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データクリーニングとデータクレンジングの違いをわかりやすく解説！

データを扱う時、必ず出てくるのが「データクリーニング」と「データクレンジング」という言葉です。これらは似たような言葉として使われがちですが、実はその意味は少し違います。

データクリーニングとは？

データクリーニングは、データに含まれる誤りや無駄な情報を取り除く作業を指します。たとえば、入力ミスで発生した「1234abc」というデータを「1234」に直したり、重複したデータを一つにまとめたりします。この作業は、データの精度を高めるために非常に重要です。

データクレンジングとは？

データクレンジングは、データクリーニングの一部ではありますが、もう少し広い意味で使われることが多いです。主に、データのフォーマットを整えたり、異なるデータソースを統合する際に使われます。たとえば、異なるシステムから取得した顧客データを統一された形式に変換することが含まれます。

データクリーニングとデータクレンジングの違い

項目	データクリーニング	データクレンジング
目的	エラーや無駄な情報を削除する	データの形式を整える、統合する
作業内容	誤ったデータ修正、重複削除	フォーマット変更、異なるデータ源の統合
使用する場面	データ分析の前処理	全体のデータ管理

まとめると、データクリーニングは主にデータの精度を向上させるための作業で、データクレンジングはより広範囲なデータ管理を指す言葉です。どちらもデータの品質を高めるために重要なプロセスですので、しっかり理解して使うことが大切です。

ピックアップ解説

データクリーニングという言葉は、データの質を高めるためのプロセスです

例えば、買い物のレシートを整理するときに、不要なレシートを捨てたり、記入漏れを補ったりする作業がそれにあたります

本当に必要なデータだけを残しておくことが、後の分析や判断に役立ちますよね

同様に、データクリーニングを行うことで、企業はより正確な情報に基づいた決定ができるようになります

整理整頓と同じように、データも整えることが大切なんです

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