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データクレンジングと正規化の違いをわかりやすく解説！

私たちは日常生活の中で、さまざまなデータを扱っています。データが正しく、整然としていることが重要ですが、そのために行われる作業には「データクレンジング」と「正規化」という2つのプロセスがあります。これらの違いについて、中学生にも分かりやすく解説しましょう。

データクレンジングとは

データクレンジングは、データの「掃除」をする作業です。たとえば、登録された情報が間違っていたり、重複していたりするデータを修正、削除します。これにより、情報の信頼性が高まり、分析や判断がしやすくなります。

正規化とは

正規化は、データの「整理整頓」をする作業です。情報を特定の形式に統一することで、データベースが利用しやすくなります。たとえば、日付の形式が異なる場合、すべてを「YYYY-MM-DD」という形式に変更するなどです。

データクレンジングと正規化の違い

データクレンジングは、不正確なデータを取り除くことが目的なのに対して、正規化はデータの形式を整えることが目的です。それぞれ異なるプロセスですが、データを扱う上でどちらも重要なステップです。

特徴	データクレンジング	正規化
目的	不正確なデータの修正、削除	データの形式を統一
例	重複データの削除	日付形式の統一
重要性	信頼性向上	検索・分析効率の向上

まとめ

カレンダーの日付や電話番号、住所など、私たちの周りにはさまざまなデータがあります。データクレンジングと正規化は、そのデータを効率的に活用するために欠かせない作業です。これらを上手に行うことで、より良い情報を得ることができるでしょう。

ピックアップ解説

データクレンジングはデータの整理作業ですが、実は意外と面白い側面があったりします

例えば、データに重複や誤った情報があると、同じ景品に何度も応募できてしまうんです

これ、もし友達が同じイベントに参加したら、そこは問題になっちゃいますよね

また、データをクレンジングすることで、統計的な分析が正しく行えるようになり、なんと意外なトレンドを発見できることもあるんです！つまり、データの掃除は、未来の大発見につながるかもしれないのです

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