高岡智則
年齢：33歳 性別：男性 職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当） 居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション 出身地：神奈川県川崎市 身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる） 血液型：A型 誕生日：1992年11月20日 最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒 通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分） 家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹 恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）
標準データ・とは？
はじめに、標準データとは、データを一定のルールや形式にそろえたものを指します。会社や学校でデータを扱うとき、文字コード・日付の表記・電話番号の形式などを揃えておくと、別の人や別のシステムとデータを共有しやすくなります。この揃える作業がデータの標準化です。
具体的には、以下のような例が挙げられます。日付は YYYY-MM-DD、郵便番号は 123-4567 という形式、電話番号は国番号を含めて統一、文字コードは UTF-8 を使うなどです。これらをあらかじめ決めておくと、データを取り出すときに混乱が起きにくくなります。
標準データが役立つ場面
異なるシステム間でデータをやり取りする場合、 標準データがあるとデータの解釈がぶれません。例として、顧客データベースを複数のアプリで使うとき、住所の表記ゆれや日付の形式が違うと検索や集計が難しくなります。標準データを使えば、そうした問題を最小限にできます。
標準データの代表的な例
| 項目 | 標準形式・説明 | 例 |
|---|---|---|
| 日付 | YYYY-MM-DD形式 | 2024-08-15 |
| 郵便番号 | XXX-XXXX形式 | 123-4567 |
| 電話番号 | 国番号-市外局番-番号 | +81-3-1234-5678 |
| メールアドレス | 文字列@ドメイン | hana@example.co.jp |
| 性別 | 男女を表す共通表現 | 男性/女性 |
標準データを作るコツ
まずは目的のデータを洗い出し、どの項目が共通して理解される表現かを決めます。次に 表記ゆれをなくすルールを決め、入力時の検証（バリデーション）を設定します。最後に、決めたルールをドキュメントとして残しておくと、後から追加する人でも同じ基準でデータを扱えます。
よくある注意点
過度な細分化は避け、現実の業務に合った最小限の標準を設定しましょう。また、標準データは一度決めても変わることがあります。その場合は履歴を残し、過去データの変換ルールを明確にします。 データの移行計画を立てることが大切です。
このように、標準データはデータの質を保つ土台です。初心者の方は、まずは身近なデータからどんな形式で統一できるかを考えると理解が深まります。
標準データの同意語
- 基準データ
- データの品質・仕様・評価の指標として用いられる、比較の基準となるデータ。
- 参照データ
- 他のデータを照合・整合させる際の参照元データ。値の整合性を保つための基準データ。
- 基本データ
- データ全体の中核をなす、最小単位のデータ要素や基本情報。
- コアデータ
- システムや業務の中核をなす、頻繁に参照・更新される重要データ。
- マスターデータ
- 企業の顧客・製品・取引先など、長期間・安定的に管理される核データ。
- 標準化データ
- データを共通の規格・形式に整形したデータ。データ統合の前提。
- 標準データセット
- 標準として提供されるデータの集合。サンプル・テンプレートとして使われる。
- 基幹データ
- 業務の中核を支える主要データ。信頼性が高く、頻繁に参照される。
- 規格データ
- 規格・仕様に沿って定義されたデータ。互換性確保のための標準データ。
- 典型データ
- 代表的・標準的とされるデータの例。
- 代表データ
- 代表的なケースを示すデータ。典型データの別表現。
- 参照データセット
- 参照用データの集合。複数データの照合・整合に用いる。
- コアデータセット
- コアデータの集合。業務の中核データをまとめたデータセット。
標準データの対義語・反対語
- 非標準データ
- 標準化・規格化された形式ではないデータ。フォーマットやルールが揃っていないデータのこと。
- 標準外データ
- 組織や規格で定めた標準の範囲外のデータ。規格外・適用外のデータを指します。
- 生データ
- 加工・整形されていない、ありのままの原始データ。分析前の出発点となるデータです。
- 未加工データ
- データの加工・整形がまだされていない状態のデータ。
- 未整形データ
- データが決まった形式・構造にまだ整っていない状態のデータ。
- 非正規化データ
- データが正規化（標準化）されていない状態のデータ。値の揃え方や重複整理がされていません。
- 不整合データ
- データの中に矛盾や食い違いがある状態のデータ。同じ事柄で異なる値が混在します。
- 欠損データ
- 必要な情報が欠けているデータ。分析には補完や除外が必要になることが多いです。
- 欠陥データ
- 品質が低く、誤りや欠陥を含むデータ。
- 不正確データ
- 値が現実と一致していない、誤差が大きいデータ。
- ノイズデータ
- 本来の情報に不要なノイズが混じっているデータ。清浄化が必要になることがあります。
- 混在データ
- 異なる形式・型・ソースのデータが同じセットに混在している状態のデータ。
- カスタムデータ
- 標準データではなく、特定の目的のために個別に作られたデータ。
標準データの共起語
- 標準データとは
- 分析・比較の基準として用いられる代表的なデータ集合のこと。
