3-I-2【データベース設計】データ分析とデータ設計の基本

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3-I-2【データベース設計】データ分析とデータ設計の基本

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データベース - データ操作

データ分析は、ビジネスや業務の運営において意思決定を行うために重要な役割を果たします。データを収集し、整理し、分析するプロセスを通じて、貴重な洞察を得ることができます。本記事では、データ分析における基本的なステップであるデータの洗い出しと整理、データの設計、そしてデータの正規化について詳しく解説します。

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1. 業務で使用するデータの洗い出しと整理

1.1 データの洗い出しと整理の必要性

業務で使用するデータを洗い出し、整理することは、効果的なデータ分析を行うための最初のステップです。データが無秩序に存在すると、必要な情報を迅速に取り出すことができず、意思決定の精度にも悪影響を与えます。

• データの結合：異なるソースから取得したデータを結びつけて、より意味のある情報を作り出します。例えば、顧客情報と注文履歴を結びつけることができます。

• データクレンジング：データの誤りや不整合を修正し、欠損値や重複を取り除く作業です。クレンジングされたデータは、分析結果の信頼性を高めます。

データを洗い出し、整理することによって、後続の分析プロセスがスムーズに進み、より精度の高い結果が得られます。

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2. データの設計

2.1 データとデータの関連を整理して表現すること

データ設計は、データがどのように構造化され、どのように関連するかを計画するプロセスです。これには、データのエンティティとそのリレーションシップを理解し、適切に整理して表現することが含まれます。

• E-R図（エンティティ・リレーションシップ図）：

  • データベース内のエンティティ（例えば「顧客」や「商品」）と、それらの間のリレーションシップ（例えば、「顧客」と「注文」の関係）を視覚的に表現する図です。E-R図は、データベースの設計を理解しやすくするために重要です。

• コード設計：

  • データ項目に一貫したコード（例えば、製品コード、顧客コード）を割り当て、異なるデータソースを統合しやすくします。

• フィールド（項目）：

  • データベースにおける各列で、格納されるデータの種類（名前、住所、電話番号など）を定義します。

• レコード：

  • データベースの1行を構成するもので、特定のエンティティに関連する情報が集められています。例えば、1人の顧客に関するすべての情報が1つのレコードに格納されます。

• ファイル：

  • データが一時的または永続的に格納される単位で、通常は複数のレコードを含みます。

• テーブル（表）：

  • データベースでレコードが格納される構造です。複数のフィールドから構成され、関連性のあるデータを整理します。

• 主キー：

  • テーブル内で各レコードを一意に識別するためのフィールドです。主キーは重複しないことが求められます。

• 外部キー：

  • 他のテーブルとの関連を示すために使用されるフィールドです。例えば、「注文」テーブルの「顧客ID」は「顧客」テーブルの主キーを参照します。

• インデックス：

  • データベースの検索性能を向上させるための仕組みです。特定のフィールドにインデックスを作成することで、データの検索が高速化します。

データ設計の段階でこれらの要素を整理し、適切に構造化することで、効率的なデータ操作が可能になります。

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3. データの正規化

3.1 データの正規化の必要性

データの正規化は、データの冗長性を減らし、データの整合性を保つために重要な手法です。正規化を行うことで、データベースのサイズを効率的に管理でき、重複したデータの更新時の問題を防ぐことができます。

• 正規化の目的：

  • データの冗長性を排除し、整合性を保ちながら効率的にデータを管理することです。正規化により、データの不整合や誤りを減らすことができます。

  • 例えば、顧客の住所を複数の場所で保存するのではなく、顧客情報と住所を別々のテーブルに分け、住所が変更されても一箇所でのみ更新すれば済むようにします。

• 正規形（Normal Form）：

  • 正規化は段階的に進められ、各段階を「正規形」と呼びます。1NF（第一正規形）から始まり、2NF（第二正規形）、3NF（第三正規形）などの段階があります。それぞれの段階で冗長性を排除し、データの整合性を高めます。

① 第1正規化
繰り返し部分が排除された状態にすることを第一正規化という。第一正規化の結果を得られた表を第1正規形という。一方で、繰り返し部分のある表を非正規形という。
② 第2正規化
第1正規化で作った表から重複しているデータを分離する。
③ 第3正規化
第2正規化で作った表から更に列が切り出されたものである。分離できる部分を、さらに分離するのが第3正規化で実施すること。

正規化を行うことで、データベース設計の効率性やデータの正確性が向上し、運用時の問題を未然に防ぐことができます。

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