データ分析や業務自動化の情報を調べていると、必ずと言っていいほどデータ前処理という言葉が出てきます。
なんだか専門的で難しそうな響きですが、実は事務職の方が普段エクセルでやっている作業そのものを指しています。
この記事では、データ前処理の意味と、なぜ集計や分析の前にそれを行う必要があるのかを分かりやすく解説します。
データ前処理は料理の下ごしらえ
データ前処理とは、集まってきたバラバラのデータを、綺麗で使いやすい状態に整える作業のことです。
料理に例えるなら、買ってきた泥だらけの野菜を洗い、皮をむき、食べやすい大きさに切り分ける下ごしらえの工程にあたります。
ITの世界には、ゴミを入れたらゴミが出てくるという有名な言葉があります。
どんなに高価な分析ツールや美しいグラフを作るソフトを使っても、元のデータに空白が多かったり、表記がバラバラだったりすると、出てくる結果は全く使い物にならない間違ったものになってしまう、という意味です。
正しい分析結果を得るためには、この下ごしらえが絶対に欠かせないのです。
具体的なデータ前処理の例
実際の業務では、以下のような作業がデータ前処理に該当します。
- 表記ゆれを統一する名寄せ作業（株式会社と株を揃えるなど）
- データが抜けている空白セルにゼロや文字を埋める
- 1つのセルに入っている氏名を苗字と名前に分割する
- 不要な列や、極端に間違っている異常な数値を削除する
手作業の限界とツール活用
これらの作業はエクセルの関数を使ってもできますが、毎月同じ下ごしらえを手作業で繰り返すのは非常に時間がかかります。
また、人間が目で見て直す以上、どうしても見落としなどのミスが発生してしまいます。
だからこそ、現代のビジネス現場では、このデータ前処理を専用のノーコードツールに任せるのが主流になっています。
無料で使えるETLツールのKNIMEなどを活用すれば、一度下ごしらえのルールを決めておくことで、次からは実行ボタンを押すだけで一瞬でデータがピカピカに整います。
面倒なデータ前処理はツールに任せて、綺麗になったデータからビジネスのヒントを見つけ出す作業に集中しましょう。
