平成27年度 春期 午前Ⅱ 問19

✓ これが正解エデータクレンジング

解説

抽出したデータの属性やコード体系をそろえ、誤りを直す処理です。

業務系のデータベースは、システムごとに作られた経緯が違うため、同じ意味のデータでも項目の形式やコードの付け方がそろっていないことがあります。そのままデータウェアハウスに集めると、集計や分析の際に同じものが別物として数えられたり、誤った値が混じったりします。そこで格納の前に、表記やコード体系を統一し、重複や誤りを取り除く処理を行います。これがデータクレンジングで、設問の変換及び修正という説明と合っています。クレンジングは洗浄の意味なので、格納前にデータをきれいにする処理と覚えると、分析の操作と区別しやすくなります。

ほかの選択肢はなぜ違うのか

• アクラスタリング：クラスタリングは、似た性質をもつデータどうしを集めてグループに分ける分析の手法です。データを分類するものであり、格納の前に属性やコード体系をそろえる変換や修正の処理ではありません。
• イスライシング：スライシングは、多次元のデータをある次元の値で切り出し、その断面を見る分析の操作です。データウェアハウスに入った後の見方の操作であって、格納前の変換や修正とは役割が異なります。
• ウダイシング：ダイシングは、多次元のデータについて集計の軸を入れ替えるなど、切り口を変えて見る分析の操作として使われる語です。分析の見方を変えるものであり、抽出したデータの形式をそろえる処理ではありません。