【1-2】データのクレンジングの方法［データをキレイにする方法］-その2

前回はデータクレンジングの重要性をご説明いたしました。

今回から実際にどのような手順でクレンジングを行っていくのかをご説明いたします。

データクレンジングは大きく分割すると以下の3つのパートに分かれます。

■データの表記、書式を整理

■データの比較、精査、名寄せ

■クレンジング後のデータに主キーを付与

ここでは例として法人名のクレンジングを考えてまいります。

1.  クレンジングの対象、範囲を決定

2.  法人名の半角と全角を統一(JIS関数)

3.  末尾のスペースを削除(TRIM関数、CLEAN関数)

4.  法人名の表記揺れを解消(文字の置換)

5.  都道府県、市区町村の表記揺れを解消(フィルタリング)

6.  (存在するのであれば)法人番号や企業コードで並び替えを実行

7.  (存在するのであれば)法人番号や企業コードの一致するものを精査、名寄せ

8.  法人名、都道府県、市区町村で並び替えを実行

9.  法人名、都道府県、市区町村、その他の付帯情報で総合して精査、名寄せ

10. 都道府県、市区町村で並び替え

11. 都道府県、市区町村、丁目、番地、URL等その他の付帯情報から法人格未記載の情報を精査、名寄せ

12. 上記手順で不明なデータを記載者に直接確認

13. クレンジング不可能なデータの取り扱いを判断

14. 主キーを付与する

この1～14の手順をご覧になってのご感想はいかがでしょうか。

読んでるだけでうんざりしませんか？

データを最初から出来るだけキレイに出来るよう、仕組みを整えておくことの大事さを少しでも感じて頂ければ幸いです。

次回から具体的な手順に入ってまいります。

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