- 標準データセット
- 機械学習や統計分析で、比較・検証用に用意されたデータの集合。
- 標準データ形式
- データの表現方法を統一する形式。例: CSV、JSON、XML など。
- 基準データ
- 比較の基準として用いられるデータ。
- 参照データ
- 分析の参照用データ。基準値と比較するために使われるデータ。
- 標準化
- データの平均を0、分散を1に揃える前処理。
- 正規化
- データのスケールを0-1などの一定範囲に揃える前処理。
- 標準偏差
- データの散らばり具合を示す指標。
- 分散
- データのばらつきを表す指標。
- 平均
- データの算術平均値。
- 母集団
- 分析の対象となる全データの集合。
- 標本
- 母集団から抽出した一部のデータ。
- 標本データ
- 標本として観測されたデータ。
- データセット
- データの集合体。
- データ前処理
- 分析前にデータを整える作業全般。
- 欠損値処理
- 欠損値を埋める・除外するなどの処理。
- 欠損値
- データが欠けている値。
- スケーリング
- データのスケールを揃える処理の総称。
- zスコア
- データを標準正規分布に基づく指標で表す値。
- 正規分布
- データが鐘形に分布する統計分布。
- 標準正規分布
- 平均0・分散1の正規分布。
- 正規化方法
- データを正規化する具体的な手法。
- データ品質
- データの正確さ・完全性・信頼性など品質の総称。
- 仕様
- データの仕様、属性や制約などの設計情報。
- データ仕様
- データ形式・属性・制約などを定義した仕様。
- 仕様書
- データ仕様を記した文書。
- データ形式
- データの表現形式。
- CSV
- カンマで区切られた値のファイル形式。
- JSON
- JavaScript Object Notation のデータ形式。
- メタデータ
- データについてのデータ、属性情報など。
- 参照値
- 基準として参照する値。
- 基準値
- 比較の基準となる数値。
- 参考データ
- 分析・教育用に用意された参考データ。
標準データの関連用語
- 標準データ
- データを一定の基準・形式で統一した集合。データの一貫性や再利用性を高める土台になるデータです。
- データ標準
- データの表現方法や形式、値の取り扱い方などを共通化した規約のこと。組織や業界で統一基準として使われます。
- データ形式
- データを表現する形態のこと。例としてCSVやJSON、XMLなどがあります。
- データスキーマ
- データの構造を決める設計図であり、テーブルの列名・データ型・必須性などを定義します。
- スキーマ
- データ構造の設計図のこと。データ形式やデータベース設計で使われます。
- データ辞書
- データ要素の意味・型・取りうる値・定義例などを体系的に記述した辞書です。
- メタデータ
- データについてのデータで、作成日・作成者・用途・解釈の指針などを含みます。
- データカタログ
- 組織内のデータ資産の一覧と説明情報を管理する仕組みです。
- マスタデータ
- ビジネス運用の核となるデータ。顧客IDや製品コードなどの基本情報を指します。
- 参照データ
- コードや分類の決定基準になる固定値の集合です。
- データ品質
- 正確さ・完全性・一貫性・最新性などデータの良さを示す指標です。
- データガバナンス
- データの所有権・責任・方針・ルールを決めて管理する枠組みです。
- データモデル
- データの構造を抽象化して表現する設計。ERモデルやUMLなどが含まれます。
- 正規化
- データを重複を減らし関連性を整理して管理する手法です。
- 正規形
- 正規化の段階を示す呼び方。第一正規形などの区分を指します。
- データ要素
- データの最小単位の項目で、属性を表します。
- データ項目
- データの要素の別名で、値を格納する場所です。
- 識別子
- データの一意性を確保するIDなどの値です。
- コード体系
- 値をコードで表現する体系。国コードや分類コードなどを含みます。
- データ仕様
- データの取り扱い方や制約を定義した仕様のことです。
- 仕様書
- データの動作条件や定義をまとめた公式文書の総称です。
- ISO 8601
- 日付と時刻の国際規格表現で、例として 2025-12-31 や 2025-12-31T23:59:59Z などがあります。
- ISO/IEC 11179
- データ要素の定義とメタデータ登録の国際標準です。
- XML Schema
- XML文書の構造とデータ型を定義する標準でXSDと呼ばれます。
- JSON Schema
- JSONデータの構造と型を検証する標準です。
- データ連携
- 異なるシステム間でデータを交換し共有する取り組みです。
- データ統合
- 複数のデータソースを統合して一本化する作業のことです。
- データ交換標準
- データの伝達ルールを統一した標準の総称です。EDIなどが含まれます。
- データクレンジング
- データの誤り・欠損を修正して品質を改善する作業です。
- データ品質管理
- データ品質を維持・改善するための制度や作業です。
- データカタログ管理
- データカタログを作成・運用する活動です。
- ERモデル
- エンティティとリレーションでデータ構造を表現する設計図です。
- データベース設計
- データベースの構造（テーブル・カラムなど）を設計します。
- 一貫性
- データ間の矛盾をなくし整合性を保つ状態です。
- データ要素定義
- データ要素の意味・範囲・型を定義する作業です。
- データ分類
- データを用途や属性でカテゴリに分ける作業です。
- バージョン管理
- データ仕様やデータセットの変更履歴を追跡・管理する仕組みです。
- 監査証跡
- データの変更履歴と操作を記録する機能です。
- 参照整合性
- 参照データと参照先データの整合性を保つ仕組みです。
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