Summary  
This chapter explains how to use a dynamic string substitution function to replace specific text within data cells and produce updated results without changing the original values.  

General domain of usage  
Data cleaning and normalization in spreadsheets

`SUBSTITUTE` 関数は、セル内の特定のテキストを置換し、結果を動的に保つことができます。これにより、元のデータが変更された場合でも、結果が自動的に更新されます。

## SUBSTITUTE 関数

`SUBSTITUTE` 関数は、セル内の特定のテキストを別の値に置き換えるために使用されます。**検索と置換**とは異なり、`SUBSTITUTE` は数式内で動作し、新しいクリーンな結果を返します。

例えば、セルに "new york" という値が含まれている場合、次の数式を使用できます。

```
=SUBSTITUTE(A2, "new york", "New York")
```

Excel はセル **A2** の元のテキストから `"new york"` に一致する部分を見つけて、`"New York"` に置き換えます。その結果、数式は `"New York"` を返します。

ここで重要なのは、**A2** の元のデータは変更されないという点です。代わりに、修正された値を持つ新しい列を作成します。これにより、元のデータが変更された場合でも数式が自動的に結果を更新するため、より安全で柔軟なソリューションとなります。

`Standardized City` という新しい列を作成。

`SUBSTITUTE` 関数を使用して都市名を標準化。

`"new york"` のすべての誤ったバリエーションを正しい形式 `"New York"` に置換。

データセット全体の一貫性を確保するため、すべての行に数式を適用。

`=SUBSTITUTE(C2,"new york","New York")` を使用し、すべての行に数式を適用。

`SUBSTITUTE` の主な利点は Find & Replace と比べて何ですか？

Excelでデータをクリーンアップし、整理し、分析の正確性と信頼性を確保する方法を学びます。生データがしばしば乱雑である理由や、不適切な書式設定やエラーがどのように誤った結果につながるかを理解します。

最も一般的なデータ問題である欠損値、重複、フォーマットの不一致、余分なスペース、不正な文字についてさらに深く学びます。これらの問題を特定し、発生を防ぐ方法を習得します。

Excelでテキストデータをクリーンアップし、標準化する方法を学び、データセットの一貫性と正確性を確保します。乱雑なテキストが分析時にエラーを引き起こす理由と、その効率的な修正方法を理解します。

Excelで数値データや日付データを扱う方法を学びます。値の正確性、適切な書式設定、分析に適した状態を確保します。不適切な書式が計算を妨げ、誤った結果を招く可能性があることを理解します。

Excelで重複データを特定し削除する方法を学び、データセットの正確性と信頼性を維持します。重複が分析を歪める理由と、その効果的な対処方法について学習します。

SUBSTITUTE関数を使用した動的な置換

SUBSTITUTE 関数