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✅ 「データ品質」とは何を意味するのか？
データ品質 = データが“正しく、使いやすく、信頼できる”状態かどうか。
見た目がきれいでも、実は中身にエラーや矛盾があれば、意思決定を誤らせる危険性があります。
✅ データ品質を測る3つの軸
以下の3つの視点で確認することで、データの信頼性を見極められます。
① 正確性（Accuracy）
📌 意味：値が事実にどれだけ一致しているか？
- 顧客の名前や住所に誤字がないか
- 売上金額や在庫数が現実と一致しているか
- 単位（円／ドル、kg／g）が正しく統一されているか
🛠 対策：
- 入力チェック（バリデーション）を設ける
- データ元を定期的に確認・照合する
- マスターデータと突き合わせる
② 完全性（Completeness）
📌 意味：必要な情報が欠けていないか？
- 顧客情報で「名前」はあるのに「メールアドレス」が抜けている
- 日付データに空欄やNULLがある
- 重要な項目が一部のレコードだけ記録されていない
🛠 対策：
- 必須項目に入力チェックを設定
- 欠損値が発生する理由を洗い出す
- データ収集プロセスの改善（アンケートなど）
③ 一貫性（Consistency）
📌 意味：データのルールやフォーマットが統一されているか？
- 同じ内容なのに表記がバラバラ（例：「株式会社○○」と「（株）○○」）
- 「男性／女性」と「M／F」が混在
- 時刻が「10:00」形式と「10時00分」が混在している
🛠 対策：
- 値の候補をリストで制限（プルダウンなど）
- データ定義書を作成して、社内で共有
- 変換ルールを定めて処理時に自動整形
✅ その他にも注目すべき品質項目
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 最新性（Timeliness） | 情報が古すぎないか？更新されているか？ |
| 妥当性（Validity） | 入力ルールに沿っているか？（例：日付に「2025/13/45」がないか） |
| 重複の有無 | 同じレコードが複数登録されていないか？ |
🧠 よくある「品質が低いデータ」の例
| 状況 | 問題点 | 起きやすい理由 |
|---|---|---|
| 売上データにマイナスの金額がある | 誤入力、返品処理のミス | 入力ルールが不明確／確認不足 |
| 顧客データに電話番号が全角だったりハイフンなしだったり | 一貫性がない | フォーマット統一されていない |
| 質問ごとにアンケート形式がバラバラ | 集計不能 | 設計時に定義が不足している |
✅ 品質の高いデータを育てる3つの習慣
| 習慣 | 解説 |
|---|---|
| 📊 入力ルールを設計する | 誰が入力しても同じ形式になるようガイドを作る |
| 🔍 データの定期点検をする | 月1回など定期的にデータの状態をチェック |
| 👥 チームでルールを共有する | ガバナンスだけでなく、現場の理解がカギ |
✅ まとめ：「データ品質」は分析の出発点！
| ポイント | 内容 |
|---|---|
| 品質が悪いと“誤った判断”につながる | 可視化も分析も信頼性に依存する |
| 判断基準は「正確性・完全性・一貫性」 | この3つをまずチェック！ |
| 習慣と仕組みが品質を守る | 入力ガイド、フォーマット統一、定期レビューがカギ |
Best regards, (^^ゞ
