データクレンジングとデータ品質とは？
データクレンジングとデータ品質とは、分析に使う前に、表記の揺れ・欠損・重複・矛盾を検出して整える作業と、その到達度を測る観点。正確性・完全性・一貫性・最新性などの軸で品質を定義し、どこまで直すかを費用対効果で決める判断が問われる。
でーたくれんじんぐとでーたひんしつ
データクレンジングとデータ品質の意味
分析に使う前に、表記の揺れ・欠損・重複・矛盾を検出して整える作業と、その到達度を測る観点。正確性・完全性・一貫性・最新性などの軸で品質を定義し、どこまで直すかを費用対効果で決める判断が問われる。
データクレンジングとデータ品質の具体例
顧客マスタで「株式会社ABC」「（株）ABC」「ABC(株)」を名寄せし、住所を郵便番号で正規化して同一顧客を1件に統合する。統合前は顧客数が実態より2割多く、1人当たり売上を過小評価していた、という誤りを防げる。
データクレンジングとデータ品質は試験でどう引っ掛けられる？
クレンジングは分析の前処理にとどまらず、発生源の入力ルールを直さないと同じ汚れが再発する。また欠損値を一律に0で埋めると平均が下振れし、分析結果そのものを歪める。
データクレンジングとデータ品質と関連する用語
最終更新：2026-08-25／解説は資格暗記が独自に作成しています。 過去問の出典は各問題に記載のとおりです。