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...
データ利活用を促進させる
データ領域の現場で培われた実践的な取り組みから得られる知見、成功・失敗を通じて得た気づきを発信します。
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データ分析の記事
製造業のデータ活用・分析事例20選｜業種別の成功例と失敗を避ける進め方
製造業を取り巻く環境は、人手不足やグローバル競争の激化、サステナビリティ対応など、複雑な課題が同時に押し寄せる局面に入っています。こうした中で注目されているのが、設備や品質、需要などの現場データを起点に、意思決定の精度と...
統計のためのデータクリーニング｜解析精度を左右する前処理の手順と失敗パターン
データ分析の現場では、収集したデータをそのまま統計解析にかけても、期待した結果が得られないことがよくあります。その多くは、分析手法の選び方ではなく、解析前のデータクリーニングの不備に原因があるのです。本記事では、統計解析...
クラウドツールでのデータクリーニングとは？メリット・進め方・失敗しないための選び方を解説
顧客データや売上データを分析しようとした際に、表記ゆれや重複、欠損値といった「データの汚れ」に直面し、分析の前段階で大きく工数を取られた経験をお持ちの方は多いのではないでしょうか。こうした課題を効率的に解消する手段として...
Pythonでのデータクリーニング完全ガイド｜pandasの手順・コード例と失敗パターンを解説
データ分析の精度は、分析手法そのものよりも、その前段にあるデータの品質によって大きく左右されます。どれほど高度なモデルを構築しても、入力するデータに重複や表記の乱れ、欠損が残っていれば、導き出される結論は信頼性を欠いたも...
価格データクレンジングの方法｜比較精度を左右する7ステップと失敗パターン
競合サイトの価格や自社商品の相場を比較しようとしたときに、集めたはずの価格がうまく比較できずに戸惑った経験はないでしょうか。税込と税抜が混在していたり、送料の扱いがサイトごとに違っていたりすると、数字を並べただけでは正し...
レシートデータのクレンジング方法｜OCR特有の課題と精度を高める7ステップ
レシートには、いつ・どこで・何が・いくらで購入されたかという購買行動の記録が凝縮されています。しかし紙のレシートをOCR（Optical Character Recognition）で読み取ったままのデータは、文字の誤認...
棚卸データのクレンジング方法｜分析で使える品質に整える7ステップと失敗パターン
棚卸データは、在庫金額の算定だけでなく、需要予測や在庫最適化といった分析の土台となる重要な情報です。しかし実地棚卸の現場では、品目名の表記ゆれや帳簿在庫とのズレが積み重なり、そのままでは分析に使えない状態になっていること...
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