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POSデータをクレンジングする方法｜分析精度を左右する7ステップと失敗パターンを解説
POSデータは店舗の売上を1件ずつ記録した貴重な情報源ですが、そのまま分析に使うと数値が実態からずれてしまうことが少なくありません。商品名の表記ゆれや返品データの混入といった「データの汚れ」を放置したままでは、どれだけ高...
売上データをクレンジングする方法｜分析精度を高める5ステップと失敗パターン
「売上データを分析しようとしたら、同じ取引が二重に計上されていた」「商品名の表記がばらばらで、正しく集計できなかった」といった経験をお持ちの方は少なくないと思います。売上データは日々の取引から積み上がっていくため、放置す...
データクレンジングをSQLで実践する方法:クエリ例と手順を徹底解説
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EFOとデータクレンジングの関係とは？入力時点で「使えるデータ」を担保する10の施策
「入力されたデータがそのまま使える状態で蓄積されない」──BtoBマーケティングや営業の現場では、フォームから流れてくる顧客情報の品質が、後続のリード育成やインサイドセールスの生産性を大きく左右します。 表記ゆれ、重複、...
データ整備とは？DX・データ活用を成功に導く5ステップと失敗しない進め方
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データパイプラインとは？仕組み・種類・構築ステップをわかりやすく解説
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...
欠損値とは？種類・原因から補完方法・実装手順まで徹底解説
データ分析の現場では、収集したデータの一部が欠けている「欠損値」に頻繁に出会うものです。欠損値を放置したまま分析を進めると、結果の精度が下がるだけでなく、誤った意思決定を引き起こすリスクも高まります。データを扱うすべての...
外れ値とは？意味・異常値との違い・検出方法と対処法をわかりやすく解説
データ分析の現場でしばしば見落とされがちでありながら、結果の信頼性を大きく左右する要素のひとつが外れ値です。意思決定に直結する平均値や相関係数、機械学習モデルの精度は、わずか数件の極端な値によって歪められることがあり、外...
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