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データクレンジングと前処理の違いを徹底解説！データ分析を成功に導く秘訣とは？

データを扱う仕事が増えてきて、多くの人が「データクレンジング」や「前処理」という言葉を聞いたことがあると思います。でも、これらの違いは意外と分かりにくい！そこで今回は、この二つの用語について詳しく説明していきます。

データクレンジングとは？

データクレンジングは、文字通りデータをきれいにする作業です。具体的には、データの中に間違いや重複、欠損（情報が足りていない状態）がないかをチェックし、必要に応じて修正します。たとえば、アンケートの回答の中で「性別」が「男」「女」以外の文字が入っていたら、その部分を修正することがデータクレンジングです。

前処理とは？

一方、前処理とは、データを分析する前に行う準備のことです。データクレンジングが含まれる場合もありますが、それだけではありません。たとえば、データの標準化やスケーリング、変換、特徴選択など、モデルに適した形に整えることが前処理です。これはデータ分析が正確に行えるようにするための大事なステップです。

データクレンジングと前処理の違い

用語	定義	主な目的
データクレンジング	データの誤りや欠損を修正する作業	データの正確性を保つ
前処理	分析のためにデータを準備する作業	データをモデルに適した形に整える

このように、データクレンジングと前処理は似ている部分もありますが、その目的は異なります。データクレンジングは「データをきれいにする」、前処理は「データを分析できる形にする」という、役割の違いがあります。

まとめ

データ分析を行う際には、まずデータクレンジングを行い、その後に前処理をすることが大切です。これによって、データ分析の精度が大きく向上します。ぜひ、これらの作業を意識してみてください！

ピックアップ解説

データクレンジングって、実はただの清掃作業ではなく、データの正確性を保つためにとても重要なんだ

例えば、販売データに誤りがあると、売上の計算が間違ってしまうよね

だから、すべての数字や文字をしっかり確認するのがデータクレンジングの役割

最近では、自動化ツールも増えてきているから、人が手作業で修正することは減っているけど、それでも人の目で確認することは大事

データクレンジングがしっかりできていれば、その後の分析もスムーズに進むんだ

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