データ

概要

データ（データ）とは、測定・観測・調査・取引・ログなどで得られた「記録された情報」を指す。数値だけでなく、文章、画像、音声、位置情報なども含む。分析や意思決定、機械学習の材料になる。

データの種類

形式による分類

• 構造化データ（コウゾウカデータ：表形式で項目が揃ったデータ）

- 例：売上表、顧客台帳、センサー値の時系列

• 非構造化データ（ヒコウゾウカデータ：表に収まりにくいデータ）

- 例：メール本文、画像、動画、音声

• 半構造化データ（ハンコウゾウカデータ：一定の型はあるが自由度が高いデータ）

- 例：JSON、XML、ログ

内容による分類

• 定量データ（テイリョウデータ：数値で測れるデータ）

- 例：温度、売上、クリック数

• 定性データ（テイセイデータ：言葉やカテゴリで表すデータ）

- 例：満足度コメント、カテゴリ分類、自由記述

時間との関係

• 断面データ：ある時点の集計や状態
• 時系列データ：時間に沿って並ぶデータ（売上の推移など）

データと情報の違い（使い分け）

• データ：素材（記録そのもの）
• 情報（ジョウホウ：意味づけされた内容）：データを整理・解釈して意思決定に使える形にしたもの

例：売上データ → 「前年比+10%で伸びている」という情報

重要な観点（品質）

• 正確性：誤りが少ないか
• 完全性：欠損が少ないか
• 一貫性：表記や単位が揃っているか
• 適時性：古すぎないか（更新頻度が適切か）
• 代表性：偏りがないか（サンプルの偏り）

注意点

• 収集方法や前提（定義・期間・母数）が違うと比較できない
• データが多くても、目的に合わないと判断を誤る（ノイズが増える）
• 個人情報・機密情報は取り扱いルール（匿名化、権限管理など）が必須