データをキレイにする技術

🌟 [データをキレイにする技術: Open Refineでのデータクレンジングの実践] 🌟

【本コースは、どんな内容か】

このコースでは、Open Refineという無料ツールを使用して「データをキレイにする」ための方法論と具体的な手法をご紹介します。全般的にマウスでの操作になりますが、一部、スクリプト（一行単位で完結するような短めのプログラミング言語）と呼ばれる一方を使う場面もあります。データがキレイになった結果として、可視化や分析に用いるツールの幅を広げ、打ち手を増やしていくことが可能になります。

「データをキレイにする」ことがテーマであり、データ取得やデータ可視化については扱っていません（話の流れで登場している箇所はあります）。それらについては今後別のコースとしてリリースしていきます。

【本コースの特徴】

本コースでは、作業全体を、クレンジングと整形、列と行にわけ、この４マスに作業を分類し、具体的な作業内容について、共有しています。一般の方には少し分かりづらいかもしれないデータベースの操作をベースとした他のメソッドやツールに比べ、無料のツールOpen Refineを用いてデータ活用が専門家ではない、一般の方でも簡単に実践できる体系化を試みています。

【本コースの受講順序】

・A...セクション1〜3： 原理原則の紹介

• データの基本的な理解とOpen Refineのインストール方法
• Open Refoneのインターフェースの概要と基本操作

・B...セクション4〜10： ツール操作方法の紹介

• Open Refineでのデータの読み込み方法
• テキスト、日付、数値などの基本的なデータの変換と修正技術
• グループ化やフィルタリングの手順
• スクリプトを使った高度な操作の紹介

・C...セクション11〜20： データの整形とクレンジング

• Open Refineでのデータの整形技術（例：列の合併や値の修正）
• データのクレンジング（例：重複の削除や欠損値の処理）

・D...セクション21〜30： データの可視化とその他

• Open Refineでのデータの出力と外部ツールとの統合方法
• データのアラートやストリームの設定

【本コースで対象とするデータ】

本コースでは、リスト形式の表データを対象にしています。複雑な階層のファイル、ネットワークデータ、自然言語の文章や画像／音声／動画ファイルといったメディアファイルは対象にしておりません。

【本コースで対象としていなる処理】

• 機械学習のための前処理
• データの匿名化

このコースを受けることで、Open Refineを使ってリスト形式のデータをクレンジングし、必要に応じて処理する能力を身につけることができます。初心者でもステップバイステップと学べる内容が準備されており、データの質を向上させ、より有意義な分析や解析に導かれます。立ち入れてみてください！