データのクリーニングと準備

Excel Power Query 入門

Lyndsay Girard

Performance Analytics Consultant

クリーンなデータの重要性

• 精度と信頼性を確保
• 分析の効率と効果の改善
• 一貫性と比較可能性の向上
• 完全性の向上

欠損データ

欠損データの処理

• データの重要性／関連性

欠損データ

欠損データの処理

• データの重要性／関連性
• データ量

欠損データ

欠損データの処理

• 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

欠損データの処理

• 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

• データセットの大多数の値から大きく外れたデータポイント
• タイプミス（入力ミス）または実際の値によるもの

外れ値の処理

• 分析への影響を考慮する
• データの補完

重複データ

重複データが問題な理由

• データの誤り
• ストレージと無駄な処理の増加
• データの整合性

重複データ

重複データが問題な理由

• データの誤り
• ストレージと無駄な処理の増加
• データの整合性

練習しましょう！

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