データサイエンスの世界では、欠損データは避けて通れない問題です。データが完全でないことは、分析の正確性や結果の信頼性に大きな影響を与える可能性があります。 しかし、欠損データを理解し、適切に対処することで、これらの課題を...

仕事で難題に直面したとき、何かしら課題解決フレームワークを知っていると便利です。 何をすべきか分からない状態から、少し解放されます。 特に、「ソラ・アメ・カサ」フレームワークを活用することで、表層課題から深層課題までを的...

データ分析は現代のビジネスにおいて不可欠な要素となっていますが、小売業界でもその影響は日に日に拡大しています。 正確な在庫管理から効果的なプロモーション、さらには顧客体験の向上まで、データ分析が小売チェーンに多くの利点を...

データを集めたら、次にデータを分析しなければなりません。 集めたデータと分析の関係は、食材と料理の関係に似ています。良い食材であっても料理人の腕に問題があると台無しになることがあります。不十分な食材でも調理しだいで美味し...

前回は、STEP2の「集める」のその5の「データは対で集める」についてお話ししました。 STEP 2（収集）その5｜データは対で集める データを集めたら、次にデータを分析しなければなりません。 集めたデータと分析の関係は...

いざデータ活用を始めようと考えたとき、データ収集から始めることがあります。 そのとき、完璧にデータを集めようと考える人も少なくありません。 しかし、データ分析・活用（データサイエンス実践）をする前に想像する必要そうなデー...

集めるデータのイメージが付いたら、次にデータを集めなければなりません。 データ集める際にデータ品質が高いのが理想です。データ品質が低いと、後々のデータ分析やアクションなどに悪い影響を及ぼします。 データ品質を決めるのは、...

集めるデータのイメージが付いたら、次にデータを集めなければなりません。 データ集める際にデータ品質が高いのが理想です。データ品質が低いと、後々のデータ分析やアクションなどに悪い影響を及ぼします。 データ品質を決めるのは、...

集めるデータのイメージが付いたら、次にデータを集めなければなりません。 データ集める際にデータ品質が高いのが理想です。データ品質が低いと、後々のデータ分析やアクションなどに悪い影響を及ぼします。 データ品質を決めるのは、...

集めるデータのイメージが付いたら、次にデータを集めなければなりません。 データ集める際にデータ品質が高いのが理想です。データ品質が低いと、後々のデータ分析やアクションなどに悪い影響を及ぼします。 データ品質を決めるのは、...