データクレンジング（IT用語）

◯顧客データのクレンジング

〈問題〉

顧客データベースに重複した顧客情報が多数存在する。

〈クレンジング作業〉

重複した顧客レコードを特定し、統合する。

例えば、同じ顧客が異なるメールアドレスで登録されている場合、それらを一つにまとめる。

◯住所データのクレンジング

〈問題〉

顧客の住所データに入力ミスや不完全な情報が含まれている。

〈クレンジング作業〉

住所データを標準化し、郵便番号や市区町村名の誤りを修正する。

例えば、「東京都新宿区」と「新宿区東京都」のような表記揺れを統一する。

◯売上データのクレンジング

〈問題〉

売上データに欠損値や異常値が含まれている。

〈クレンジング作業〉

欠損値を適切な方法で補完し、異常値を検出して修正する。

例えば、売上金額が極端に高い値や低い値を確認し、誤入力を修正する。

◯センサーデータのクレンジング

〈問題〉

センサーから取得したデータにノイズや異常値が含まれている。

〈クレンジング作業〉

データのフィルタリングを行い、ノイズを除去する。

また、異常値を検出して適切な値に置き換える。

例えば、温度センサーのデータが一時的に異常な値を示した場合、その値を周囲のデータから推測して修正する。

※これらの事例は、データクレンジングがどのように行われるかを示しています。

データクレンジングを行うことで、データの質を高め、分析結果の信頼性を向上させることができます。

CHATGPT参照