適切なデータ クレンジング戦略でより良い結果を得る [+5 ツール]

データ分析用に信頼性が高く一貫性のあるデータを取得する方法を知りたいですか?これらのデータ クレンジング戦略を今すぐ実装してください。

ビジネス上の意思決定は、データ分析の洞察に依存します。同様に、入力データセットから得られる洞察は、ソース データの品質に依存します。低品質、不正確、ゴミ、一貫性のないデータ ソースは、データ サイエンスおよびデータ分析業界にとって困難な課題です。

したがって、専門家は回避策を考え出しました。この回避策はデータ クレンジングです。これにより、ビジネスを改善するどころか、ビジネスに悪影響を与えるようなデータに基づいた意思決定を行う必要がなくなります。

成功したデータ サイエンティストやアナリストが使用する最適なデータ クレンジング戦略を学びましょう。また、インスタント データ サイエンス プロジェクトにクリーンなデータを提供できるツールも検討してください。

データクレンジングとは何ですか?

データ品質には 5 つの側面があります。データ品質ポリシーに従って入力データ内のエラーを特定して修正することは、データ クレンジングと呼ばれます。

この 5 次元規格の品質パラメータは次のとおりです。

#1. 完全

この品質管理パラメーターにより、入力データに、データ サイエンス プロジェクトに必要なすべてのパラメーター、ヘッダー、行、列、テーブルなどが確実に含まれるようになります。

#2. 正確さ

データが入力データの真の値に近いことを示すデータ品質指標。調査やデータ収集のためのスクラップに関するすべての統計基準に従っている場合、データは真の価値を発揮します。

#3. 有効

このパラメータは、データが設定したビジネス ルールに準拠しているかどうかを示すデータ サイエンスです。

#4. 均一

均一性は、データに均一な内容が含まれているかどうかを確認します。たとえば、米国のエネルギー消費調査データには、帝国測定システムとしてすべての単位が含まれている必要があります。同じ調査内の特定のコンテンツにメートル法を使用すると、データは均一ではなくなります。

#5. 一貫性

一貫性により、テーブル、データ モデル、データセット間でデータ値の一貫性が確保されます。システム間でデータを移動する場合も、このパラメータを注意深く監視する必要があります。

簡単に言うと、上記の品質管理プロセスを生のデータセットに適用し、ビジネス インテリジェンス ツールにフィードする前にデータをクレンジングします。

データクレンジングの重要性

同様に、貧弱なインターネット帯域幅プランではデジタル ビジネスを運営することはできません。データの品質が許容できない場合は、優れた意思決定を行うことはできません。ビジネス上の意思決定を行うために不要なデータや誤ったデータを使用しようとすると、収益の損失や投資収益率 (ROI) の低下が発生します。

データ品質の低下とその影響に関する Gartner のレポート によると、シンクタンクは企業が直面する平均損失が 1,290 万ドルであることを発見しました。これは、誤った、改ざんされた、ゴミのデータに依存して意思決定を行うためのものです。

同じ報告書は、米国全土で不良データを使用すると、年間 3 兆ドルという驚異的な損失が国に発生することを示唆しています。

BI システムにゴミデータを入力すると、最終的な洞察は確実にゴミになります。

したがって、金銭的損失を回避し、データ分析プロジェクトから効果的なビジネス上の意思決定を行うために、生データをクレンジングする必要があります。

データクレンジングの利点

#1. 金銭的損失を避ける

入力データをクレンジングすることで、コンプライアンス違反や顧客の喪失によるペナルティとして発生する可能性のある金銭的損失から会社を守ることができます。

#2. 素晴らしい決断を下す

高品質で実用的なデータは、優れた洞察をもたらします。このような洞察は、製品のマーケティング、販売、在庫管理、価格設定などに関して優れたビジネス上の意思決定を行うのに役立ちます。

#3. 競合他社に対して優位性を得る

競合他社よりも早くデータ クレンジングを選択すれば、業界で早く進むメリットを享受できるでしょう。

#4. プロジェクトを効率的にする

合理化されたデータ クレンジング プロセスにより、チーム メンバーの信頼レベルが向上します。データが信頼できるものであることがわかっているため、データ分析にさらに集中できます。

#5. リソースの保存

データのクレンジングとトリミングにより、データベース全体のサイズが削減されます。したがって、不要なデータを削除してデータベースの記憶領域を空にします。

データをクレンジングする戦略

ビジュアルデータの標準化

データセットには、テキスト、数字、記号などのさまざまな種類の文字が含まれます。すべてのテキストに統一されたテキストの大文字化形式を適用する必要があります。シンボルが Unicode、ASCII などの正しいエンコーディングであることを確認してください。

