現実世界のデータは、欠損値、外れ値、重複、不整合な形式といった問題を抱えていることがよくあります。これらの問題は、まるで隠された「時限爆弾」のように、いつ何時でもデータ分析の精度を損なう可能性があります。この記事では、データクリーニングの必要性、よくある問題とその解決策、「ダーティデータ」を「クリーンデータ」に変換し、データ変換の道を切り開き、データ分析と意思決定のための強固な基盤を築く方法について解説します。

私たちは日常生活で、快適さと清潔さを取り戻すために、掃き掃除やモップ掛け、家具の拭き掃除など、頻繁に家の掃除をします。また、見た目を再びエレガントにするために、衣服の洗濯、洗濯、乾燥、アイロン掛けも頻繁に行います。

データの世界には、その後のデータ分析、マイニング、そして応用を妨げる可能性のある、ダーティデータも存在します。そこでデータクリーニングが役立ちます。

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、または非標準の部分を修正または削除し、データの品質と使いやすさを向上させることを指します。

ダーティデータの種類は多岐にわたりますが、一般的にはNULL値、外れ値、重複値、エラーデータ、非標準形式などが含まれます。例えば、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値が発生することがあります。ユーザー統計テーブルでは、年齢が150歳を超えているため外れ値が発生することがあります。複数の人が同じ人物からセールスリード情報を取得しているために重複データが発生することがあります。販売注文で割引価格ではなく元の価格を使用することで、誤ったデータが生成されることがあります。また、[YYYY – MM – DD]の形式であるべき日付が[MM/DD/YYYY]と記録されることもあります。

この汚れたデータが処理されないと、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マイニングを行う際に突然爆発し、分析結果に偏りが生じ、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核心は、データの問題を特定し、それに応じて修正することです。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。データの問題を特定し修正する際には、ビジネスシナリオに応じて柔軟に手法を選択する必要があります。

たとえば、金融リスク管理データの場合、モデルの誤判断を避けるために外れ値や欠損値を厳密に処理する必要があります。また、ソーシャル メディアのテキスト データの場合、特殊記号、ストップワード、スペル エラーを除去する必要があります。

データクリーニングを実行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、データを高品質の基準にまで引き上げることであり、そのためにはデータの問題を重点的に修復する必要があります。

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、データ分析の正確性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 (平均値、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：eコマースの販売データセットにおいて、一部の注文の購入価格が欠落しています。これは、見積価格、基本価格、割引価格、プロモーション価格など、複数の価格体系が使用されていること、および異常な値取得戦略によって単価を決定できないことが原因である可能性があります。

この場合の効果的な解決策: 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、シナリオに応じて修正または削除します。
• 外れ値の例：患者の体温は50℃と記録されました（正常範囲から大きく外れています）。これは単位の誤り（例：華氏を摂氏と誤って表記している）が原因である可能性があります。10℃（華氏50度に相当）に修正する必要があります。

このケースの効果的な解決策：データをランダムにフィルタリングし、単位を比較します。単位が間違っている場合は、単位を統一します。エラーを修正できない場合は、異常としてマークして削除します。

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と、分析結果に偏り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：顧客、商品、単価、合計金額が同一の注文が、非常に短い期間内に送信されています。原因としては、クリック防止の高速送信メカニズムが機能せず、複数の送信と重複注文が発生していることが考えられます。

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

統一されたデータ形式

• 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。

この場合の効果的な解決策：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

• データの不一致の問題: 国籍、都道府県/市区町村/地区の住所、月、曜日など、同じエンティティの説明が一致していません。
• 解決策: 表現を統一するためのマッピング テーブルまたはルールを確立します。
• データの不一致の場合: [北京]、[北京] などの書き方が異なります。

この場合の効果的な解決策: "[Beijing]" に均一に置き換えるマッピング テーブルを作成し、正規表現を使用して略語を一致させます (例: "[京]" を "[北京]" に置き換えます)。

データクリーニングはなぜ必要なのでしょうか?

上記のクリーニング方法は、データ品質を効果的に向上させ、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します。

正確なデータはあらゆる意思決定の基盤です。データクリーニングは、誤ったデータを特定・修正することで、すべてのデータポイントが真実かつ信頼できるものであることを保証します。これにより、企業の意思決定の確固たる基盤が築かれ、正しい事実に基づいた意思決定が可能になります。

ただし、データに大量の外れ値、重複、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戦略を策定すると、在庫残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、これらの妨害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。

企業内の複数の部門は、通常、それぞれのビジネス分析や意思決定に同じデータを使用します。データの品質が異なると、部門間でデータの理解や解釈に違いが生じ、部門間の連携の効率性に影響を及ぼします。

データ クリーニングでは、データ形式と仕様を標準化することでデータの使いやすさを向上させ、すべての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し、部門間のコラボレーションとコミュニケーションを促進して、企業全体の運用効率を向上させます。

機械学習やディープラーニングなどの分野では、データはモデルの学習における「燃料」です。モデルの性能は、入力データの品質に大きく依存します。

ダーティデータはモデルの学習プロセスを妨害し、データ内のパターンや関係性を正確に捉えるのを妨げる可能性があります。欠損値の補完やエラーデータの修正を含むデータクリーニングにより、モデルはより高品質なデータを取得でき、データの特徴をより適切に学習できるようになります。これにより、モデルのパフォーマンスが最適化され、予測精度と安定性が向上します。

データクリーニングは、データ処理ワークフローにおいて不可欠かつ重要なステップです。データの精度確保、分析の信頼性向上、モデルパフォーマンスの最適化、そして企業内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。データドリブン時代において、データクリーニングを最優先に考えることでのみ、データは企業の発展を真に力強く推進する力となるのです。