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...
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
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...
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...
データクレンジングをSQLで実践する方法:クエリ例と手順を徹底解説
データ分析や経営ダッシュボードの精度は、土台となるデータの品質に大きく左右されます。重複や表記ゆれ、欠損値が混在したまま分析を進めると、誤った意思決定を招きかねません。そのため、SQLを用いた体系的なデータクレンジングは...
EFOとデータクレンジングの関係とは？入力時点で「使えるデータ」を担保する10の施策
「入力されたデータがそのまま使える状態で蓄積されない」──BtoBマーケティングや営業の現場では、フォームから流れてくる顧客情報の品質が、後続のリード育成やインサイドセールスの生産性を大きく左右します。 表記ゆれ、重複、...
データ整備とは？DX・データ活用を成功に導く5ステップと失敗しない進め方
データ活用やDX推進の重要性が高まるなか、意思決定やAI活用の精度を決めるのは、データそのものの「整い具合」だという認識が広がっています。表記ゆれや重複、サイロ化したデータを抱えたままでは、どれだけ高度な分析基盤を導入し...
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...
欠損値とは？種類・原因から補完方法・実装手順まで徹底解説
データ分析の現場では、収集したデータの一部が欠けている「欠損値」に頻繁に出会うものです。欠損値を放置したまま分析を進めると、結果の精度が下がるだけでなく、誤った意思決定を引き起こすリスクも高まります。データを扱うすべての...
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