たとえば、大文字の用語 Bill は人の名前を意味します。逆に、請求書または請求書は取引の領収書を意味します。したがって、適切な大文字の書式設定が重要です。

レプリケートされたデータの削除

データが重複すると BI システムが混乱します。その結果、パターンが歪んでしまいます。したがって、入力データベースから重複したエントリを取り除く必要があります。

重複は通常、人間によるデータ入力プロセスによって発生します。生データの入力プロセスを自動化できれば、データの複製をルートから根絶できます。

不要な外れ値を修正する

上のグラフに示すように、外れ値は、データ パターン内に収まらない異常なデータ ポイントです。本物の外れ値は、データ サイエンティストが調査の欠陥を発見するのに役立つため、問題ありません。ただし、外れ値が人的ミスに起因する場合、それは問題です。

外れ値を探すには、データセットをチャートまたはグラフに配置する必要があります。見つけた場合は、ソースを調査してください。原因が人的エラーの場合は、外れ値データを削除します。

構造データに注目

主に、データセット内のエラーを見つけて修正します。

たとえば、データセットには USD の 1 つの列と、他の通貨の多数の列が含まれています。データが米国の視聴者向けの場合は、他の通貨を同等の USD に変換します。次に、他のすべての通貨を米ドルに置き換えます。

データをスキャンする

データ ウェアハウスからダウンロードされた巨大なデータベースには、数千のテーブルが含まれる場合があります。データ サイエンス プロジェクトにすべてのテーブルが必要なわけではない場合があります。

したがって、データベースを取得した後、必要なデータ テーブルを正確に指定するスクリプトを作成する必要があります。これがわかれば、無関係なテーブルを削除してデータセットのサイズを最小限に抑えることができます。

これにより、最終的にはデータ パターンの検出が高速化されます。

クラウド上のデータをクレンジングする

データベースが書き込み時スキーマのアプローチを使用している場合は、読み取り時スキーマに変換する必要があります。これにより、クラウド ストレージ上で直接データをクレンジングし、フォーマットされ、整理され、すぐに分析できるデータを抽出できるようになります。

外国語の翻訳

世界中で調査を実施する場合、生データに外国語が含まれることが予想されます。外国語を含む行と列は、英語またはその他の任意の言語に翻訳する必要があります。この目的には、コンピュータ支援翻訳 (CAT) ツールを使用できます。

段階的なデータ クレンジング

#1. 重要なデータフィールドの特定

データ ウェアハウスには、テラバイト規模のデータベースが含まれています。各データベースには、数列から数千列のデータを含めることができます。次に、プロジェクトの目的を確認し、それに応じてデータベースからデータを抽出する必要があります。

プロジェクトで米国居住者の e コマース ショッピングの傾向を研究する場合、同じワークブックでオフラインの小売店に関するデータを収集しても役に立ちません。

#2. データの整理

データベースから重要なデータ フィールド、列ヘッダー、テーブルなどを見つけたら、それらを体系的に照合します。

#3. 重複を消去する

データ ウェアハウスから収集された生データには、常に重複したエントリが含まれます。それらのレプリカを見つけて削除する必要があります。

#4. 空の値とスペースを削除する

一部の列ヘッダーとそれに対応するデータ フィールドには値が含まれない場合があります。これらの列ヘッダー/フィールドを削除するか、空白の値を正しい英数字の値に置き換える必要があります。

#5. ファインフォーマットを実行する

データセットには不要なスペース、記号、文字などが含まれている場合があります。データセット全体のセル サイズと範囲が均一になるように、数式を使用してこれらを書式設定する必要があります。

#6. プロセスを標準化する

データ サイエンス チームのメンバーがデータ クレンジング プロセス中に従って職務を遂行できる SOP を作成する必要があります。以下の内容を含める必要があります。

• 生データ収集の頻度
• 生データの保管および保守のスーパーバイザー
• クレンジングの頻度
• クリーンデータストレージとメンテナンススーパーバイザー

データクレンジングツール

データ サイエンス プロジェクトに役立つ一般的なデータ クレンジング ツールをいくつか紹介します。

WinPure

データを正確かつ迅速にクリーンアップおよびスクラブできるアプリケーションを探している場合、 WinPure は信頼できるソリューションです。この業界をリードするツールは、比類のない速度と精度を備えたエンタープライズ レベルのデータ クレンジング機能を提供します。

