レセプトデータのクレンジングとは？手順と精度を高めるポイント
レセプトデータは、医療費の請求根拠として作成された事務データであり、分析のために設計されたものではないことが一般的です。診療報酬制度に沿った独自のルールで記録されているため、そのまま集計すると有病率や医療費の実態から離れ...
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データビズラボ編集部の記事
医療データクレンジングとは？進め方と品質確保の実務ポイント
電子カルテやレセプト、検査結果といった医療データは、発生する部門もシステムも分かれているため、そのままでは分析に使えない状態で蓄積されていきます。表記ゆれや患者IDの重複、単位の不統一を放置したまま分析へ進むと、導き出し...
天候データのクレンジング手順とは？欠測・異常値への実務対応を解説
天候データを分析に組み込む場面では、「気温と売上を突き合わせても想定した相関が出ない」「前年と今年の降水量を比べると不自然な差が生じる」といったつまずきが頻繁に起こります。原因の多くは分析モデルではなく、入力となる観測デ...
気象データのクレンジング手順｜欠測・外れ値の実務対応を解説
気温や降水量を需要予測に取り込もうとして、ダウンロードした観測データがそのままでは計算に使えず、作業が止まることがあります。気象庁の公開データでは、欠測を示す記号や補足情報が数値と同じ列に並んでいます。この状態で平均値を...
統計データのクレンジングとは？手順と失敗を防ぐ進め方を解説
集計のたびに部署ごとで数字が食い違い、前年度との比較も成立しないという相談は少なくありません。原因の多くは分析手法ではなく、分析にかける前のデータの状態にあります。統計データのクレンジングでは、この不備を取り除き、比較に...
国勢調査データのクレンジング手順｜秘匿値・表記ゆれの実務対応
国勢調査のデータは無償で公開されており、商圏分析や需要推計、行政計画の立案まで幅広い用途に使えます。ところが実際にダウンロードしてみると、ヘッダーが何行も重なっていたり、数値のはずのセルに記号が入っていたりして、そのまま...
コンバージョンデータのクレンジング｜手順と実務上のポイントを解説
広告管理画面のコンバージョン数とCRMに登録された商談数が合わない、同じ担当者からの問い合わせが2件登録されている、という状態は多くの企業で見られます。原因の多くは施策の巧拙ではなく、計測された成果データそのものの不備で...
広告データのクレンジングとは？7つの手順と失敗回避策を解説
Google広告、Meta広告、Yahoo!広告と出稿先が増えるほど、手元のレポートは数字が合わなくなっていきます。媒体ごとに指標の定義も集計期間も異なるため、単純に足し合わせても正しい比較にはなりません。広告データのク...
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