データ利活用を促進させる
データ領域の現場で培われた実践的な取り組みから得られる知見、成功・失敗を通じて得た気づきを発信します。
YouTube
公式アカウント
New Topics
最新の記事
データ活用がうまくいかない4大原因｜BI改善はデータ整備から
「BIツールを導入したのに使われない」「レポートの数字が信じてもらえない」という声は、データ活用の現場で繰り返し起きています。原因はツールの性能ではなく、その手前にあるデータの状態に潜んでいる場合がほとんどです。本記事で...
データ加工とは？基本の手法7つと進め方5ステップを解説
「基幹システムから出力したデータが、そのままでは分析に使えない」という悩みは、データ活用に取り組む企業に共通するものです。Excelでの整形作業だけに毎月何時間も費やしている、という声も同じくらい多く聞かれます。 収集し...
顧客データ整備の進め方7ステップと失敗回避のコツ
顧客データ整備は、部門ごとに散らばった情報を統合し、分析や施策にそのまま使える状態へ整える取り組みを指します。着手の順序を誤ると、名寄せや品質チェックで大幅な手戻りが発生し、数十時間単位の工数を無駄にすることも少なくない...
生成AIのデータ構造化とは？精度を高める前処理7ステップと失敗例
社内文書を生成AIに読み込ませたのに、的外れな回答や古い情報が返ってくるという相談は少なくありません。原因の多くはモデルの性能ではなく、AIに渡しているデータの状態です。表が崩れたPDFや版数の異なる規程をそのまま取り込...
データ整備とは？進め方の5ステップと失敗しないポイント
「データはあるのに、いざ活用しようとすると使いものにならない」。こうした声は、多くの企業のデータ活用の現場で繰り返し聞かれます。整えられていないデータは、分析の精度を下げるだけでなく、担当者の工数を静かに奪い続けます。 ...
時系列データの前処理7STEP｜精度を落とす失敗例6選も解説
時系列データは、売上や設備の稼働状況、Webサイトのアクセスログなど、あらゆる現場で日々蓄積されています。ところが、そのまま予測モデルや異常検知に投入しても、期待した精度が出ないことは珍しくありません。原因の多くはモデル...
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...
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...
このブログについて
データビズラボが運営する、データの価値を最大化するためのナレッジ共有メディアです。
戦略策定から具体的な分析手法、ツールの活用術まで、データの現場で培われた実践的な取り組みから
得られた知見や気づきを発信しています。
