データのクレンジングと前処理

Excel の Power Query 入門

Lyndsay Girard

Performance Analytics Consultant

クリーンデータの重要性

• 精度と信頼性を確保
• 分析の効率と有効性を向上
• 一貫性と比較可能性を強化
• データの完全性を高める

欠損データ

欠損値の扱い

• データの重要性・関連性

欠損データ

欠損値の扱い

• データの重要性・関連性
• データ量

欠損データ

欠損値の扱い

• データの重要性・関連性
• データ量
• データソース

欠損データ

欠損値の扱い

• データの重要性・関連性
• データ量
• データソース

外れ値と入力ミス

外れ値

• データの大多数から大きく外れた値
• 入力ミス（タイポ）または真の値が原因

外れ値への対処

• 分析への影響を考慮
• 補完

重複データ

なぜ重複データは問題か？

• 不正確なデータ
• 余分な保存・処理コスト
• データ完全性の低下

重複データ

なぜ重複データは問題か？

• 不正確なデータ
• 余分な保存・処理コスト
• データ完全性の低下

Passons à la pratique !

Excel の Power Query 入門