データチェック・とは？初心者でもすぐ分かる基礎解説と実践のコツ共起語・同意語・対義語も併せて解説！

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データチェック・とは？

データチェック・とは、データが正しく使える状態かを確認する作業です。学校の宿題で提出するデータや、ウェブサイトで集めた情報など、データが「正しい形式」「欠損がない」「矛盾がない」かを確かめます。この作業をすることで、後の分析や判断が正確になります。

データチェックの基本の考え方

正しい形式とは、日付ならYYYY-MM-DD、メールアドレスなら@が入っている、など定められた形に沿っていることを指します。欠損がないとは、重要な情報が抜けていないこと。矛盾がないとは、同じデータが異なる場所で食い違っていないことです。

データチェックの種類

<th>種類

目的	例
入力データの検証	データが定められた形式かを調べる	日付がYYYY-MM-DD形式か、数値が範囲内か
整合性チェック	データ同士のつながりが正しいかを確認	出荷データと在庫データの矛盾を探す
品質チェック	データの信頼性や一貫性を評価	同じ人の情報が別の場所で一致しているか

データチェックの実践手順

1. 目的を決める：どのデータを、何のために使うかを最初に決めます。

2. 形式を確認する：日付・数値・文字種などの形式ルールを設定します。

3. 欠損を探す：空欄がある場合は補完ルールを作ります。

4. 矛盾を探す：同じ人のデータが別の場所で違わないかを比べます。

5. 品質を評価する：重複・不正・不一致を減らす取り組みをします。

実用的な例

学校の出席データを例に考えましょう。生徒名、出席日、出席種別があるとします。最初に 日付の形式を確認します。次に、生徒名に誤字がないかをチェックします。最後に、出席種別が「出席」「欠席」「遅刻」など定義済みの選択肢に含まれるかを確認します。

表で見るデータチェックのポイント

観点	ポイント	注意点
形式	決められた形に揃える	例：YYYY-MM-DD、メールは@を含む
欠損	空欄を放置しない	必須項目は必須として扱う
矛盾	データ間の整合性を比べる	同じIDの名前が違わないか

よくあるミスと予防

・形式のルールを厳しく設定していないと誤入力が増えます。入力時のガイドを表示することで誤りを減らせます。

・欠損データをそのまま分析に使うと結論がブレます。代替値や補完ルールを準備しましょう。

まとめ

データチェックは、データを「正しく使える状態」にする作業です。正しい形式・欠損の有無・矛盾の有無を順番に確認することで、後の分析や判断の信頼性が高まります。初期の小さなミスを見逃さず、手順を決めて繰り返し行えば、データの品質は自然と上がります。

