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データクレンジングとデータ変換の違いとは？分かりやすく解説！

データが日々大量に生成される現代社会では、データを正確に扱うことが求められています。特に、データクレンジングとデータ変換という2つのプロセスは、データを効果的に利用するためにとても重要です。しかし、これらの用語はしばしば混同されることがあります。今回は、この2つの違いをわかりやすく解説していきます。

データクレンジングとは？

データクレンジング（Data Cleansing）は、データの品質を向上させるためのプロセスです。具体的には、データの重複を取り除いたり、不正確なデータを修正したり、欠損している値を補完したりします。これにより、データの信頼性を高め、分析結果の精度を向上させることができます。

データクレンジングの主な手法

• 重複データの削除
• 不正確データの修正（誤字脱字の訂正など）
• 欠損データの補完（平均値や中央値で埋めるなど）

データ変換とは？

一方、データ変換（Data Transformation）は、データの形式を変更するプロセスです。これは、異なるシステム間でデータを交換する際に必要な作業で、データの構造やフォーマットを変更することによって、互換性を持たせます。

データ変換の例

変換前の形式	変換後の形式
CSV形式	JSON形式
テキスト形式	数値形式

データクレンジングとデータ変換の違い

これまでの説明をまとめると、データクレンジングはデータの「質」を向上させるための作業であり、データ変換はデータの「形式」を変更するための作業です。どちらもデータを効果的に利用するために必要なプロセスですが、目的とアプローチが異なります。

まとめ

データクレンジングとデータ変換は、それぞれ異なる役割を持ちながらも、データ分析の正確性や信頼性を高めるために不可欠です。データを扱う際には、これらのプロセスを理解し、適切に活用することが大切です。

ピックアップ解説

データクレンジングについてのちょっとした話をしたいと思います

聞いたことがありますか？データクレンジングは、ただの表現ではなく、実はデータ分析の大事なステップなんです

例えば、学校のテストの点数を集めるとき、同じ名前で重複を記録してしまったり、間違った数字が入っていたりすることがありますよね

それを整理することで、本当に必要なデータが手に入るんです

だから、データクレンジングは、データを正確にするために欠かせないプロセスなんですよ！

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