データ整理とデータクリーニングの大きな違いは、データ整理はデータをあるフォーマットから別のフォーマットに変換・マッピングし、そのデータを使って分析を行うプロセスであるのに対し、データクリーニングは不正なデータを排除したり修正したりするプロセスである点です。
一般に、データは大規模な企業だけでなく、中小規模の企業にとっても重要です。
そのため、各組織は様々な形でデータを保存しています。
彼らは、テキストファイル、スプレッドシート、XML形式で、データベースや他の多くの形態でデータを格納します。
様々なソースからのデータは、必要に応じてマージされ、ビジネス上の予測を行うために分析されています。
全体として、データ整理とデータクリーニングは、有用なデータを生成するために実行できる2つの方法です。
データラングリングとは
データ整理とは、ある形式のデータを別の形式に変換し、マッピングすることである。
このプロセスの目的は、分析などのタスクを実行するためにデータをより有用にすることである。
データラングラーとは、データラングリングとそれに関連する作業を行う人のことである。
また、データ解析に関連する作業として、データの可視化、統計モデルの学習、データの集計などがあります。
データトラングリングでは、まずデータソースからデータを生のまま抽出する。
次に、このデータはアルゴリズムに送られるか、あらかじめ定義されたデータ構造に解析される。
最終的には、このデータを将来使用するために記憶装置に保存します。
データサイエンティストとビジネスアナリストは、このデータを分析して、ビジネス上の意思決定を行います。
データクリーニングとは
データクレンジングとは、レコードセットやデータソースから不正確なレコードを見つけて削除し、このデータを修正または削除するプロセスのことです。
例えば、クレンジングが必要なデータには、重複した値、ダミー値、データの不在、矛盾したデータなどがあります。
さらに、このような矛盾したデータは、伝送や保存の際の破損によって発生する可能性がある。
さらに、データラングリングツールの使用やスクリプトによって、データクリーニングを行うことも可能である。
データクリーニングには、誤字脱字の除去や、既知のエンティティリストに対する値の検証や修正といった作業を含めることができる。
また、データの調和や標準化といった作業も含まれる。
全体として、データクリーニングは、データセットをきれいにし、様々なデータソースについてマージされた異なるデータセットにデータの一貫性を提供するのに役立ちます。
データ整理とデータクリーニングの違い
定義
データ整理とは、データをより適切で価値のあるものにするために、ある生のデータ形式から別の形式に変換し、マッピングするプロセスです。
これに対し、データクリーニングは、レコードセット、テーブル、データベースから破損したレコードや不正確なレコードを検出し、削除するプロセスです。
これが、データ洗浄とデータトラングリングの主な違いです。
その他の名称
なお、データマンギングはデータラングリングの別称であり、データクレンジングはデータクリーニングの別称です。
結論
データ整理とデータクリーニングは、意味のあるデータを得るために行うことができる2つのプロセスです。
しかし、データ整理とデータクリーニングの大きな違いは、データ整理はデータを分析するためにあるフォーマットから別のフォーマットに変換・マッピングするプロセスであり、データクリーニングは不正なデータを削除したり修正したりするプロセスであることです。
簡単に言うと、データ洗浄を行うためにデータラングリングツールを使用することが可能です。
