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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...
スキルデータのクレンジング方法｜7ステップと失敗しない進め方・ポイントを解説
スキルデータのクレンジングは、従業員のスキル情報を検索や集計に使える状態へ整える作業です。表記ゆれや重複を放置すると、タレントマネジメントシステムを導入しても人材を正しく抽出できません。整備の手順を7ステップに分解し、着...
人事評価データのクレンジング｜品質を高める5つの手順と注意点
「タレントマネジメントシステムに評価データを入れたのに、分析に使えない」という相談を、当社は製造業やIT企業の人事部門から繰り返し受けています。原因の多くは、評価尺度の混在や表記ゆれといったデータ品質の問題にあります。品...
給与データのクレンジング手順とは？7ステップと失敗回避策を解説
給与データのクレンジングは、支給や控除の計算に使う情報の誤りを整え、正しい状態へそろえる作業です。 本記事では、大企業・中堅企業の担当者に向けて、7つの手順と失敗回避策を解説。読了後は、自社の給与データのどこから点検し、...
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