マーケティングの用語、
データクリーニング(データクレンジング)の意味を解説していきます。
データクリーニング(データクレンジング)とは
古くなったデータを削除したり最新の状態にする作業・業務です。
今回はデータクリーニング(データクレンジング)とは何かを詳しく解説し、
方法・やり方、行う際の注意点も紹介していきます。
データクリーニング(データクレンジング)とは？
データクリーニングは古くなってしまった
自社の顧客情報や業務上必要なデータを
最新のものに上書きしたり、削除することによって
データの状態を保つ作業・業務になります。
データクリーニング、
またはデータクレンジングとも呼ばれます。
企業のデータベースに保存されているデータの中から
古くなって現在の状況とは異なるデータ、
データの結合などで重複しているデータ、
他にも企業名や個人名の表記揺れなど、
削除や修正が必要なデータを最適化していきます。
データクリーニング(データクレンジング)の必要性
調査などで新しいデータを入手したり、
マーケティングやプロジェクトのために
過去のデータを利用しようと考えた場合、
必ずデータ分析を行う必要があります。
しかし、データ分析を行うにしても、
そもそもの分析を行うデータに問題があっては
分析をして使える状態のデータにしたとしても
それは役に立たないデータとなります。
そこでデータクリーニングが必要になるのです。
新しいデータを調査・収集したり、
何かしらのビジネスのために
データ分析を行う際には、
必ずデータクリーニングを行い、
データを最適化していく必要があります。
データクリーニング(データクレンジング)の方法・やり方
次にデータクリーニングの方法・やり方を説明します。
どのような種類のデータを扱うのかによって
データクリーニングの方法は様々になりますが、
多くのデータに共通するデータクリーニングの
方法・やり方をここでは紹介していきます。
たとえば、全角文字・半角文字の修正・統一があります。
データベースに保存した際に
全角文字・半角文字で検索結果に違いが出る可能性がありますので、
必ず統一しておく必要があります。
他にも、人名の漢字の修正もあります。
「斉藤と斎藤」「渡辺と渡部」など、
特に苗字では間違いに気を付ける必要性があります。
他にも、姓名は分けてデータ保存するのか、
半角で区切るのか、全角で区切るのかなど、
人名で修正する部分は数多くあります。
企業名なら
「株式会社エグゼクティブマーケティングジャパン」と
「（株）エグゼクティブマーケティングジャパン」など
法人表記を統一していきます。
電話番号の‐（ハイフン）のありなし、
住所の番地部分の表記は
「〇番地〇〇号」か「〇‐〇〇」なのかなど
表記のルールや方法を決めて
それにそって修正していく方法・やり方が一般的になっています。
データクリーニング(データクレンジング)の注意点・ポイント
データクリーニングを行う際に
注意するべきポイントについても
合わせて紹介していきます。
先ほどの方法・やり方に合わせて
次に3つのポイントに注意していくことによって
より正確なデータクリーニングを行うことができるはずです。
データクリーニング(データクレンジング)のポイント1：データの欠測
本来ならデータ無しの場所に「0」の数値を入れてしまったり、
入力するべきはずのデータを入力し損なった場合など、
データクリーニングでデータの欠測が分かる場合があります。
データクリーニング(データクレンジング)のポイント2：異常な数値
数値のデータの場合、
0を多く入れた、少なく入れた場合や
単位の間違いによって異常な数値なってしまっている場合があります。
たとえば、人の身長のデータで、
0を多く入れてしまって1700cmになったり、
単位を間違えて、170ｍになったりと、
あり得ない数値をデータクリーニングで見つける場合もあります。
データクリーニング(データクレンジング)のポイント3：重複しているデータ
同じ顧客のIDが2つあったり、同一人物のデータが二重で登録されているなど、
データが重複している場合が見つかることもあります。
ソート(並び替え)機能を利用したりして
データに重複がないかも確認していく必要があるのです。
まとめ：データクリーニング(データクレンジング)
どんなに素晴らしいマーケティング戦略や
ビジネスの企画を立案できたとしても、
そもそものデータに間違いがあっては役に立たないものになってしまいます。
そこで重要になるのが今回解説した
データクリーニング(データクレンジング)なのです。
収集したデータをデータクリーニングし、
適切な、最適化された状態でデータベースに保存することが
企業活動、マーケティングに活かすためにも必要になります。
データは収集しっぱなしではなく、
必ずデータクリーニングをして分析をする必要があります。
以上が、マーケティングの用語、
データクリーニング(データクレンジング)の意味になります。
ぜひ、参考にしてください。
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