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データクレンジング

一言でいうと

データクレンジングとは、データの誤り・重複・表記のばらつきなどを整え、利用しやすい品質にする作業。

ポイント

  • 同じ顧客の重複、住所表記の違い、欠損や入力ミスなどを確認する。
  • 修正や除外は根拠とルールを決めて行い、元の意味を損なわないようにする。

まちがえやすいポイント

  • 外れた値でも正しい場合があるため、外れ値を全て削除する処理ではない。

用語の重要度について

kakoloopの知識カードに基づく、学ぶ順番の目安です。IPAが公表する出題頻度や、次の試験に出る確率を示すものではありません。

Sランク
最初に身につけたい基本用語。意味を説明できるようにしましょう。
Aランク
基本とあわせて理解したい用語。似た言葉との違いも確認しましょう。
Bランク
基礎を固めた後に、具体例と結びつけて学ぶ用語です。
Cランク
理解の幅を広げる用語。関連する基礎用語と一緒に確認しましょう。
Dランク
余裕ができたら押さえたい補足的な用語です。

どの分野にも合格基準があります。重要度だけで学習範囲を決めず、苦手分野も補いましょう。