Summary  
This chapter covers using string manipulation functions to clean and standardize text data (e.g., trimming extra spaces and substituting unwanted text) and applying rule-based conditional formatting to identify data anomalies.

General domain of usage  
Data analysis in spreadsheets

**データクレンジング**は、データ分析において不可欠なステップです。データから有意義な洞察を得る前に、データが**正確で一貫性があること**が必要です。

データのクレンジングには、**誤った**、**破損した**、**重複した**、または**不適切な形式のデータ**を修正または削除する作業が含まれます。これが重要な理由は次のとおりです：

- クリーンなデータは情報を正確に表現し、**より正確な分析と意思決定**につながる；
- 場合によっては、データの完全性を確保することが**法的に義務付けられている**こともある。

数式の構文は、Excel のバージョンによって異なる場合があります。場合によっては、`,` の代わりに `;` セパレーターが使用されます。

注意

# タスク

これらのツールを使って練習しましょう：
- **Products** シートの **Category** 列で余分なスペースを削除する；
- **Branches** シートの **Location** 列で **"FL"** を **"Florida"** に置き換える；
- **Sales** シートの **Total_Sale** 列で下位 20% の売上をハイライトする。



これらすべてのシートをダウンロードするには、[first chapter](https://codefinity.com/courses/v2/0328349f-0845-49dc-9814-060940bbcef3/54b8e6db-049f-4801-8e09-22d2dc1d4a98/49bf4ab4-0c72-412a-94f8-b9156f0639e2)を参照し、CSVファイルからインポート。

テキストデータの余分なスペースを削除する最も簡単な方法は？

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Excelにおけるデータクリーンアップ

タスク