もうデータで悩まない！明日から使えるデータクレンジング方法を解説

「データクレンジング方法」と聞いて、なんだか難しそう…なんて思っていませんか？ 

実は、データと上手にお付き合いしていく上で、避けては通れない作業なんです。この記事では、山積みのデータを見て頭を抱えている方に向けて、明日から自信を持ってデータに向き合えるように、データクレンジングのイロハを、も分かりやすく解説していきます。

この記事で学べること

• データクレンジングがなぜ必要なのか、その意味がしっかり分かります。
• ごちゃごちゃデータの典型的なパターンを理解できます。
• 明日から使えるデータクレンジングの手順を、段階を踏んで学べます。
• データ整理に役立つ考え方や便利な道具のことも知れます。

退屈な説明は抜きにして、楽しく学んでいきましょう！

データクレンジングとは？その重要性とデータクレンジング方法の全体像

さて、そもそもデータクレンジングって一体何なのでしょうか。

料理で言えば、野菜の泥を落としたり、傷んだ部分を取り除いたりする下ごしらえのようなもの。データの世界でも、そのままでは使いにくい情報を整理整頓して、ピカピカに磨き上げる作業を指します。

もしデータが汚れたままだったら、せっかく分析しても間違った結論にたどり着いたり、おかしな判断をしてしまったりするかもしれません。そんな悲劇を避けるために、データクレンジングは欠かせない工程なのです。

なぜ今データクレンジングの方法を学ぶべきなのかその必要性

今の時代、データに基づいて物事を決める場面が増えていますよね。お店の売上データから次のヒット商品を予測したり、ウェブサイトの閲覧履歴から利用者の好みを分析したり。

そんなとき、元になるデータが不正確だったら、まるで間違った地図を頼りに宝探しをするようなもの。時間と労力が無駄になるばかりか、とんでもない方向へ進んでしまうかもしれません。

正しいデータクレンジング方法を身につければ、データという羅針盤の精度が格段に上がり、ビジネスや研究で正しい舵取りができるようになります。データの価値を最大限に引き出す第一歩、それがデータクレンジングなんです。

データクレンジング方法で対象となる主なデータの汚れの種類

では、どんなデータが「汚れている」と言われるのでしょうか。いくつか代表的な例を見てみましょう。イメージしやすいように、簡単な図も添えておきますね。

データの汚れの例：

  ID | 名前     | 年齢 | メールアドレス
-----+----------+------+-------------------
  1  | 山田 たろう | 30   | yamada@example.com
  2  | 佐藤 はなこ | 25   | sato@example.com
  3  | 山田太郎   | 30   | yamada@example.com  <-- 重複？表記揺れ？
  4  |          | 40   | tanaka@example.com  <-- 欠損値
  5  | 鈴木 一郎 | 999  | suzuki@example.com  <-- 外れ値？
  6  | 高橋 さぶろう | ３５ | takahashi@example.jp <-- 全角数字

主なデータの汚れには、以下のようなものがあります。

• 欠損値
  データがあるはずの場所が空白になっている状態。アンケートの未回答項目などがこれにあたります。
• 重複データ
  同じ情報が複数登録されてしまっている状態。顧客リストなどでよく見られます。
• 表記揺れ
  同じ意味なのに、書き方が微妙に違うこと。「㈱〇〇」と「株式会社〇〇」、「Tシャツ」と「ティーシャツ」など、たくさんあります。
• 外れ値
  他の値と比べて、極端に大きい、または小さい値。入力ミスや測定エラーが原因のことが多いですが、時には異常を示すサインであることも。
• 矛盾データ
  つじつまが合わない情報。例えば、年齢がマイナスになっている、退会日が入会日より前になっている、などです。

こうした汚れを放置すると、集計結果がおかしくなったり、分析がうまく進まなかったりする原因になります。だからこそ、これらの汚れを見つけ出し、きれいにする作業が求められるわけです。

