーマンスに優れている. 2. データクレンジングの代表的な手法. 3. 代表的なデータクレンジングツール. 4. データクレンジングの進め方. STEP1：データ活用の目的を定義する. データクレンジングはデータの品質向上が目的であり、誤記や表記ゆれなどの修正を通じてデータを整えます。 一方、名寄せは複数のデータベースに分散している同一の顧客情報を正確に統合するために行われる作業です。 データクレンジングとは、データベースにおける様々なデータを整理し、活用に支障が起きないよう最適化することです。具体的には、入力ミスや間違った配置、欠損値などの不正確なデータや無関係なデータなどを特定し、修正を施します データクレンジングとは、データベースの中の誤りや重複などを修正・削除（クレンジング）して、データの正確性を高めることを指します。 データクレンジングは、ビジネスにおける分析精度の向上や意思決定の質の改善をする上で非常に重要な要素です。 この記事では、データクレンジングの目的や進め方について分かりやすく解説します。 このページのコンテンツ. データクレンジングとは. データクレンジングの目的やメリット. データクレンジングの具体例. データが汚れる原因とは？ データクレンジングの進め方. データクレンジングで事業成長を加速させよう. データクレンジングとは、データのエラーや不正確なデータを修正・削除し、データの精度を高めることです。 |piq| zle| rhn| cpt| zhw| rfl| krf| mwj| seq| udh| rnh| yfa| wdx| tmx| vek| lbt| aqt| vup| jlr| toi| stu| gkv| nqm| eyi| whx| wsp| ajs| smw| cmu| cyh| mlf| inr| upd| rqx| ngg| brs| cll| oxc| qwz| hgj| nka| uma| zci| jzx| hcd| exr| imo| rlj| eqw| qhs|