個人ユーザーや企業向けに設計されているため、誰でも簡単に使用できます。このソフトウェアは、高度なデータ プロファイリング機能を使用して、品質チェックのためにデータのタイプ、形式、整合性、および値を分析します。その強力でインテリジェントなデータ マッチング エンジンは、誤った一致を最小限に抑えた完全な一致を選択します。

上記の機能とは別に、WinPure はすべてのデータ、グループの一致、および不一致の見事なビジュアルも提供します。

また、重複レコードを結合して、現在の値をすべて保持できるマスター レコードを生成する結合ツールとしても機能します。さらに、このツールを使用すると、マスター レコード選択のルールを定義し、すべてのレコードを即座に削除できます。

開くリファイン

OpenRefine は 、乱雑なデータを Web サービスで使用できるクリーンな形式に変換するのに役立つ無料のオープンソース ツールです。ファセットを使用して大規模なデータセットをクリーンアップし、フィルタリングされたデータセット ビューを操作します。

このツールは、強力なヒューリスティックの助けを借りて、類似した値をマージして、すべての不一致を取り除くことができます。ユーザーが自分のデータセットを外部データベースと照合できるように、調整サービスを提供します。さらに、このツールを使用すると、必要に応じて古いデータセット バージョンに戻すことができます。

また、操作履歴を最新版で再現することも可能です。データのセキュリティが心配な場合は、OpenRefine が最適なオプションです。マシン上のデータをクリーンアップするため、この目的でクラウドにデータを移行する必要はありません。

Trifacta デザイナー クラウド

データ クレンジングは複雑な場合がありますが、 Trifacta Designer Cloud を使用 すると簡単になります。データ スクラビングに新しいデータ準備アプローチを使用するため、組織はデータから最大限の価値を引き出すことができます。

ユーザーフレンドリーなインターフェイスにより、技術者以外のユーザーでもデータをクリーンアップおよびスクラブして高度な分析を行うことができます。企業は、Trifacta Designer Cloud の ML を活用したインテリジェントな提案を活用することで、データをさらに活用できるようになりました。

さらに、このプロセスに費やす時間も減り、対処しなければならない間違いの数も減ります。分析からより多くの成果を得るには、使用するリソースを削減する必要があります。

クラウディンゴ

あなたは Salesforce ユーザーで、収集されたデータの品質について心配していますか? Cloudingo を使用して顧客データをクリーンアップし、必要なデータのみを取得します。このアプリケーションでは、重複排除、インポート、移行などの機能により顧客データの管理が簡単になります。

ここでは、カスタマイズ可能なフィルターとルールを使用してレコードの結合を制御し、データを標準化できます。不要な非アクティブなデータを削除し、欠落しているデータ ポイントを更新し、米国の郵送先住所の正確性を確保します。

また、企業は Cloudingo をスケジュールしてデータを自動的に重複排除できるため、いつでもクリーンなデータにアクセスできます。 Salesforce とのデータの同期を維持することも、このツールの重要な機能です。これを使用すると、Salesforce データとスプレッドシートに保存されている情報を比較することもできます。

ズームインフォ

ZoomInfo は 、チームの生産性と効率性の向上に貢献するデータ クレンジング ソリューション プロバイダーです。このソフトウェアが重複のないデータを企業の CRM および MAT に提供するため、企業は収益性の向上を実感できます。

コストのかかる重複データをすべて削除することで、データ品質管理の複雑さを軽減します。ユーザーは、ZoomInfo を使用して CRM と MAT の境界を保護することもできます。自動化された重複排除、照合、正規化により、数分以内にデータをクレンジングできます。

このアプリケーションのユーザーは、一致基準と結合結果を柔軟に制御できます。あらゆる種類のデータを標準化することで、コスト効率の高いデータ ストレージ システムを構築するのに役立ちます。

最後の言葉

データ サイエンス プロジェクトでは、入力データの品質を考慮する必要があります。これは、機械学習 (ML) や AI ベースの自動化のためのニューラル ネットワークなどの大規模プロジェクトの基本的なフィードです。フィードに欠陥がある場合は、そのようなプロジェクトの結果がどうなるかを考えてください。

したがって、組織は実証済みのデータ クレンジング戦略を採用し、それを標準運用手順 (SOP) として実装する必要があります。その結果、入力データの品質も向上します。

プロジェクト、マーケティング、営業で忙しい場合は、データ クレンジングの部分を専門家に任せたほうがよいでしょう。エキスパートは、上記のデータ クレンジング ツールのいずれかになります。

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