意味 · Meaning
データのクリーニング、データの整備
使い方 · Usage
分析の前に、データ内の入力ミス、重複、欠損値、形式の不一致、不正なコードなどを見つけ、修正または処理する工程です。同一人物の回答が重複していないか確認する、複数の日付形式を統一する、数値欄に入った記号を除くといった場面で使います。論文では、除外基準や欠損値への対応を含む具体的な手順を説明する必要があります。
ニュアンス · Nuance
日本語の「データ整理」は、ファイルを並べ直したり表を見やすくしたりする作業にも使われますが、“data cleaning”は分析結果の信頼性を守る検証工程です。見栄えを整えるだけではなく、誤った値が統計やモデルをゆがめないようにします。“data preprocessing”より範囲が狭く、尺度変換や符号化を必ず含むわけではありません。
⚠️ 日本語話者がよく間違える点
カタカナの「クリーニング」から、不要な行を一律に削除する作業だと捉えるのは危険です。異常値や欠損値は理由を調べ、保持、修正、除外を判断します。論文で“Data was cleaned.”とだけ書くと再現性が不足するため、重複の判定や欠損値の扱いを示します。また、“data cleanup”はやや日常的で非公式な響きがあります。
類義語との違い
例文 · Examples
“Data cleaning took longer than expected.”
データのクリーニングは予想より時間がかかりました。
“Please finish data cleaning before analysis.”
分析の前にデータのクリーニングを終わらせてください。
“The methods section describes data cleaning.”
方法の節はデータのクリーニングを説明しています。
よく使う組み合わせ · Collocations
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