この記事では、SQLを用いてデータクレンジングとビジュアライゼーションを行う方法について詳しく解説します。データクレンジングは、データの質を向上させるために不正確な、不完全な、重複したデータを修正または削除するプロセスです。一方で、ビジュアライゼーションは、データを視覚的に表現し、理解を深める手法です。
目次
データクレンジングとは
データクレンジングは、データベース内の情報を整理し、不必要なデータを削除または修正するプロセスです。これは、ビジネスの意思決定に役立つ高品質なデータを生成するために重要なステップです。
データクレンジングの主な手法
データクレンジングにはいくつかの主な手法があります。
- 欠損値の処理
- 外れ値の処理
- 重複値の削除
- 不正確なデータの修正
欠損値の処理
欠損値はNULLや空白といった、データが存在しない箇所です。これを処理する一般的な方法は以下です。
UPDATE your_table
SET your_column = 'default_value'
WHERE your_column IS NULL;
外れ値の処理
外れ値は、データの一般的な範囲から逸脱している値です。
DELETE FROM your_table
WHERE your_column > value_threshold;
重複値の削除
DELETE FROM your_table
WHERE row_id NOT IN (
SELECT MIN(row_id)
FROM your_table
GROUP BY column_to_be_unique
);
不正確なデータの修正
UPDATE your_table
SET your_column = 'correct_value'
WHERE your_column = 'incorrect_value';
ビジュアライゼーションとは
ビジュアライゼーションは、データを視覚的に理解しやすい形に変換するプロセスです。これにより、複雑なデータも短時間で把握できます。
SQLで可能なビジュアライゼーション手法
SQLで可能なビジュアライゼーション手法は主に以下の通りです。
- データ集計
- データフィルタリング
データ集計
SELECT column1, COUNT(*)
FROM your_table
GROUP BY column1;
データフィルタリング
SELECT * FROM your_table
WHERE your_conditions;
実際のデータクレンジングとビジュアライゼーションの例
ここでは、日本の都市ごとの人口と気温についてのデータを用いた例を挙げます。
| 都市 | 人口（万人） | 気温（度） |
|---|---|---|
| 東京 | 3780 | 15.6 |
| 大阪 | 2664 | 16.7 |
このデータでのデータクレンジング
このテーブルでは、外れ値や重複値は見られません。しかし、仮に気温に外れ値（例：-999）があった場合、次のSQLクエリで削除できます。
DELETE FROM city_data
WHERE temperature = -999;
このデータでのビジュアライゼーション
このデータを用いて、都市ごとの人口を集計するSQLクエリは以下の通りです。
SELECT city, COUNT(*)
FROM city_data
GROUP BY city;
まとめ
この記事では、SQLでのデータクレンジングとビジュアライゼーションについて詳しく解説しました。データクレンジングでデータの質を高め、ビジュアライゼーションでそのデータを視覚的に捉えることができれば、より正確なデータ分析が可能となります。
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