データクリーニング: 汚れたデータからきれいなデータへの道のり

現実世界のデータには、欠損値、外れ値、重複値、一貫性のない形式が含まれることがよくあります。これらの問題は、いつでもデータ分析の精度を破壊する可能性がある、隠された「時限爆弾」のようなものです。この記事では、「ダーティ データ」から「クリーン データ」までのデータ クリーニングの必要性、一般的な問題、および解決策について詳しく説明します。これにより、データ変換の道筋が明らかになり、データ分析と意思決定のための強固な基盤が築かれます。

日常生活では、家を再び快適で整頓された状態にするために、家を掃除し、床を掃き、モップをかけ、家具を拭くことがよくあります。私たちは外見を再びエレガントにするために、頻繁に衣服を洗濯し、乾かし、アイロンをかけます。

データの世界には、その後のデータ分析、マイニング、アプリケーションを妨げる「ダーティデータ」も存在し、そのためには「データクリーニング」が必要になります。

データクリーニングとは何ですか?

データ クリーニングとは、生データを処理して、欠落、異常、誤り、不規則な部分を修正または削除し、データの品質と可用性を向上させることを指します。

ダーティ データの種類は豊富で多様ですが、最も一般的なものは、null 値、異常な値、重複値、エラーのあるデータ、不規則な形式などです。たとえば、従業員情報テーブルでは、一部の従業員の連絡先情報が空であるため、null 値になります。ユーザー統計テーブルでは、年齢が 150 を超えているため、異常な値になっています。複数の人が同じ人から販売リード情報を収集し、データが重複する場合。受注単価の場合、割引価格ではなく元の価格を使用する必要があるため、データが不正確になります。日付の場合、通常は[YYYY – MM – DD]の形式であるはずですが、[MM/DD/YYYY]と記録されてしまいます…。

これらの汚れたデータは処理されなければ、暗闇に隠された時限爆弾のようなものとなり、データ分析や潜在的価値の掘り起こしを行う際に突然爆発し、分析結果に偏差が生じ、意思決定の信頼できる根拠を提供できなくなります。

データ クリーニングの中核は、データの問題を発見し、それをターゲットを絞って修復することです。最終的な目標は、データが[正確性、完全性、一貫性、信頼性]の基準を満たすようにすることです。データの問題を発見し、的を絞って修正する際には、ビジネス シナリオに応じて柔軟に方法を選択する必要があります。

例：金融リスク管理データ：モデルの誤判定を避けるために、外れ値と欠損値を厳密に処理する必要があります。ソーシャル メディアのテキスト データ: 特殊記号、ストップワード、スペル エラーをクリーンアップする必要があります。

データをクリーンアップするにはどうすればいいですか?

データ クリーニングの目的は、データを高品質基準に合わせることであり、データの問題に対して的を絞った修復を行う必要があります。

欠損値の処理

• 欠損値の問題: データ内の一部のフィールドが空であるか記録されていないため、データ分析の精度と完全性に影響します。
• 解決策: 欠落しているレコードを削除し、デフォルト値 (平均、中央値、最頻値など) を入力し、アルゴリズムを使用して欠落している値を予測します。
• 欠損値の例: 電子商取引の販売データで、一部の注文の購入価格が欠落しています。考えられる原因としては、製品に見積価格、最低価格、割引、プロモーション価格などの複数の価格体系があり、異常な値獲得戦略により単価を取得できないことが挙げられます。

ケースの効果的な解決策: 注文、アクティビティ、製品情報に基づいて通常価格を再取得し、欠損値を処理します。

外れ値の修正

• 外れ値の問題: データが正常範囲から大きく逸脱し、データ分析の精度に影響します。
• 解決策: 統計的手法 (Z スコア、IQR) を使用して外れ値を特定し、シナリオに基づいて修正または削除します。
• 異常値の例: 患者の体温は 50°C と記録されました (明らかに人間の体温範囲外)。単位エラー（華氏が誤って摂氏と表示されているなど）が 10°C（50°F に相当）に修正されている可能性があります。

この場合の効果的な解決策: データをランダムにスクリーニングし、単位を比較します。単位が間違っている場合は統一してください。修正できない場合は、異常としてマークして排除します。

