Data Cleansing（データクレンジング）
意味
データクレンジング
カイロウ式ヒント
分析前にデータ品質を改善するプロセス
Data Cleansing の試験対策解説
データクレンジング（Data Cleansing）とは、監査データ分析を実施する前段階で、対象データの重複行の削除、欠損値・誤入力の修正、表記ゆれの統一、フォーマットの整合性確保などを行い、データの品質を分析に耐えうる水準まで高めるプロセスを指します。分析対象となる電子データは、業務システムから抽出された時点では入力ミスや重複、欠落を含んでいることが少なくなく、こうした品質の低いデータをそのまま分析にかけると、誤った結論や見落としにつながるおそれがあります。データクレンジングは分析結果の信頼性を左右する重要な前工程であり、監査人はこの工程を経たデータであることを確認したうえで分析結果を利用する必要があります。
試験での問われ方・ひっかけポイント
データクレンジングを省略した分析結果は、データそのものの品質問題によって誤った結論を導く可能性がある点が問われます。分析手法の巧拙よりも、入力データの品質が先に問われる論点です。
英語例文
Data cleansing should be performed before analysis to remove duplicates and correct errors.
重複を除去し誤りを修正するため、分析の前にデータクレンジングを実施すべきです。
Data Cleansing に関するよくある質問
データクレンジングを行わないとどのような問題が起きますか？
重複データや誤入力を含んだまま分析すると、実際には存在しない異常値を検出したり、逆に本当の異常を見逃したりするなど、分析結果の信頼性が損なわれます。
データクレンジングは誰が実施する工程ですか？
監査人自身またはデータ分析を担当する専門要員が、分析対象データを入手した後、実際の分析に着手する前の準備段階として実施します。
所属章: Ch.20 監査データ分析
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