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。
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データマネジメントの記事
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...
データクリーニングとは？目的・進め方・失敗を防ぐ実務ポイントを解説
データ活用の成果は、分析手法やツールの高度さよりも、その手前にある「データそのものの品質」によって大きく左右されます。どれだけ優れた分析基盤を整えても、重複や欠損、表記の揺れを含んだデータをそのまま使えば、導き出される結...
価格データクレンジングの方法｜比較精度を左右する7ステップと失敗パターン
競合サイトの価格や自社商品の相場を比較しようとしたときに、集めたはずの価格がうまく比較できずに戸惑った経験はないでしょうか。税込と税抜が混在していたり、送料の扱いがサイトごとに違っていたりすると、数字を並べただけでは正し...
レシートデータのクレンジング方法｜OCR特有の課題と精度を高める7ステップ
レシートには、いつ・どこで・何が・いくらで購入されたかという購買行動の記録が凝縮されています。しかし紙のレシートをOCR（Optical Character Recognition）で読み取ったままのデータは、文字の誤認...
棚卸データのクレンジング方法｜分析で使える品質に整える7ステップと失敗パターン
棚卸データは、在庫金額の算定だけでなく、需要予測や在庫最適化といった分析の土台となる重要な情報です。しかし実地棚卸の現場では、品目名の表記ゆれや帳簿在庫とのズレが積み重なり、そのままでは分析に使えない状態になっていること...
決済データのクレンジング方法｜品質向上の6ステップと失敗パターンを解説
「消込がなかなか終わらない」「売上と入金の数字が合わない」といった悩みの多くは、決済データそのものの品質に原因があります。決済手段ごとに異なる表記や、返金・分割払いの複雑な紐付けなど、決済データには固有の難しさが潜んでい...
在庫データのクレンジング方法｜品質を高める5ステップと失敗パターンを解説
複数の拠点やシステムで在庫を扱っていると、商品コードの重複や単位の不一致、理論在庫と実在庫のズレといった問題が、少しずつ蓄積していきます。こうした乱れは、発注精度や棚卸の効率、需要予測の正確さにまで影響を及ぼします。 こ...
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