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...
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「excel 分析」の検索結果
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...
IoTデータのクレンジングとは？手順6ステップと成功のポイント
工場の設備センサーや車両のGPS、ビルの環境計測機器など、IoTデバイスからは膨大なデータが秒単位で蓄積され続けます。ところが収集したままの状態には、欠損や異常値、形式の不統一といった品質の不備が数多く含まれています。 ...
テキストデータクレンジングとは？手順5ステップと失敗しないコツ
顧客レビューや問い合わせ履歴といった文字データは、集めただけでは分析に使えないことがほとんどです。全角と半角の混在や表記のゆれが残っていると、集計や分類の段階で数字がずれてしまいます。 このテキストデータクレンジングは、...
地理空間データ（GISデータ）のクレンジング方法｜7手順と注意点を解説
店舗や顧客の位置を地図に重ねて商圏を分析しようとしたところ、点の位置が数百メートルもずれていた——そうした経験を持つ担当者は少なくありません。地理空間データは、緯度経度やポリゴンといった空間情報を含むため、一般的な表形式...
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...
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