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データチェックの同意語

データ検証

データが正確かつ妥当かを検証する作業。設計ルールや仕様に沿って値の正確性・完全性を確認します。

データ確認

データの値や形式が期待どおりかを確かめる作業。主に正確性と整合性の確認を指します。

データ検査

データを細かく点検して欠陥や矛盾を洗い出す作業です。

データ品質チェック

データの品質指標（正確さ、完全性、一貫性、最新性など）を評価・検証します。

データ品質検証

データ品質が基準を満たしているかを検証する専門的プロセスです。

データ品質評価

データ品質の現状を評価し、改善点を特定する作業です。

データ整合性チェック

複数データの整合性・矛盾の有無を確認する作業です。

データ整合性検証

異なるデータソース間の整合性を検証します。

データ整合性確認

データ間の一致・矛盾を確認して整合性を確保します。

データ妥当性チェック

データが妥当な値域・形式であるかを確認する作業です。

データ妥当性検証

データの妥当性を厳密に検証するプロセスです。

データ正確性検証

データの値が正確であるかを検証します。

データの信頼性確認

データの信頼性・再現性を確認する作業です。

データ監査

データの処理・保管・利用が規定に沿って適切かを評価する監査作業です。

データ品質監査

データ品質を継続的に評価・改善する監査的取り組みです。

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データチェックの対義語・反対語

データ未検証

データがまだ検証・確認されていない状態。誤った前提や処理を進めてしまうリスクが高く、信頼性が低くなる。

データ検証を省略

データの検証を意図的に省くこと。品質の低下や結論の誤りを招きやすい。

データ放置

データの整理・検証・監視を放置している状態。データ品質の悪化や不整合の蓄積につながる。

データ検査を怠る

データの検査・整合性確認を怠ること。正確性や信頼性が損なわれ、修正コストが増える可能性がある。

データ品質チェックを実施しない

データの品質評価・検証を実施しない状態。品質リスクを見逃しやすくなる。

データの整合性を放置

データ間の整合性確認を行わず、矛盾やずれを放置する状態。分析結果が不正確になる可能性が高い。

データ検証なし

データを検証するプロセス自体がない状態。信頼性が低下する。

データを信用してそのまま進行

データの検証・検査を省略したまま、結論の方向へ進んでしまう状態。根拠が不十分でリスクが高い。

データ監査を実施しない

データの監査・評価を行わない状態。遵守リスクや品質問題を見逃しやすくなる。

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データチェックの共起語

データ品質

データが正確で信頼でき、欠損や誤り、重複が少なく、分析や運用に適している状態のこと。

データ検証

データが定められた仕様・ルールに適合しているかをチェックする作業全般。

欠損値

データの一部が未入力・空欄になっている状態。欠損の有無を把握し、補完や削除などの対処を検討します。

欠損値処理

欠損値を補完、推定、削除、または分布を考慮した代替値を使う処理のこと。

重複データ

同一のデータが複数のレコードとして存在する状態。分析の歪みを避けるため排除します。

データ整合性

データ同士の関係性が矛盾なく保たれている状態。参照整合性や一貫性のルールを含みます。

参照整合性

関連データ間の整合性を保つこと。外部キーの一致を確認します。

主キー・一意性

各レコードが一意で、主キーが重複していないことを保証します。

データ型検証

値が想定されるデータ型に適合しているかを確認します。

フォーマット検証

日付・メール・電話番号など、決められた形式に従っているかを検証します。

範囲チェック

数値が設定された最小値・最大値の範囲内かを確認します。

スキーマ検証

データが定義済みのスキーマと一致しているかを検証します。

データプロファイリング

データの分布や欠損、ユニーク値などの統計的特徴を把握する作業です。

データ品質指標

欠損率・重複率・正確性など、品質を評価する指標のことです。

データ品質スコア

データ品質の総合評価を点数化した指標で、改善の指針となります。

ETL検証

抽出・変換・ロード後のデータが期待通りかを検証するプロセスです。

データマッピング

ソースとターゲットの対応関係を定義・検証する作業です。

データ変換

データの形式や型を目的に合わせて変換する処理。

データリネージ/データラインエージ

データがどこから来て、どう変わってどこへ行ったかを追跡する情報です。

データガバナンス

データの利用・管理の方針・責任分担を組織的に整える仕組みです。

データセキュリティ

不正アクセスや漏えいを防ぐための権限管理・暗号化・監視などの対策です。

データプライバシー

個人情報の保護を確保する取り組み。匿名化・マスキングなどを含みます。

外部参照整合性

外部データとの参照が正確であることを保証します。

データバックアップ

データを定期的に複製することで、万一の損失に備える手順です。

データリカバリ

データ損失時に元の状態へ復旧させる手順と能力のことです。

ログ/監査証跡

データ操作の履歴を記録することで再現性と監査対応を確保します。

データオーナー

データの責任者・所有者で、品質管理の窓口となります。

データパイプライン

データが収集・変換・配布される一連の流れを指します。

データ可視化

データの品質傾向や指標をグラフ等で見える化する手法です。

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データチェックの関連用語

データチェック

データが正確で整合しているかを検証する作業。値の正誤・欠損・重複・形式などを確認します。

データ検証

データが定義された仕様・ルールに適合しているかを検証するプロセス。入力値の妥当性を確認します。

データ品質チェック

データ品質を保つための検査。欠損・重複・不正値・形式の不一致などをチェックします。

データ品質管理

データ品質を組織的に維持・改善する管理活動。ルール整備と監視を含みます。

データバリデーション

データが仕様と合致しているかを確認する検証プロセス。データの妥当性を判定します。

バリデーションルール

データが満たすべき条件や制約の集合。数値の範囲、形式、必須性などを定義します。

値の範囲チェック

値が許容される最小・最大の範囲内にあるかを確認します。

型チェック

データ型（整数・文字列・日付など）が正しいかを検証します。

フォーマットチェック

日付や電話番号、メールなどのフォーマットが正しいかを検証します。

一意性チェック

データの重複がないかを確認します。主キーやIDの一意性を保証します。

欠損値チェック

欠損値（空の値）がないかを検出します。適切な処理が別途必要です。

欠損値処理

欠損値を補完・削除・推定する処理。ビジネスルールに沿って実施します。

整合性チェック

データの整合性を全体として検証します。異なるデータセット間の矛盾を探します。

外部キー整合性チェック

参照先が存在するか、外部キーの整合性を検証します。

参照整合性

データ間の参照関係が正しく保たれているかを確認します。

クロスフィールド検証

複数の列間の関係性を検証します（例: 出荷日と納品日）。

データプロファイリング

データの分布・欠損・重複などの特徴を分析して品質を把握します。

データクレンジング

誤値・重複・不要データを修正・削除して品質を向上させます。

データ統合検証

複数ソースのデータを統合後の整合性・品質を検証します。

データ品質指標

欠損率・重複率・正確度など、品質を定量化する指標です。

データガバナンス

データの管理方針・責任体制を整え、品質向上を組織的に推進します。

データ監査

データの変更履歴・アクセスを追跡し、透明性と信頼性を確保します。

データリネージ

データの原点・加工経路を追跡する技術。データの追跡性を確保します。

ETL検証

ETLプロセス後のデータが仕様どおりかを検証します。

重複排除チェック

重複データを検出し、排除または統合します。

データマッピング検証

ソースとターゲットのデータ項目の対応が正しく行われているかを検証します。

ルールエンジン

検証ルールを自動的に適用する仕組み。ルールの一元管理が可能です。

集計検証

集計結果が業務要件に適合するかを検証します。

行レベル検証

データの各行単位で妥当性を検証します。

列レベル検証

データの各列単位で妥当性を検証します。

データ統計検証

統計的手法でデータの性質を検証します。外れ値の検出などを含みます。

外部データ検証

外部ソースのデータと自社データを照合して整合性を確認します。

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データチェックのおすすめ参考サイト

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• データチェックとは？7種類の概要や活用範囲の例をわかりやすく解説
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