スマートなデータ準備戦略がなければ、ビジネスを成功させることはできません。 適切な方法で生データのクレンジング、検証、統合を実行しないと、掘り下げた質問をして有意義な答えを得ることはできません。
「堅牢なデータ準備戦略への6つのステップ」を読んで、以下の基本を学びます。
- データ探索: データセットから思いがけない発見を得る
- データクレンジング: 混乱をもたらすエラーを排除
- データブレンディング: 複数のデータセットを結合して新たな発見を得る
- データプロファイリング: 品質の低いデータを特定
- ETL (抽出・変換・ロード): 多様なソースからのデータを集約
- データラングリング: 分析モデル用にデータを前処理
データがサイロ化された環境や、スプレッドシートに閉じ込められていても、データ準備のスターになれるのでしょうか？