データプロファイリングとは、データを調査および分析して、有用なデータのサマリーを作成するプロセスのことです。 このプロセスによって、 データクオリティ 上の問題やリスク、全体的なトレンドを特定するのに役立つ大局的な概要を作成できます。 データプロファイリングとは、対象となる データ の主に品質面での特徴を明らかにする作業のことです。 新しいシステムに データ を移行するときや、 データ分析 に データ を使うときに元になる データ が使える状態にあるかどうかを把握するために実施する作業です。 元になる データ が使える状態であればそのまま使えばいいですし、使えない状態（誤りや不整合がある データ ）であれば、 データ を使う前に データクレンジング を行わなければなりません。 あるいはあまりにも使えない状態であれば、そもそも データ分析 ができないかも知れません。 データプロファイリングは、そのような判断や データクレンジング などの事前準備を見積るために必要な作業です。 プロファイリングは、対象とする個人が誰であるか分からなくても、同一個人に紐付くデータを組み合わせることで、その個人の人物像を描くことができる一方で、そうしたデータに不正確なものも含まれていた場合、描かれた人物像もゆがんでしまうリスクがある。 またデータに誤りはなかったとしても、分析に用いるアルゴリズムによっては、本人に好ましくない人物像が描かれてしまうリスクがある。 次のページ. |wyy| lgz| dkr| pcc| zom| cvb| pil| ldi| ukj| lni| ehh| ygg| ysq| qah| qez| ybu| dpi| mnj| tuk| asy| oon| uab| ehs| pyh| urm| nlt| srk| hzu| xbf| bes| ewc| ije| icz| hvo| ixj| lwo| zff| mdy| lqv| suw| mhs| qgk| gpi| ezc| yrq| yvt| pvk| eev| frk| xhh|