重複データを削除または結合する

• 重複データの問題: データ セット内に重複レコードが存在するため、偏った分析結果が生じる可能性があります。
• 解決策: 重複するレコード (同じ ID またはタイムスタンプを持つレコードなど) を識別し、削除または結合します。
• 重複データの例: 非常に短い期間内に、同じ顧客、製品、単価、合計金額の注文を送信する。考えられる原因としては、クイッククリック防止機能が無効になっており、送信するために複数回クリックすると注文が重複してしまうことが挙げられます。

効果的な解決策: 重複した注文データを削除し、支払い記録などの後続の操作に関連するデータを必ず保持します。

統一データ形式

• データ形式の問題: 同じフィールドの形式が一貫していないと、データの処理と分析が困難になります。
• 解決策: 日付、時刻、単位、テキストの大文字と小文字などを標準化します。
• データ形式の例: 統計表には、[2021-01-01]、[01/02/2021]、[2021 年 3 月 1 日] など、複数の日付形式があります。

効果的な解決策: すべての日付を [YYYY-MM-DD] 形式に変換します。

データの不整合を解決する

• データの不整合の問題: 同じエンティティの説明に一貫性がありません。一般的な状況としては、国籍、州、市、地区、住所、月、曜日などがあります。
• 解決策: マッピング テーブルまたはルールの統一された表現を作成します。
• データの不一致の例: [北京]、[北京]、[北京] など、さまざまな書き方があります。

このケースの効果的な解決策: マッピング テーブルを作成し、すべての略語を [北京] に置き換えます。正規表現を使用して略語を一致させます（たとえば、[京] は [北京] に置き換えられます）。

なぜデータのクリーニングが必要なのでしょうか?

上記のクリーニング方法により、データ品質を効果的に改善し、その後のデータ分析と意思決定のための信頼できる基盤を提供できます。

正確なデータはあらゆる意思決定の基礎となります。データ クリーニングでは、誤ったデータを識別して修正することで、すべてのデータ ポイントが本物で信頼できるものであることを保証し、企業の意思決定に強固な基盤を提供し、正しい事実に基づいた意思決定を可能にします。

ただし、データに大量の外れ値、重複値、欠損値が含まれている場合、分析結果の信頼性は極めて低くなります。

企業がこのような分析結果に基づいて在庫管理やマーケティングプロモーションなどの戦略を策定すると、在庫の滞留やマーケティングリソースの無駄など、悪影響が生じる可能性があります。

データをクリーニングし、これらの干渉要因を除去することで、データ分析の信頼性が大幅に向上し、分析結果がビジネスの実際の状況を正確に反映し、企業に正確な意思決定の根拠を提供できるようになります。

通常、企業内のさまざまな部門は同じデータに基づいて独自のビジネス分析と意思決定を行います。データの品質が不均一な場合、部門ごとにデータの理解や解釈が異なり、部門間の連携の効率に影響を及ぼします。

データのクリーニング、データ形式の統一、データ標準の標準化により、データの可用性が向上し、各部門が一貫性のある正確なデータに基づいて作業できるようになり、部門間のコラボレーションとコミュニケーションが促進され、企業全体の運用効率が向上します。

機械学習やディープラーニングなどの分野では、データはモデルをトレーニングするための「燃料」となります。モデルのパフォーマンスは入力データの品質に大きく依存します。

汚れたデータはモデルの学習プロセスを妨げ、モデルがデータ内のパターンや関係性を正確に捉えることができなくなります。データのクリーニング、欠損値の補完、エラーデータの修正を行った後、より良いデータをモデルに提供できるようになり、モデルがデータ機能をより良く学習できるようになり、モデルのパフォーマンスが最適化され、予測の精度と安定性が向上します。

データ クリーニングは、データ処理プロセスにおいて不可欠かつ重要なリンクです。これは、データの正確性の確保、分析の信頼性の向上、モデルのパフォーマンスの最適化、企業内の内部コラボレーションの促進において重要な役割を果たします。データ主導の時代において、データのクリーニングに注意を払うことによってのみ、データは真に企業の発展の強力な原動力となることができます。