データ整理とは、生データをいくつかのカテゴリーに分類し、それらを並べる作業である。 この生データには、さまざまな変数の観測値が含まれています。 データ整理には、生徒が受ける複数の分野の成績を整理することなどがあります。
構造化されていないデータソースからあらゆる情報を検索する時間は、時間の経過とデータ量の拡大とともに増加します。 デジタル文書にもさまざまな形でデータ整理が行われることがあるが、IT担当者の中には、主に物理的な記録に適用する人もいる。
時には、長時間にわたって情報を分析することもあります。 とはいえ、主に教材が広範囲で複雑な場合、思い出すのは大変です。 人の心は、物事をより印象的にするために、イメージを膨らませるようになります。 データ構成は同じです。 シンプルに解釈できるデータを収集し、提示します。 データマネジメント、すなわち統計学は、データを表現するための最適なアプローチです。
このブログでは、データ整理の方法、ベストヒント、ベストプラクティスを解説します。
データ整理はどのように行うのか？
データ整理とは、データをグループやカテゴリーに分類して使いやすくし、より迅速にアクセス、処理、分析できるようにするプロセスである。
重要な書類をファイルフォルダーにまとめるのと同じように、データを最も論理的かつ整然と整理し、自分自身やアクセスする人が探したいものをすぐに見つけられるようにする必要があります。
読みやすく、使いやすいように情報を整理することができます。 生データを扱うこと、あるいは生データに対して何らかの分析を行うことは困難なことです。 そこで、データを正しく描写するために、データをアレンジする必要があります。
データセットが様々な分野の企業が保有する最も価値のある資産の一つである世界において、企業はこの方法を用いてデータ資産をより良く活用することができます。
経営者やその他の専門家は、ビジネスプロセスの合理化、ビジネスインテリジェンスの向上、ビジネスモデル全般の改善といった大きな計画の一環として、データの整理に多くの労力を費やすことがあります。
データ整理のためのベストヒントとプラクティス
データ整理については、多くの人がさまざまな提案をしています。 次の4つのコツは、最も広く受け入れられているものです。
- 正確で信頼性の高い命名規則を確立する。 ファイル名はわかりやすく、説明的につけてください。 ファイル名変更プログラムは、複数のファイル名を自動的に変更する必要がある場合に使用することができます。
- ファイル名を短くすること。 日付を使用する場合は、一貫した形式にこだわる。 すべての記号を無視する。
- ファイルのバージョン管理を統一する。 古くなったファイルを上書きするのではなく、修正した名前で新規に作成する必要があります。 ファイルのバージョニングもその一つです。
- データディクショナリーを作成・活用し、カテゴリの標準化と各カテゴリの機能を定義する。 これにより、企業内のすべての関係者が、収集したデータセットを最大限に活用することが可能になります。
ここでは、より効率的にデータを整理するための実践方法をご紹介します。
体系的なネーミングを活用する。
ファイルやフォルダーの名前は、簡単に見つけられ、分類できるように、一貫性があり、かつ特徴的でなければなりません。 特殊文字やスペースは最小限にとどめる（代わりにアンダースコアを使用する）。 以下の要素を含む。
- プロジェクト名/頭文字
- 実験・器具の種類
- サイトの位置に関する情報（該当する場合）
- 研究者のイニシャル
- 日付（一貫したフォーマット、すなわちYYYY-MM-DD）。
- バージョン番号(例：v01)
同様に、ファイルやディレクトリにも論理的な名前を付けましょう。 ファイルは将来的に移動する可能性があるため、フォルダ名で記述してはならない。 フォルダに追加された短いテキストやREADMEファイルは、将来の読者（あなた自身を含む）が内容や文脈を理解するのに役立ちます。
バージョン管理
元のデータに戻す必要がある場合は、バージョンの記録を保持する。 生データは絶対に修正せず、常に無傷で複製を保存してください。 オリジナルファイルのコピーは、検査、選別、改良、変更のみであるべきです。
ファイルフォーマット
データの長期保存を確実にするため、できる限りプレーンテキスト形式でコピーを保存してください（例：.csvまたは.txt）。 現在使用しているプログラムがアップグレードされたり、場合によっては廃業してしまい、ファイルが読み取れなくなる可能性があります。
詳細ファイル
データを記述し、その文脈を保持する。 メタデータ（データに関するデータ）は、より多くの人がデータを利用するようになればなるほど、その重要性が増してきます。 メタデータは、誰がデータを開発したのか、略語の意味、測定単位など、分野別の問い合わせと一般的な問い合わせの両方に対応する。
結論
データの構造を理解することは、実用的なデータ整理のアプローチにおいてその価値を最大化するために不可欠です。 データプレゼンテーションに適した方法は、整理整頓と清潔さを保つことです。
このほかにも、ファイルを整理する方法はいろいろありますが、大切なのは、データファイルをアクセスしやすいように設定することです。
ユーザーのニーズに応じて、さまざまなデータ整理の方法が存在します。 データ中の繰り返し値を集めてデータのモードを決めることもあれば、情報を昇順や降順に並べることもある。
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