データクレンジング方法の基本的な進め方

データクレンジングは、やみくもに手をつけても効率が上がりません。基本的には、次のようなステップで進めていくのがおすすめです。

1. データの状態を把握し、問題点を洗い出す（データ理解と問題定義）
2. どのようにキレイにするか計画を立てる（クレンジング計画）
3. 計画に沿って、実際にデータをキレイにする（クレンジング実行）
4. キレイになったか、おかしなところはないか確認する（検証）
5. どんな作業をしたか記録に残す（文書化）

この5つのステップを意識することで、手戻りが少なく、スムーズに作業を進めることができるでしょう。各ステップの詳しい内容は、次の章からじっくり見ていきましょうね。

実践！具体的なデータクレンジング方法

ここからは、実際にデータクレンジングを行う際の具体的な手順を、ステップごとに追いながら見ていきましょう。初心者の方でも「なるほど、こうすればいいのか！」と手を動かせるように、分かりやすくお伝えします。

【ステップ１】データの問題点を特定しクレンジング方針を定める方法

最初のステップは、手元にあるデータとじっくり向き合い、どんな問題が潜んでいるかを見つけ出すことです。

人間ドックで体の状態をチェックするように、まずはデータの健康診断から始めましょう。例えば、各項目にどれくらいデータが入っているか（欠損値の割合）、数値データの最大値や最小値、平均値などを調べてみます。

すると、「この項目はやけに空欄が多いな」「この数値、ありえないほど大きいぞ？」といった気づきがあるはず。こうした気づきをもとに、どこを、どのようにキレイにするか、クレンジングのゴールを設定します。やみくもに修正するのではなく、目的意識を持つことが肝心です。

【ステップ2】代表的なデータクレンジングの方法 - 欠損値への対処法

データの中にポツポツと空欄、つまり欠損値が見つかったらどうしましょうか。対処法はいくつかあります。

• 欠損値を含む行や列を思い切って削除する。ただし、多くの情報を失う可能性があるので慎重に。
• 平均値や中央値、最頻値といった代表的な値で補う。数値データでよく使われる手法です。
• 他のデータから予測した値で補う。少し高度なテクニックですが、精度高く補えることも。
• 「不明」や「未回答」といった特別な値で埋める。欠損している事実を残したい場合に有効です。

どの方法を選ぶかは、データの種類や分析の目的によって変わってきます。例えば、アンケートの自由記述欄の欠損は無理に埋める必要はないかもしれません。

しかし、年齢のような項目が欠けていると分析に影響が出ることもあります。それぞれの特性を理解して、最適な方法を選びましょう。

【ステップ3】代表的なデータクレンジングの方法 重複データを排除する方法

「あれ、このお客さん、前にも登録されてなかったっけ？」なんてこと、ありませんか。同じデータが複数存在することを重複データと言います。

これを放置すると、顧客数を実際より多く数えてしまったり、同じ人に何度も案内を送ってしまったりする原因になります。重複を見つけるには、名前やメールアドレス、電話番号など、個人や取引を特定できる項目で並べ替えたり、フィルターをかけたりするのが基本です。

Excelなどの表計算ソフトでも簡単にできますよ。

重複が見つかったら、どちらか一方を削除するか、情報を統合する必要があります。ただし、本当に重複なのか、よく似た別のデータなのか、慎重な見極めが求められます。

【ステップ4】代表的なデータクレンジングの方法 - 表記揺れを統一する方法

「アップル」と「Apple」、「㈱ABC」と「株式会社ABC」。

これらは全部同じものを指しているのに、書き方が違う「表記揺れ」の例です。コンピュータは賢いようで意外と融通が利かないので、表記が少し違うだけで別のものとして認識してしまいます。これでは正確な集計や分析ができません。

表記揺れを見つけたら、どちらか一方の表記に統一する作業が必要です。よくある表記揺れのパターンをリストアップしておき、置換機能などを使って一括で修正すると効率的です。地道な作業ですが、データの品質を上げるためには欠かせません。

例えば、都道府県名で「東京都」と「東京」が混在している場合、「東京」を「東京都」に統一するといった具合です。商品名や会社名なども表記揺れが起こりやすいポイントなので、注意して見てみましょう。

