Copilotによるデータのクレンジング

このセクションでは、Excelで最も一般的な実務作業の一つである、乱雑なデータのクレンジングに焦点を当てます。

クリーンな例ではなく、さまざまなソースから集められた一貫性のない非構造化データセットを扱います。

乱雑なデータの例

実際のデータセットは、複数のツールや担当者から統合されることが多く、異なるフォーマット、欠損値、不統一な名称などにより、データの利用が困難になります。

Copilotは、このようなデータの変換をより迅速かつ手作業を減らして支援します。

このセクションで学ぶ内容

• データセットの構造を修正することから始めます。列名の標準化、欠損値の特定、通常は時間がかかる数式の生成をCopilotで行います；
• 次に、乱雑なフィールドからデータを分割・抽出します。結合されたテキストを「名」「姓」「部署」「地域」などのクリーンな列に変換します；
• その後、不統一なフォーマットを修正します。同じ値の異なる表現をExcelで扱いやすい一貫したフォーマットに変換します；
• 最後に、重複データを制御しながら削除します。元のデータを安全に保ちつつ、クリーンなデータセットを作成します。