エクセルでデータクリーニングを行う方法｜基本手順・関数・失敗を防ぐコツ
エクセルは多くの現場で最も身近なデータ加工ツールであり、集計や分析の前段としてデータクリーニングを行う機会が年々増えています。 一方で、手順やコツを押さえないまま作業を進めると、重複や表記の揺れが残ったまま集計してしまい...
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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。
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データ分析基盤の記事
EDCにおけるデータクリーニングとは｜進め方・手法・品質を高める実務ポイント
「臨床試験で集めたデータをそのまま解析に使ってよいのか不安がある」「データクリーニングの進め方を体系的に整理したい」と感じている方も多いのではないでしょうか。EDC（Electronic Data Capture） が主...
データクリーニングの具体的なやり方とは？処理別の手法・操作手順・判断基準を実践解説
収集したデータをそのまま分析に回すと、重複や欠損、表記の揺れが原因で結果が大きく歪んでしまいます。こうした不純物を取り除き、分析に耐えうる状態へ整える作業がデータクリーニングです。本記事では、処理の種類ごとに具体的なやり...
データパイプラインとは？仕組み・種類・構築ステップをわかりやすく解説
近年、企業が扱うデータ量は急速に増加し、ビジネス判断のスピードも求められるようになっています。そのような環境においてデータを安定的に収集・加工・活用するための仕組みとして、データパイプラインへの注目が高まっています。本記...
ETLツールとは?仕組み・種類・選び方と導入手順を徹底解説【2026年最新】
近年、企業が扱うデータ量は急速に増加しており、複数システムからのデータを統合・整備する仕組みが不可欠となっています。そのなかで注目を集めているのが、データの抽出・変換・格納を自動化する「ETLツール」で、データ活用基盤の...
顧客データクレンジングとは？進め方・失敗パターン・ツール選定まで実務で使える完全ガイド
顧客データは、営業・マーケティング・経営判断のすべてを支える企業の重要な資産となっています。しかし表記ゆれや重複、欠損といった「汚れ」は日々の業務のなかで静かに蓄積し、気づいた頃には意思決定の精度や顧客体験を大きく損なっ...
名寄せ・データクレンジングのやり方完全ガイド｜手順5ステップと失敗しないための実務ポイント
顧客データベースや営業リストのなかに、同じ人や企業の情報が複数レコードとして重複していたり、表記ゆれや誤記・欠損が混在していたりして困った経験があるはずです。放置しておくと施策の精度やコストに直結する課題となるため、デー...
データ前処理とは？基本手順7ステップと実務で使える手法・失敗回避のポイントを徹底解説
データ分析や機械学習プロジェクトで成果を出すうえで、実はモデル選定よりも前段にあるデータ前処理の質こそが、最終的な精度を決める最大の要因となります。生データのまま分析へ進めば、欠損や外れ値、表記ゆれが結果を歪め、誤った施...
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