
SPSSでのデータクリーニングの手順とコツ|欠損値・外れ値の確認から失敗パターンまで実務解説
SPSSでアンケートや調査データを分析する際、最初に立ちはだかるのが入力ミスや欠損値、外れ値といった「整っていないデータ」の存在です。これらを放置したまま集計や検定へ進むと、本来とは異なる結論を導いてしまうおそれがあり、...
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データ分析基盤の記事

SPSSでアンケートや調査データを分析する際、最初に立ちはだかるのが入力ミスや欠損値、外れ値といった「整っていないデータ」の存在です。これらを放置したまま集計や検定へ進むと、本来とは異なる結論を導いてしまうおそれがあり、...

データ分析や日々の業務システムの運用において、入力されたデータの品質は成果を大きく左右する要素です。とはいえ、いざ集計や分析を始めようとした段階で表記のばらつきや入力ミスに気づき、修正に多くの時間を取られた経験をお持ちの...

質問紙調査では、回収した調査票を集計可能なデータへ変換する過程で、入力ミスや矛盾した回答、無回答といったさまざまな不備が紛れ込みます。これらを点検しないまま分析を進めると、平均値や構成比が実態とずれ、結論そのものが歪んで...

治験で収集されるデータは、医薬品や医療機器の有効性と安全性を裏づける根拠そのものとなります。収集したデータの誤り・欠測・矛盾を取り除くデータクリーニングは、臨床開発全体の品質を支える土台です。 そのため、データマネジメン...

エクセルは多くの現場で最も身近なデータ加工ツールであり、集計や分析の前段としてデータクリーニングを行う機会が年々増えています。 一方で、手順やコツを押さえないまま作業を進めると、重複や表記の揺れが残ったまま集計してしまい...

「臨床試験で集めたデータをそのまま解析に使ってよいのか不安がある」「データクリーニングの進め方を体系的に整理したい」と感じている方も多いのではないでしょうか。EDC(Electronic Data Capture) が主...

収集したデータをそのまま分析に回すと、重複や欠損、表記の揺れが原因で結果が大きく歪んでしまいます。こうした不純物を取り除き、分析に耐えうる状態へ整える作業がデータクリーニングです。本記事では、処理の種類ごとに具体的なやり...

近年、企業が扱うデータ量は急速に増加し、ビジネス判断のスピードも求められるようになっています。そのような環境においてデータを安定的に収集・加工・活用するための仕組みとして、データパイプラインへの注目が高まっています。本記...
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