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『データの正規化作業』 インスクエア ビジネスニュース Vol.517

■[ インスクエア ビジネスニュース ]━━━━━━━━━━━━━━━━■

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■━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[vol.517] 2014/04/15━━■
‥‥◇◆ 目次 ◆◇‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥

01:本日のコラム…『 データの正規化作業 』
/ 戸田 裕子(株式会社知紡)

02:プレゼント企画
  最新トレンドセミナー無料ご招待。

03:その他お知らせ
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01 ┃ 本日のコラム -『データの正規化作業』
━━┃……………………………………………………………………………………
 ┃ 戸田 裕子(株式会社知紡)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

株式会社知紡の戸田です。

先週から、海外住所データの整理作業をしています。
10万件以上のデータで、世界各国の英語で表記された住所の整理です。

作業の目的は、記載された住所から、国と市を判別し、住所の文字列を
street-city-state-countryのように分割することです。
単純に、国と市を判定するのであれば、google APIのジオコーダなどを
利用すれば技術的にはできますが、この作業の難しさは、元の文字列を
分割するところにあります。

ZHE JIANG SHENG WEN ZHOU SHI SHANG HUA LU 1HAO
=> SHANG HUA LU 1HAO /WEN ZHOU SHI /ZHE JIANG SHENG

ROEMERSTR.12 WEIL AM RHEIN GERMANY
=> ROEMERSTR.12 /WEIL AM RHEIN /GERMANY

といった具合に分けます。

2つめのドイツの住所をGoogle APIジオコーダで検索すると、
以下のように、正規化された情報が見られます。
郵便番号までついてきます。

formatted_address =>
   Roemerstrasse 12, 79576 Weil am Rhein, Germany
street_number => 12
route => Roemerstrasse
locality => Weil am Rhein
administrative_area_level_2 => Freiburg
administrative_area_level_1 => Baden-Wurttemberg
country => Germany

(以下のURLをブラウザで送信すれば見られます。最後のlanguage=jpとす
るとカナ表示されます)

http://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/xml?address=ROEMERSTR.12WEILAMRHEINGERMANY&sensor=false&language=en


このようなジオコーダを利用すると便利なのですが、
実際には、百万円以上のビジネス利用料が発生します。
また、元の住所の不備などで、検索されない、複数候補が出る、
全く異なる住所にヒットする…等が起こるため、手作業による方法が
無くなりません。

今回も全件目視が基本ですが、費用・納期の点から、前処理として
ある程度の機械処理をします。
国名、州名、市・町名のリスト(辞書)を利用する方法です。

しかしご存知のように、住所の表記は様々な書き方が存在します。
「tu」なのか「tsu」、「ウムラウトo」は「oe」なのか「o」、
Roadの略RD.、市名-町名 でハイフン繋ぎ、正式名と簡略名、通称…等。
テキスト分析の分野では、「表記のゆらぎ」と呼ばれるものです。

一方、誤字、脱字もあります。
「Germany」が「Garmany」ではマッチしません。

分解の精度は、利用する地名リスト(辞書)の網羅性が大きく影響します。
良い辞書を使えばよいのですが、ここでも費用という縛りがあります。

ここに工夫を入れます。整理したい元データは10万件以上あるわけですから、
基本辞書を使いながら、データ自身から辞書を補完する方法が取れます。
流行のIT用語で言い換えれば、ビッグデータを利用し、データの自己学習を
行い、パターンを抽出する方法と言えます。

実際には、結構ローテクなルールで、地道にパターンを探しているのですが、
初期の基本リストでは、70%程度しか分解できなかったものが、85%程度まで
上げることができました。

このように「データの正規化作業」には限りがありません。
正規な基準に合わせることが重要な事もありますが、目的によっては、
通称、略称、誤字も含めた慣例を、どんどん基準に取り込むことで、
情報活用のためのコストを下げることができればと考えています。

今後とも宜しくお願いいたします。

——————————————————————
▼プロフィール:
・氏名:戸田 裕子(とだ・ゆうこ)tod@myt.co.jp
・所属:(株)知紡 代表取締役
 http://www.ti-bou.com/
 Papatto 企業情報検索サービス http://www.papatto.info/s/index.html
・出身:東京都
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2005年「日経トレンディ」編集長に就任、07年同誌の発行人を兼務。「消費者
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落傾向にあった同誌の販売部数を大きく立て直すことに成功する。08年日経
ホーム出版社を退職。
09年幻冬舎に入社。10年フリージャーナリストとなる。編集者として活動す
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