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機械学習のためのデータ準備｜手順と失敗しない進め方
機械学習プロジェクトの成否は、アルゴリズムの選定よりも手前にあるデータ準備の設計で決まります。同じ学習手法を用いても、投入するデータの整え方が違えば精度は大きく変動するのです。本記事では、収集から分割、クレンジング、特徴...
AI活用におけるデータ準備とは？6ステップと失敗しない進め方を解説
AI活用の成果は、モデルの性能だけでなく、投入するデータの状態で決まります。検証では良い数字が出たのに本番で使えない、部門ごとに集計結果が食い違うといった問題の多くは、データ準備の工程に原因があります。 本記事で扱うのは...
人事データクレンジングの進め方7ステップと失敗例
人事データを分析や人材配置に活用しようとした途端、氏名の表記ゆれや部署コードの断絶が次々と見つかったという経験がある方も多いでしょう。 勤怠・給与・評価と複数のシステムに分かれた人事データが持つ難しさは、顧客データの整備...
KPIデータのクレンジングとは？数値のズレを防ぐための7ステップを解説
経営会議で報告した売上KPIが営業部門の手元集計と食い違う事態は、データ活用の現場で決して珍しくありません。原因の多くは分析手法ではなく、KPIのもとになるデータの品質そのものにあります。 本記事で扱うのは、KPIデータ...
会計データのクレンジングとは｜対象範囲と手順7ステップと注意点を解説
会計システムに蓄積された仕訳や取引先の情報は、科目体系の違いや表記ゆれを含んだままでは正確な集計に使えません。不備を検出し、形式やコード体系を整えて利用できる状態にする作業がデータクレンジングです。本記事では、会計データ...
財務データクレンジングとは？手順7ステップと失敗例
「決算数値の集計に時間がかかる」「グループ各社の科目がばらばらで比較できない」という悩みは、財務データの品質に起因するケースが少なくありません。本記事では、財務データクレンジングの定義から進め方7ステップ、失敗パターンま...
ログデータのクレンジングとは？失敗しない5つの手順
サーバーやアプリケーションが日々出力するログは、障害調査からセキュリティ監視、利用状況の分析まで幅広く支える資産です。ところが収集したままの生ログは形式が不揃いで、そのまま分析ツールに読み込ませても正しい結果は得られませ...
時系列データのクレンジング｜5つの手法と失敗しないポイント
設備の稼働ログや売上の推移、電力の消費量など、時間の流れに沿って記録されるデータは、分析や予測の土台となる存在です。ところが記録の抜けやタイムスタンプの乱れを放置したまま分析へ進むと、予測モデルが誤った学習をしてしまいま...
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