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地図データのクレンジングとは？精度を高める5つの手順と注意点
地図に顧客や店舗のデータを載せたところ、ピンが海の上に落ちたり、同じ拠点が二重に表示されたりする。そうした不具合の多くは、住所や名称の品質に原因があります。地図データのクレンジングは、この品質を地図で使える水準まで引き上...
住所データクレンジングとは？手順5ステップと失敗回避のコツ
顧客リストや会員データベースに登録された住所は、全角と半角の混在や番地の書き方の違い、建物名の欠落といった小さなばらつきを数多く抱えています。一件ずつ見れば些細な乱れでも、積み重なると配送物の返送や分析結果のズレとして表...
交通データクレンジングとは？品質を高める5ステップと失敗例
交通データは、渋滞対策や配車の最適化、公共交通の需要予測など、まちづくりと事業運営の両面で活用が広がっているのが現状です。ところが集めたデータをそのまま分析にかけると、欠測やGPSの誤差、事業者ごとの表記の違いといった品...
移動データのクレンジングとは？手順と失敗回避のポイントを解説
移動データは、人やモノがいつ・どこにいたかを記録した貴重な情報です。ただ、そのままでは測位誤差や欠測が混ざり、正確な分析はできません。位置情報を分析に使える状態へ整える工程が、移動データのクレンジングです。本記事を読み終...
位置情報データのクレンジング｜手順7ステップと失敗例を解説
「位置情報データを分析に使ってみたものの、人流の集計値がどうも実態とずれる」という相談をよくいただきます。位置情報は緯度経度という数値で扱えるため一見きれいに見えますが、GPSの跳ねや欠損、重複が混ざったまま集計すると、...
人流データのクレンジングとは？5ステップの手順と失敗例を解説
人流データは、取得したままの状態では分析にそのまま使えません。測位のずれや欠けたログが混ざり、来訪者数や滞在時間の集計を大きくゆがめてしまうからです。品質を整えるクレンジングを挟むことで、各指標ははじめて信頼できる値へと...
商圏データのクレンジングとは？分析精度を高める5ステップと失敗しないための実務ポイント
「出店候補地の売上予測が実績と大きくずれる」「販促エリアを広げても反応率が上がらない」。こうした商圏分析の悩みの多くは、分析ロジックそのものではなく、投入している元データの品質に原因があります。表記の揺れた住所、重複した...
不動産データクレンジングとは？物件・顧客データを整える5ステップと失敗パターンを実務者が解説
不動産の物件データや顧客データは、複数の担当者や外部システムから日々入力されるため、表記のばらつきや重複が驚くほど早く蓄積していくのが実情です。整っていないデータのまま分析や販促を進めると、反響の取りこぼしや二重アプロー...
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