シンプルな6つのステップでデータを整理する

データ管理はマーケティング業界の重要な要素となっている。統計によると、米国の「データ処理および関連サービス」の売上は、2024年までに1兆9780億ドルに達するという。インターネットは毎秒数百万ものデータを生成する。これらのデータを適切に利用することで、質の高い洞察力を持つビジネスマンに大きな利益をもたらすことができる。

データ管理は、マーケティング業界の重要な要素になりつつある。統計によると、米国の「データ処理および関連サービス」の売上は、2024年までに1兆9780億ドルに達するという。インターネットは毎秒数百万ものデータを生成する。これらのデータを適切に利用することで、質の高い洞察力を持つビジネスマンに大きな利益をもたらすことができる。すべての生データがデータ分析プロセスを受けられるわけではない。望ましい形式を満たすためには、いくつかの前処理ステップを経る必要がある。この記事では、そのようなプロセスの一つである "Data Wrangling "について詳しく説明する。

目次

• データ・ラングリングとは何か？
• データ整理の利点
• データ・ラングリングとデータ・マイニング
• データ整理のステップ
• データ整理プロセスの使用例
• データ・ラングリング・サービスProxyscrape
• よくある質問
• 閉会の辞

データ・ラングリングとは何か？

データ・ラングリングとは、生データを標準フォーマットに変換し、分析プロセスを受ける資格を与えるプロセスである。このData Wranglingプロセスは、Data Mungingプロセスとしても知られている。通常、データサイエンティストは複数のデータソースからのデータに直面する。生データを使用可能な形式に構造化することは、それらを分析フェーズにかける前の最初の要件である。

データ整理の利点

Data Munging、あるいはData Wranglingプロセスは、データサイエンティストの仕事を様々な方法で簡素化する。以下はその利点の一部である。

品質分析

構造化されたデータはすでに構造化されたフォーマットになっているため、データ分析者は簡単に扱うことができる。入力データにエラーやノイズがないため、結果の品質と信憑性が向上する。

高いユーザビリティ

使い勝手の悪いデータが長い間残っていると、データ沼になってしまいます。Data Wranglingプロセスは、すべての受信データを使用可能な形式に変換し、データ沼に使用されずに残ることがないようにします。これにより、データの使い勝手が何倍にも向上します。

リスクを取り除く

Data Wranglingは、他のデータベースからデータをマッピングすることで、ユーザーがヌル値や乱雑なデータを処理するのに役立ちます。そのため、ユーザーは、価値ある洞察を導き出すのに役立つ適切なデータが提供されるため、リスクがない。

時間効率

データ専門家は、クリーニングとマイニングの処理に多くの時間を費やす必要はない。Data Wranglingは、分析の準備が整った適切なデータを提供することで、ビジネスユーザーをサポートする。

明確な目標

複数のソースからデータを収集し、それらを統合することで、ビジネスアナリストはターゲットとする顧客を明確に理解することができる。そうすることで、自社のサービスがどこで通用するのか、顧客が何を求めているのかを知ることができる。これらの正確な方法を使えば、データの専門家でなくても、ターゲットについて明確な考えを持つことが容易になる。

データ・ラングリングとデータ・マイニング

データ・ラングリングとデータ・マイニングはどちらも、生のデータから価値あるビジネスインサイトを構築するために機能する。しかし、両者には以下のような機能の違いがある。

データ整理のステップ

データ整理のステップは、6つの必要かつ連続的なデータフロー・プロセスで構成される。これらのステップでは、より複雑なデータを分解し、適切なデータ形式にマッピングします。

ディスカバリー

データ・ディスカバリーは、データ・ラングリング・プロセスの最初のステップである。このステップでは、データチームはデータを理解し、それらを扱うための適切なアプローチを見つけ出す。これは他のフェーズの計画段階である。データを正しく理解することで、データサイエンティストは実行順序、実行するオペレーション、その他データ品質を高めるために必要なプロセスを決定する。

例あるデータアナリストは、ウェブサイトの訪問者数を分析することを好む。このプロセスでは、訪問者のデータベースを調べ、欠落値やエラーがないかをチェックし、実行モデルの決定を行います。

構造化

さまざまなソースから収集された乱雑なデータは、適切な構造を持っていない。構造化されていないデータはメモリを消費し、最終的に処理速度を低下させる。構造化されていないデータは、画像、ビデオ、磁気コードなどのデータかもしれない。この構造化フェーズでは、すべてのデータを解析する。

例ウェブサイトの訪問者」データには、ユーザー名、IPアドレス、訪問者数、プロフィール画像などのユーザー詳細が含まれます。この場合、構造化フェーズでは、IPアドレスを適切な場所にマッピングし、プロフィール画像を必要な形式に変換します。

