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データクレンジング
シラバス案(Ver.0.1)にある項目です。問われるとしたら、データクレンジングの目的と、欠損値・外れ値・重複・表記ゆれの直し方を、文・組合せ・表から選ぶ形です。
シラバス案 Ver.0.1(2026年8月31日公表)の『2-8-4 データ品質管理/データ品質の改善』
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よく出る形
- 問われるとしたら:クレンジングに当たる作業を、4つの文から選ぶ形
- 問われるとしたら:欠損値への対応のうち、適切な物だけの組合せを選ぶ形
- 問われるとしたら:顧客データの数行の表を見て、適切な直し方を選ぶ形
- 問われるとしたら:重複の排除と表記ゆれの修正の進め方を、事例から選ぶ形
覚えること
- データクレンジング:誤り・欠け・重複・表記のばらつきを直し、使える品質にする作業
- 目的と効果:集計や分析の結果を、信頼して使える状態にできる
- 欠損値:本来あるはずの値が入っていない状態
- 欠損値の直し方:補完(推定して入れる)か除外(その行を使わない)
- 欠損値の除外:欠損が少なく偏りもないときは、除外しても影響が小さい
- 平均値で補完:観測できた値の平均は変わらず、値の散らばりは小さくなる
- 補完した行:補完した値だと分かる印を付けておく
- 外れ値:他の値から大きく離れた値。誤りとは限らない。異常値を含む
- 外れ値の直し方:誤りと確かめてから、修正か削除を決める
- 異常値:誤りによる値。範囲や意味からあり得ない値(例:年齢が負の数)
- 異常値の直し方:元の値を確かめて修正する。確かめられなければ削除する
- 重複:同じ対象の行が2つ以上あること。1行にまとめて排除する
- 表記ゆれ:同じ意味の語が違う書き方になっていること(例:東京・東京都、性別の 1・男)
- 表記ゆれの修正:決めた表記に統一する。一括処理は誤変換に注意
- 順序:表記ゆれを先に直し、そのあとで重複を探して排除する
数字と計算
- 例:年齢 20、30、40 と空欄2件。空欄を平均 30 で補完して5件にする
- 平均は補完の前も後も 30。偏差(平均との差)の2乗の合計は 200 のまま
- 分散(偏差の2乗の平均)は、前が 200÷3=約66.7、後が 200÷5=40
ひっかけ
- 外れ値は「全て削除」ではない。誤りと確かめてから直す
- 欠損値は「全て平均値で補完」ではない。目的と欠損の量で選ぶ
- アクセス権の設定や暗号化は、データを直す作業ではなく、クレンジングではない
- 「一致する行を消してから書き方をそろえる」は誤り
想定問題
4問(科目A(四肢択一))。選ぶと、その場で正解と解説が開きます。
データクレンジングの例として、最も不適切なものはどれか。
正解:ウ 利用者の登録情報を、権限のある人だけが見られるように、アクセス権を設定した。
ポイント
データクレンジングに当たる作業と当たらない作業を、区別して選ぶ問題です。
考え方と解き方
クレンジングは、誤り、欠け、重複、表記のばらつきを直して、データを使える品質にする作業です。データを守る作業も品質に関わるので、直す作業と取りちがえやすくなります。
- ア は重複の排除、イ は表記ゆれの修正(コードの書き方の統一)、エ は欠損値の除外で、どれも上の定義のとおり、データを直す作業です。
- ウ は、見られる人を限る作業です。データの中身を直す作業ではありません。
- したがって、最も不適切なのは ウ です。正しくは、アクセス権の設定はデータを守る対策であり、クレンジングではありません。
ほかの選択肢
- ア 同じ対象の行を1行にまとめるのは、重複の排除です。クレンジングの例として適切です。
- イ 同じ意味の値の書き方を決めた表記に統一するのは、表記ゆれの修正です。クレンジングの例として適切です。
- エ 欠損が少なく理由も確かめた上で行を除外するのは、欠損値への対応です。クレンジングの例として適切です。
覚えておくこと
- データクレンジング:誤り・欠け・重複・表記のばらつきを直し、使える品質にする作業
- 目的と効果:集計や分析の結果を、信頼して使える状態にできる
(テーマ・覚えること)
年齢の空欄への対応として、適切なものだけを全て挙げたものはどれか。
- a 年齢が空欄の顧客が全体の2%で、空欄に偏りもないので、年齢を使う分析ではその行を除外する。
- b 年齢の空欄を全て平均値で補完し、年齢の散らばり(分散)を調べる分析にも、そのまま使う。
- c 年齢の空欄を平均値で補完した行には印を付け、補完した値だと分かるようにしておく。
正解:イ a、c
ポイント
欠損値(値が入っていない状態)への対応を、a〜c それぞれ判定して選ぶ問題です。
