データクレンジングとは、データセット内の誤った、不完全、不適切、または重複したデータを検出して修正、置換、削除するプロセスのことを指します。データクレンジングの目的は、データの質を向上させ、データ分析や意思決定における誤解や誤りを防ぐことです。 データクレンジングのプロセスは以下のようになります： データ監査: データの異常値やエラー、不一致、欠損値を特定します。 データの修正: 誤ったデータを修正します。これは、データの規範化や標準化、エラーの修正、欠損値の処理を含む場合があります。 データの削除または修正: 重複したデータ、無関係なデータ、または修正できないデータを削除または修正します。 データの検証: クレンジングの結果を確認し、データが予想どおりの形式と品質になっているか確認します。 このプロセスは手動で行うことも、データクレンジングツールを使用して自動化することもできます。大規模なデータセットでは、自動化ツールの使用が一般的です。