データセット内の重複を理解する: タイプと処理テクニック

重複とは、データセット内に複数回出現するデータです。たとえば、名前のリストに「John」という名前が複数回含まれている場合、「John」が出現するたびに重複します。データ分析のコンテキストでは、重複はデータ内のエラーまたは不一致とみなされ、適切に処理されないと不正確な結果につながる可能性があります。

データセット内で発生する可能性のある重複には、次のようないくつかの種類があります。

1。完全な重複: これらは、同じデータ値の同一のコピーです。たとえば、「John Smith」は名前のリストに 2 回表示されます。
2。ほぼ重複: これらは類似していますが、同じデータ値の正確なコピーではありません。たとえば、「Johns Smith」と「John Smithe」は、発音は似ていますが、スペルがわずかに異なるため、ほぼ重複しています。
3。部分的重複: これらは、互いに同じ特性のすべてではなく一部を共有するデータ値です。たとえば、「John Smith」と「Jane Smith」は、姓は同じですが名が異なるため、部分的に重複します。
4。重複レコード: これらは、同じデータレコードの完全なコピーです。たとえば、顧客リストに同じ人物に関する 2 つの別々のレコードが含まれている場合、それらのレコードは重複レコードです。データセット内の重複を処理するために、アナリストは多くの場合、データクリーニング、データ正規化、データ変換などの手法を使用して重複を特定して削除します。場合によっては、データの整合性を維持したり、同じデータポイントで複数の視点をキャプチャしたりするために、重複を保持することが必要になる場合があります。