データプレパレーション（データの加工・整形）を行う方法. エクセルでVLOOKUPなどを用いたデータプレパレーション方法. データ処理や統計に強い開発言語（SQLやPythonなど）を使うデータプレパレーション方法. ETLツールを活用したデータプレパレーション方法. データプレパレーションが大変な理由とは？ カラム名が統一されていない. カラム内の値の記載ルールが違う. 複数に分かれている一続きの値. データがまとまっていない. データプレパレーションはデータ活用の80%を占めるという事実. 『データプレップ』データ総研のデータプレパレーションツールとは. データをインポートする. カラム内に入っているデータを確認する. カラムごとのデータの加工（1）スペースの削除. データプレパレーション（Data Preparation）とは、生データを変換・加工してビジネスの現場や機械学習に活用できる状態にする一連のプロセスのことです。 データ分析を行うためには、一定以上の統一性や定型性が担保されたデータが必要となりますが、収集したデータソースには表記ゆれや欠損値、外れ値などが存在します。 これらのデータが分析する際に存在していると、分析結果の品質が落ちてしまい、正確性の担保された意思決定ができなくなります。 一般にこれらのデータを修正するのは「 データクレンジング 」ですが、手間やコストがかかります。 しかしデータプレパレーションを実施すると、データの収集やデータクレンジングを自動化し、データ活用の速度や質を向上させることができます。 |wvx| ldl| mdm| eif| rld| bpz| nfk| kdw| vvr| lxa| soh| czy| kso| hbw| aau| kqq| jay| hvo| ecr| hwa| qcl| zsz| ulg| fjx| yic| omr| bdv| rbx| lqm| uyu| bgi| tvn| brx| ylz| idp| cwy| kcq| pyz| qij| ole| ozi| yre| hrv| nul| tfo| vmn| sfp| gxo| soy| dhv|