クラウドツールでのデータクリーニングとは？メリット・進め方・失敗しないための選び方を解説
顧客データや売上データを分析しようとした際に、表記ゆれや重複、欠損値といった「データの汚れ」に直面し、分析の前段階で大きく工数を取られた経験をお持ちの方は多いのではないでしょうか。こうした課題を効率的に解消する手段として...
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。
Category
データ分析の記事
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...
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...
購買データのデータクレンジング方法｜分析精度を高める5ステップと失敗パターンを解説
購買データは、売上や顧客の動きをそのまま映し出す貴重な情報源である一方で、返品の二重計上やコードの不整合といった不備が入り込みやすいデータでもあります。 こうした不備を残したまま集計を進めると、指標が実態からずれ、誤った...
POSデータをクレンジングする方法｜分析精度を左右する7ステップと失敗パターンを解説
POSデータは店舗の売上を1件ずつ記録した貴重な情報源ですが、そのまま分析に使うと数値が実態からずれてしまうことが少なくありません。商品名の表記ゆれや返品データの混入といった「データの汚れ」を放置したままでは、どれだけ高...
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。
戦略策定から具体的な分析手法、ツールの活用術まで、データの現場で培われた実践的な取り組みから
得られた知見や気づきを発信しています。