【ステップ5】代表的なデータクレンジングの方法 外れ値の検出と適切な処理方法

データを見ていると、時々「えっ、この数字だけ飛び抜けて大きい（小さい）ぞ！」という値に出くわすことがあります。

これが外れ値です。例えば、商品の価格リストの中に、一つだけ桁が二つも違うものがあったり、アンケートの年齢が200歳になっていたり。入力ミスやシステムの不具合で発生することが多いですが、中には本当に正しい異常値である可能性も。

外れ値を見つけるには、グラフにしてみる（箱ひげ図や散布図など）のが分かりやすいでしょう。外れ値が見つかったら、それが本当に間違いなのか、それとも意味のある値なのかをまず確認します。明らかな間違いであれば修正または削除し、判断が難しい場合は注釈を付けておくなどの対応を考えましょう。

一律に削除してしまうと、かえって貴重な情報を見逃すことにもなりかねないので、慎重な判断が求められます。

【ステップ6】クレンジング後のデータ検証と記録の方法

ふう、これでデータがキレイになったぞ！…と安心するのはまだ早いです。最後に、本当にデータが意図した通りに修正されたか、おかしな変更が加わっていないかを確認する「検証」作業を行いましょう。

クレンジング前後のデータを比較したり、簡単な集計をしてみたりして、おかしな点がないかチェックします。また、どんなデータを、どのように、なぜ修正したのか、作業の記録を残しておくことを強くおすすめします。

この記録は、後で「あれ、このデータどうやってキレイにしたんだっけ？」となった時に自分を助けてくれますし、他の人が作業を引き継ぐ際にも非常に役立ちます。「作業ログ」や「クレンジング仕様書」といった形でまとめておくと良いでしょう。

データクレンジング方法を効率化する道具と実践時の注意点

データクレンジングは、時に地道で根気のいる作業です。でも大丈夫。作業を楽にしてくれる便利な道具や、失敗を防ぐための心構えがあります。ここでは、そんなお役立ち情報をお届けします。

データクレンジングに役立つ道具紹介！Excelから専門の道具Pythonライブラリまで

データクレンジングを手助けしてくれる道具はたくさんあります。身近なものから専門的なものまで、いくつか紹介しますね。

• ExcelやGoogleスプレッドシート
  最も手軽な選択肢。フィルター、並べ替え、関数（IF、VLOOKUP、TRIMなど）、Power Query（Excel）といった機能を使えば、かなりのクレンジング作業がこなせます。初心者の方にはまずここから触ってみるのがおすすめです。
• OpenRefine (旧 Google Refine)
  無料で使える高機能なデータクレンジング専用の道具です。大量データの処理や表記揺れの修正（クラスタリング機能）などが得意。少し学習が必要ですが、使いこなせると強力な味方になります。
• プログラミング言語（Python + Pandasなど）
  より大量のデータや複雑な処理、作業の自動化を目指すなら、PythonとそのライブラリであるPandasが定番。コードを書く必要はありますが、自由度が高く、繰り返し行う作業の効率化に絶大な力を発揮します。

どの道具を使うかは、データの量や種類、あなたのスキルレベル、そして何をしたいかによって変わってきます。まずは簡単なものから試してみて、必要に応じてステップアップしていくのが良いでしょう。

参考までに、PythonのPandasライブラリで欠損値を0で埋める簡単な例を載せておきますね。

# Python (Pandas) での欠損値処理の例

import pandas as pd
import numpy as np # numpyもよく一緒に使います

# サンプルデータを作成
data = {'名前': ['山田', '佐藤', '田中', '鈴木'],
        '点数': [80, np.nan, 75, 90], # 佐藤さんの点数が欠損(np.nan)
        '出席回数': [10, 8, np.nan, 12]} # 田中さんの出席回数が欠損
df = pd.DataFrame(data)

print("--- 処理前のデータ ---")
print(df)
# 出力結果:
# --- 処理前のデータ ---
#    名前    点数  出席回数
# 0  山田  80.0  10.0
# 1  佐藤   NaN   8.0
# 2  田中  75.0   NaN
# 3  鈴木  90.0  12.0

