若手に伝えたい！データ分析の実務力をつける4つの力と鍛え方
データ分析の仕事において必要なスキルは、分析力だけではありません。 これは、データ分析の仕事を1年8ヶ月してきたからこそ気付いたことです。仕事を始める以前は「データ分析なんて分析ツールを使いこなせれば出来るでしょ」と私も...
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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「excel 分析」の検索結果
【Tableauの使い方】Excelだけで十分では？なぜTableauが必要なの？
Tableau導入を検討されている時、必ず頂く質問があります。それは、「Excelとどう違うの？」「それExcelで出来るじゃん」ということです。実はTableauとExcelは、似ているようで用途や思想が異なるツールで...
データ視覚化のプロが選ぶデータ分析のオススメ本32選
データ分析&データ視覚化のコンサルティングをしております、永田ゆかりと申します。 これまで2000人以上の方にデータ分析や活用の研修・トレーニング講師、企業への分析コンサルティングをさせていただいており、仕事をさ...
Stataでのデータクリーニングの手順とコマンド｜失敗しないための実務ポイント
Stataは医療統計や社会調査の解析現場で広く使われており、解析の前段階にあたるデータの整え方が、最終的な結果の信頼性を大きく左右します。 しかし、コマンドの実行順序やオプションの指定を一つ誤るだけで、本来残すべきレコー...
Rでのデータクリーニング完全ガイド｜tidyverseを使った前処理の手順と実践テクニック
データ分析の成果は、分析手法そのものよりも、その前段にあるデータクリーニングの質に大きく左右されます。煩雑になりがちな前処理も、Rとtidyverseを使えば一連のコードとして整理できるのが大きな特長です。本記事では、R...
店舗データのクリーニングとは？店舗マスタの品質を高める手順と失敗回避のポイント
複数の店舗を展開する企業では、店舗コードや店舗名、住所といった店舗データが社内のさまざまなシステムに分散して蓄積されていきます。それぞれのシステムで表記やコードの付け方が異なると、売上集計やエリア分析の段階で数値が合わな...
SPSSでのデータクリーニングの手順とコツ｜欠損値・外れ値の確認から失敗パターンまで実務解説
SPSSでアンケートや調査データを分析する際、最初に立ちはだかるのが入力ミスや欠損値、外れ値といった「整っていないデータ」の存在です。これらを放置したまま集計や検定へ進むと、本来とは異なる結論を導いてしまうおそれがあり、...
Pythonでのデータクリーニング完全ガイド｜pandasの手順・コード例と失敗パターンを解説
データ分析の精度は、分析手法そのものよりも、その前段にあるデータの品質によって大きく左右されます。どれほど高度なモデルを構築しても、入力するデータに重複や表記の乱れ、欠損が残っていれば、導き出される結論は信頼性を欠いたも...
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。
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