クリーニング

データのクリーニングは、データの品質を向上させるために行われます。生データには、データ分析の質を低下させるエラーや不良データが含まれている可能性があります。ヌル値をゼロで埋めたり、別のデータベースからマッピングした適切な値を使用したりします。また、不良データを削除し、エラーや誤字を修正することも含まれます。

例ウェブサイトの訪問者」データセットには、いくつかの異常値がある可能性がある。ユニークユーザーからの訪問数」を示す列があるとする。データクリーニングフェーズでは、このカラムの値をクラスタリングし、他のデータと異常に異なる異常値を見つけることができます。これにより、マーケティング担当者は異常値を処理し、データをクリーンにすることができる。

充実

このリッチ化のステップは、データ整理プロセスを次の段階に進めます。データのエンリッチ化とは、既存のデータに他の関連データを追加することで品質を向上させるプロセスです。

データが構造化とクリーニングの段階を通過すると、データのエンリッチ化が行われる。データサイエンティストは、データ分析プロセスでユーザーを助けることができる追加入力が必要かどうかを判断する。

例ウェブサイト訪問者'データベースには訪問者のデータがある。データ・サイエンティストは、「ウェブサイト・パフォーマンス」に関する余分な入力が分析プロセスに役立つと感じるかもしれない。訪問者数とパフォーマンス・レートは、アナリストが自分たちのプランがいつ、どこで機能するかを見つけるのに役立つだろう。

バリデーション

データ検証は、ユーザーがデータの一貫性、信頼性、安全性、品質を評価するのに役立つ。この検証プロセスは、処理されたデータの正しさを保証するためにプログラミング・コードを通して実行される様々な制約に基づいている。

例データサイエンティストが訪問者のIPアドレスに関する情報を収集している場合、このカテゴリにどのような値が適格であるかを決定する制約を考え出すことができます。つまり、IPアドレス列は文字列値を持つことはできません。

出版

データの分析準備が整ったら、ユーザーはデータベースやデータセットに整理されたデータを整理する。このパブリッシングステージは、アナリストに高品質のデータを提供する役割を果たします。分析準備の整ったデータは、質の高いビジネスインサイトを構築するための分析と予測プロセスにかけられます。

データ整理プロセスの使用例

データの合理化 - このData Wranglingツールは、入力された生データを継続的にクレンジングし、構造化する。これは、標準化された形式で最新のデータを提供することで、データ分析プロセスを支援します。

顧客データ分析 - Data Wranglingツールは様々なソースからデータを収集するため、収集したデータからユーザーとその特性について知ることができる。データの専門家は、データサイエンス技術を使用して、この絞込みデータから顧客行動分析に関する簡単な調査を作成します。

財務 - 財務担当者は、計画のための財務的洞察を深めるために過去のデータを分析する。この場合、Data Wranglingは、複数のソースからのビジュアルデータを容易にクリーニングし、分析のために取りまとめることができます。

統一されたデータビュー - データラングリングプロセスは、生データや複雑なデータセットに取り組み、統一されたビューを作成するためにそれらを構造化します。このプロセスは、データの使いやすさを向上させるデータクリーニングとデータマイニングプロセスを担当します。これにより、分析および視覚化が容易になるように、使用可能なすべての未加工データを単一のテーブルまたはレポートにまとめます。

データ・ラングリング・サービスProxyscrape

プロキシは独自の機能でデータ管理とデータ分析をサポートします。複数のソースからデータを収集する際、ユーザーはIPブロックや地域制限など、様々な制限に遭遇する可能性があります。 Proxyscrapeプロキシはこれらのブロックをバイパスすることができるプロキシを提供します。

• さまざまなソースからデータを収集する場合、住宅用プロキシプールからプロキシアドレスを使用する方が賢明な選択となり得る。人々はプロキシプールからIPアドレスを使用し、各リクエストを一意のIPアドレスで送信することができます。
• グローバルプロキシは、適切なIPアドレスで世界のどの地域からでもデータを収集するのに役立つ。特定の国からデータを収集するために、プロキシは、地理的な制限を取り除くために、その特定の国のIPアドレスを提供します。
• Proxyscrape のプロキシは、非常に直感的なユーザーインターフェースです。100％のアップタイムを保証し、24時間体制で最新のデータを収集し、データストリーミングをサポートします。
• Proxyscrape は、あらゆる通信プロトコルの家庭用プロキシ、データセンター用プロキシ、専用プロキシを提供しています。データ管理者は、要件に応じて適切なタイプを選択できます。

よくある質問

よくある質問

閉会の辞

データ・ラングリングは、一般的な聴衆の多くにとって新しいものに聞こえるかもしれない。データラングリングはデータマイニング技術のサブセットであり、分析目的のために生データを修飾するために使用することができる。前述のステップを適切に順次実行することで、複雑なデータ分析を簡素化することができる。このプロセスを自動化するために、データラングリングツールやソリューションのサポートを受けることができます。Proxyscrape匿名プロキシを使えば、Data Wranglingシステムを簡単にすることができる。