# '点数'列の欠損値を0で埋める
df['点数'] = df['点数'].fillna(0)

# '出席回数'列の欠損値を平均値で埋める
mean_attendance = df['出席回数'].mean()
df['出席回数'] = df['出席回数'].fillna(mean_attendance)

print("\n--- 処理後のデータ ---")
print(df)
# 出力結果:
# --- 処理後のデータ ---
#    名前    点数       出席回数
# 0  山田  80.0  10.000000
# 1  佐藤   0.0   8.000000
# 2  田中  75.0  10.000000  <-- 平均値(10+8+12)/3 = 10 で補完
# 3  鈴木  90.0  12.000000

これはあくまで一例ですが、プログラミングを使うとこんな風に柔軟な処理ができる、というイメージを持ってもらえれば嬉しいです。

データクレンジングの道具を選ぶ際のポイントと効果的な活用のコツ

さて、道具がたくさんあるのは良いけれど、どれを選べばいいの？と迷ってしまうかもしれませんね。選ぶ際のポイントは、

• あなたが扱いたいデータの量や複雑さ
• あなたのITスキルや学習にかけられる時間
• その道具でどんな作業をしたいのか（単純な置換？複雑な変換？）
• 予算（無料か、有料か）

などを総合的に考えてみることです。いきなり高機能なものを目指すより、まずは手軽なものから試して、徐々にステップアップしていくのがおすすめですよ。

そして、どんな道具を使うにしても、その機能をしっかり理解し、作業手順をテンプレート化したり、よく行う操作を記録しておいたりすると、ぐっと効率が上がります。道具はあくまで作業を助けるもの。上手に使いこなして、クレンジング作業を快適に進めましょう。

データクレンジングの方法を実践する上で初心者が陥りやすい罠と回避策

データクレンジングは、慣れないうちは思わぬ失敗をしてしまうことも。でも大丈夫、よくある失敗パターンとその対策を知っておけば、未然に防ぐことができます。

• 元データのバックアップを忘れる
  これ、本当にやりがちです！修正作業に夢中になって、気づいたら元に戻せない…なんてことになったら大変。作業前には必ず元データのコピーを取るクセをつけましょう。
• 何となく修正してしまう
  修正の意図や基準が曖昧なまま作業を進めると、後で「なんでここ、こう直したんだっけ？」と混乱のもとに。どんな理由で、何をどう修正したのか、記録を残すことが肝心です。
• やりすぎてしまう
  キレイにすることにこだわりすぎて、本来必要な情報まで消してしまったり、データを歪めてしまったりすることも。クレンジングの目的を常に意識し、やりすぎないように注意しましょう。
• 完璧を目指しすぎる
  データによっては、完全にピカピカにすることが難しい場合もあります。どこまでクレンジングするか、許容できるデータの品質レベルを見極めることも時には必要です。

失敗は誰にでもあります。大切なのは、失敗から学んで次に活かすこと。これらのポイントを頭の片隅に置いておけば、きっとスムーズに作業を進められるはずです。

【まとめ】データクレンジング方法を習得しデータ活用の第一歩を踏み出そう

ここまでデータクレンジングの基本的な考え方から、具体的な手順、役立つ道具、そして注意点まで、盛りだくさんでお届けしてきました。

この記事でお伝えしてきたことのポイントを振り返ってみましょう。

• データクレンジングは、データの品質を高め、正しい分析や意思決定を支える土台作りです。
• 欠損値、重複、表記揺れ、外れ値など、データの汚れには様々な種類があります。
• データクレンジングは、問題定義から計画、実行、検証、記録というステップで進めると効率的です。
• Excelや専門の道具、プログラミングなど、作業を助けてくれるものはたくさんあります。自分に合ったものを選びましょう。
• バックアップを忘れず、目的意識を持って、完璧を目指しすぎないことが成功のコツです。

データクレンジングは、一見地味な作業に見えるかもしれません。でも、この一手間が、あなたのデータ活用の可能性を大きく広げてくれます。

今日学んだことを活かして、まずは身近なデータから、少しずつキレイにする習慣をつけてみませんか？