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データラングリング

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データラングリングとは?

企業では大量の生データが扱われており、そうしたデータを分析するための準備にはかなりの時間とコストがかかります。データラングリング(data wrangling)は、 そうしたデータを変換、クレンジング、強化することで、データをより適切・有効に活用できるようにする プロセスです。データの前処理や準備とは異なり、 データラングリングではデータ分析プロセスの分析やモデルの構築を行うあらゆる段階で、データの質を高めていくことができます。

データラングリングを行うことで、分析するデータの質を簡単に向上させることができるため、 質の低いデータへの対処に追われ、時間や労力を奪われるといったことがなくなり、 より質の高い分析を実行し、より良い問題解決、意思決定、成果を実現できるように なります。

データラングリングの仕組み

データラングリングのプロセス

データラングリングには 5 つの主要なステップ(探索、変換、クレンジング、強化、保存) があります。

探索:データの探索(データディスカバリー)では、 データセットのパターン、傾向、欠落している情報、不完全な情報を特定します。このステップは通常、レポートの作成、データの可視化、モデルのトレーニングの前に 行いますが、 分析中にデータセットから新たな発見やインサイトを得られることもよくあります。
探索


変換:データの変換や構造化は非常に重要な工程であり、 早い段階で行わないと、他の処理に支障をきたす可能性があります。データ 変換では、データを適切な型や形式に変換し、レポート、データの可視化、 分析やモデリングのプロセスに活用できるようにします。新しい変数(特徴量)を作成したり、 データに対して新たな関数を適用したりすることも可能です。
data-wrangling-transform


クレンジング:手入力、不完全なデータ、センサーから自動的に収集されたデータ、 あるいは機器の故障などが原因で、データにエラーが発生することは珍しくありません。 データクレンジングでは、これらの入力エラーを修正し、重複・外れ値・欠損データを削除するとともに、 統計的または条件付きモデリングに基づいて欠損値を補うことで、 データの質を向上させることができます。
data-wrangling-cleanse


強化: 定評あるサードパーティの 国勢調査、企業統計、人口統計データなどの追加ソースの統合により、 データセットの有用性を高めることができます。また、データを強化することによって、組織内のデータからさらなるインサイトを引き出したり、 より多くの顧客情報を取得・管理したりできるように なります。このステップは、どのようなデータを追加すれば、より良いレポート、モデル、ビジネスプロセスを実現できるようになるかを 戦略的に考察するうえでも役立ちます。
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保存:データラングリングの最終ステップでは、 これまでの手順と変換後のデータを保存します。 これにより、データの監査や説明に役立てたり、再利用したりできるようになります。
data-wrangling-store

これからのデータラングリング

これまでデータラングリングは、データベース管理についての豊富な知識を持ち、 SQL や R、Python を使いこなせる開発者や IT スタッフの専門領域とされてきましたが、アナリティックプロセスオートメーション (APA)を利用すれば、煩雑な表計算シートを用いることなく、データサイエンティスト、データアナリスト、IT スタッフなど、データ業務に関わる誰もが同様に、複雑なデータを容易に扱い、 分析することが可能となっています。

データラングリングを始めませんか?

Alteryx APA Platform™ では GUI ベースの採用により、誰もが 重要なデータラングリング作業を容易に監査、反復、文書化、共有、拡張することができます。 ドラッグ & ドロップ操作によるノーコードでの活用にも、 簡単なプログラミングを取り入れたローコードでの活用にも対応しており、データは表計算ソフトのファイルに似た形式や、 データモデルの一部として、共有のプラットフォームに簡単に保存することができます。

Alteryx APA Platform では、分析のあらゆるステップで、データラングリングツールを利用することができます。
  • 変換ツール(アレンジ、集計、転置など)
  • 準備とクレンジングツール(フォーミュラ、フィルタリング、クレン���ングなど)
  • データ強化ツール(ロケーションインサイト、ビジネスインサイト、行動分析など)
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