行動ログのクレンジング手順7ステップ｜分析精度を高める品質対策
Webサイトやアプリの行動ログは、施策の良し悪しを判断するための一次情報として日々蓄積されていきます。しかし生のログにはボットのアクセスや二重計測、時刻のずれといったノイズが必ず混ざり込み、そのまま集計すると数字が実態か...
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データビズラボ編集部の記事
地理空間データ（GISデータ）のクレンジング方法｜7手順と注意点を解説
店舗や顧客の位置を地図に重ねて商圏を分析しようとしたところ、点の位置が数百メートルもずれていた——そうした経験を持つ担当者は少なくありません。地理空間データは、緯度経度やポリゴンといった空間情報を含むため、一般的な表形式...
地図データのクレンジングとは？精度を高める5つの手順と注意点
地図に顧客や店舗のデータを載せたところ、ピンが海の上に落ちたり、同じ拠点が二重に表示されたりする。そうした不具合の多くは、住所や名称の品質に原因があります。地図データのクレンジングは、この品質を地図で使える水準まで引き上...
住所データクレンジングとは？手順5ステップと失敗回避のコツ
顧客リストや会員データベースに登録された住所は、全角と半角の混在や番地の書き方の違い、建物名の欠落といった小さなばらつきを数多く抱えています。一件ずつ見れば些細な乱れでも、積み重なると配送物の返送や分析結果のズレとして表...
交通データクレンジングとは？品質を高める5ステップと失敗例
交通データは、渋滞対策や配車の最適化、公共交通の需要予測など、まちづくりと事業運営の両面で活用が広がっているのが現状です。ところが集めたデータをそのまま分析にかけると、欠測やGPSの誤差、事業者ごとの表記の違いといった品...
移動データのクレンジングとは？手順と失敗回避のポイントを解説
移動データは、人やモノがいつ・どこにいたかを記録した貴重な情報です。ただ、そのままでは測位誤差や欠測が混ざり、正確な分析はできません。位置情報を分析に使える状態へ整える工程が、移動データのクレンジングです。本記事を読み終...
位置情報データのクレンジング｜手順7ステップと失敗例を解説
「位置情報データを分析に使ってみたものの、人流の集計値がどうも実態とずれる」という相談をよくいただきます。位置情報は緯度経度という数値で扱えるため一見きれいに見えますが、GPSの跳ねや欠損、重複が混ざったまま集計すると、...
人流データのクレンジングとは？5ステップの手順と失敗例を解説
人流データは、取得したままの状態では分析にそのまま使えません。測位のずれや欠けたログが混ざり、来訪者数や滞在時間の集計を大きくゆがめてしまうからです。品質を整えるクレンジングを挟むことで、各指標ははじめて信頼できる値へと...
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