データの正規化？
データの正規化は、データベースやデータセット内のデータを整理し、特定の規則に従って調整するプロセスです。主な目的は、データの整合性を確保し、データの効率的な管理や分析を可能にすることです。データの正規化にはいくつかの手法がありますが、一般的な手法には以下のようなものがあります：
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属性の分割: 1つの属性に複数の値が含まれている場合、それを複数の属性に分割します。たとえば、"氏名"属性があり、"姓"と"名"に分割することができます。
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重複の削除: データベース内で重複しているレコードを削除します。重複したデータがあると、データの整合性が損なわれる可能性があります。
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値の単一化: 同じ意味を持つ値が異なる表記で登録されている場合、それらを統一的な表記に変換します。たとえば、"USA"、"US"、"United States"などの表記を統一することができます。
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関連性の整理: データベース内の関連性が不明瞭な場合、関連性を整理し、適切な関連付けを行います。たとえば、商品とカテゴリの関係を明確にすることができます。
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データ型の統一: 同じ属性に異なるデータ型が混在している場合、それらを統一的なデータ型に変換します。たとえば、日付データを統一的な形式に変換することができます。
これらの手法を適用することで、データの整合性と品質を向上させ、データの分析や管理が容易になります。