考え方と解き方
欠損値は、補完(推定して入れる)か除外(その行を使わない)かを、欠損の量や偏りと、分析の使い道で選びます。補完した値は測定した値ではないので、使い道を間違えると結果が変わります。
- a は、欠損が少なく偏りもないので、除外しても影響が小さく、適切です。
- b は、平均値で補完すると観測できた値の平均は変わりませんが、分散は実際より小さくなります。分散を調べる分析に使うのは不適切です。
- c は、補完した値だと分かる印を付けるので、測定した値と区別でき、適切です。
- したがって、適切なのは a、c で、イ です。
ほかの選択肢
- ア b は、平均値の補完で分散が小さくなるので不適切です。適切な c も入っていません。
- ウ b は不適切で、適切な a、c が入っていません。
- エ a と c が適切なので、適切なものがないわけではありません。
覚えておくこと
- 欠損値の除外:欠損が少なく偏りもないときは、除外しても影響が小さい
- 平均値で補完:観測できた値の平均は変わらず、値の散らばりは小さくなる
- 補完した行:補完した値だと分かる印を付けておく
(テーマ・覚えること)
表1 のデータクレンジングとして、最も適切なものはどれか。
| 顧客ID | 年齢 | 年間購入額(円) |
|---|---|---|
| C01 | 34 | 52,000 |
| C02 | 41 | 38,000 |
| C03 | -29 | 41,000 |
| C04 | 36 | 47,000 |
| C05 | 52 | 4,300,000 |
正解:エ C03 の年齢は、負の数であり得ない値なので、元の値を確かめて修正し、分からなければ削除する。
ポイント
表1 から、あり得ない値と、離れているだけの値を見分け、直し方を選ぶ問題です。
考え方と解き方
負の年齢のようにあり得ない値は、誤りによる値(異常値)です。大きく離れているだけの値(外れ値)は、誤りとは限りません。行と列を取りちがえやすいので、表の値を見て確かめます。
- 「年齢」の列を見ると、C03 だけが負の数(-29)で、あり得ない値です。ほかの行は 34〜52 です。
- 「年間購入額」の列では、C05 の 4,300,000 円だけが、ほかの 38,000 円〜52,000 円から大きく離れています。これは外れ値で、誤りとは限りません。
- 異常値は、元の値を確かめて修正し、確かめられなければ削除します。したがって、最も適切なのは エ です。
ほかの選択肢
- ア C05 の年齢は 52 で、あり得ない値ではありません。負の数なのは C03 の年齢です。
- イ C03 の年間購入額は 41,000 円で、あり得ない値ではありません。負の数なのは年齢の列です。
- ウ C05 の年間購入額は大きく離れた値ですが、実際の購入かもしれません。誤りと確かめてから直すので、確かめずに削除するのは不適切です。
覚えておくこと
- 外れ値の直し方:誤りと確かめてから、修正か削除を決める
- 異常値:誤りによる値。範囲や意味からあり得ない値(例:年齢が負の数)
- 異常値の直し方:元の値を確かめて修正する。確かめられなければ削除する
(テーマ・覚えること)
取引先の重複を残さずに名簿を整える進め方として、最も適切なものはどれか。
正解:ア 先に社名の書き方を統一し、そのあとで同じ取引先の行を探して、重複する行を1行にまとめる。
ポイント
重複の排除と表記ゆれの修正を、どの順で行うかを事例から選ぶ問題です。
考え方と解き方
名簿を見て、同じ取引先の行を先に探したくなりますが、書き方が違う行は同じ取引先に見えません。だから重複の排除を先にすると、見落とします。
- 「B商事株式会社」と「(株)B商事」は、文字の並びが違うので、書き方を直す前は一致する行として見つかりません。
- そこで、社名の書き方を先に統一し、そのあとで同じ取引先の行を探して、1行にまとめます。
- したがって、最も適切なのは ア です。
ほかの選択肢
- イ 完全に一致する行だけを探すので、書き方が違う同じ取引先の行が、重複として残ります。統一のあとで探し直さないと、重複を残さないという条件に合いません。
- ウ 書き方が違っても、同じ取引先なら別の取引先ではありません。書き方を直さないと、重複が残ります。
- エ 一括処理は誤変換に注意が要りますが、統一をやめる理由にはなりません。統一しないと、重複を見つけられません。
覚えておくこと
- 表記ゆれの修正:決めた表記に統一する。一括処理は誤変換に注意
- 順序:表記ゆれを先に直し、そのあとで重複を探して排除する
- 重複:同じ対象の行が2つ以上あること。1行にまとめて排除する
(テーマ・覚えること)
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