データ活用の流れとデータクレンジング
データ活用は ① 収集 → ② 加工 → ③ 分析 → ④ 可視化。収集では一次データ（自分で集める）と二次データ（他人が集めたもの）、Web からはスクレイピング。行と列に整った構造化データと、文章・画像などの非構造化データがある。生データはデータレイクに置き、データクレンジング（表記揺れの統一・外れ値／異常値・欠損値の処理）を経てデータウェアハウスへ。可視化には棒・折れ線グラフ、箱ひげ図、レーダーチャートなど。全体を担うのがデータサイエンティスト。
解説（冒頭）
統計は現状を解釈し、機械学習は未来を予測する。近年は職種が細分化され、分析を行うデータアナリスト、収集の基盤を作るデータエンジニア、活用を提案するデータコンサルタントなどがある。
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