POSデータ分析とは？手法5選と進め方5ステップ・失敗例を解説
「POSデータは毎日たまっているのに、月次の売上報告以外に使えていない」という声は、小売や飲食の現場で頻繁に聞かれます。レジを通過した1件1件の取引には、何がいつどの店舗でいくらで売れたかという事実が記録されているのがP...
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データ分析の記事
売上データ分析の進め方｜5ステップと7つの手法・失敗例を解説
売上データは、多くの企業がすでに大量に保有している資産です。ところが「月次の売上表を眺めているだけで、なぜ伸びたのか、なぜ落ちたのかが説明できない」という状態に陥る企業は少なくありません。売上を切り口ごとに分解し、変動の...
AIデータ分析ツールの選び方｜3タイプの違いと導入手順
データ活用に取り組みたいものの、分析にかけられる人手が足りないという声は多く聞かれます。扱うデータの量が増える一方で、集計や分析を担える人材は簡単には増えないのが実情です。その負担を軽くする選択肢として、分析工程の一部を...
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...
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...
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