【用語解説】データクレンジングとは？学べる大学の学部・学科も紹介

データクレンジングとは？

データクレンジングとは、データ分析やAIの学習に利用するデータから、誤りや重複、欠損値、表記の揺れなどを修正・整理し、品質を向上させる作業のこと。どれほど高度なAIや分析手法を用いても、元となるデータの品質が低ければ、正確な分析結果や予測は得られない。

例えば、「東京都」と「東京」、「2026/7/1」と「2026-07-01」のように表記が統一されていないデータを整理したり、入力ミスや重複したデータを削除したりすることで、分析しやすい状態へ整えていく。

データサイエンスでは「Garbage In, Garbage Out（質の悪いデータからは質の悪い結果しか得られない）」という考え方が知られており、データクレンジングは分析の精度を左右する重要な工程となっている。

データの誤りや重複を修正し、分析やAI学習の精度を向上させることができる。企業では顧客情報や販売データの整理、医療では診療データの品質管理、研究機関では実験データの整理など、さまざまな分野で活用されている。

高品質なデータを整備することで、より信頼性の高い分析結果やAIモデルを構築できるため、データサイエンスに欠かせない基礎技術となっている。

データクレンジングを専門的に学ぶには、「データサイエンス」系や「情報」系、「情報工学」系の学部・学科がおすすめだ。データベースや統計学、プログラミング、データ分析などを学びながら、データを適切に管理・加工する技術を身につけることができる。

AIやビッグデータを活用するためには、高品質なデータを準備する力が欠かせないことから、多くの大学でデータ前処理やデータエンジニアリングとあわせて学べるようになっている。

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