【F21】講演概要

本講座は、「バッドデータ」が生まれないようにするにはどうしたらいいのか、もし生まれてしまったらどう対処したらいいか、を学ぶ講座です。バッドデータとは、例えば一部が欠損したデータ、部門ごとのルールで登録されたため同じ項目でも比較が不可能になってしまったデータなどです。そのまま分析をしてもエラーを引き起こしたり、間違った結果を導いたりするため、適切な事前処理が欠かせません。自分で処理するにせよ専門部署に依頼するにせよ、独自のノウハウが必要です。

本講座の前半では、何より「バッドデータを生まない」ことを目指して、データ分析プロジェクトを進める際のデータ収集の準備方法を学びます。まず、組織の中でどう分析チームを立ち上げていくかがカギとなります。

後半では、バッドデータが生まれてしまった際の対処方法を学びます。分析したいテーマに適したデータがない場合に、代用できるデータをどう用意するのか。バラバラに存在する顧客とアクセスログのデータをどう手元で統合させていくのか? こうした具体的な課題への対処方法を、講師がRを使って解説していきます。

マーケティング部門の方、顧客分析のご担当者、データ統合のご担当者、プライベートDMPの導入に関わられる方、複数のデータを取り扱われるご担当者の方が受講することで、バッドデータの処理に費やす時間を大幅に短縮し、精度の高い分析を実現できるでしょう。ぜひご受講ください。

本講座ではノートPCおよびデータ分析ツール「R」を使用します。
下記リンクより事前資料をダウンロードいただき、ノートPCに「R」をインストールしたうえでご参加ください。
事前資料:分析環境の準備.pdf