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掲載日:2016/10/13


SAS Institute Japan

データ分析の基礎知識――全ては分析用データ管理から始まる
データサイエンティストは、分析モデル開発の作業時間の50〜80%をデータ準備に費やすという。優れた分析モデル構築には、信頼性の高いデータを特有のデータ構造で準備する必要がある。ここでは、効果的なデータ管理のポイントを解説する。

 ビジネスの成功には優れた分析モデルが欠かせない。「そこそこ優れたモデル」なのか、「抜群に優れたモデル」なのかで、得られる結果には大きな差が生まれる。高いレベルの分析モデルを構築するには“汚染されていないデータ”を迅速に準備できる体制を整える必要がある。

 “汚染されているデータ”とは、ある予測を行う際に何の影響も及ぼさない、あるいは間違った結果を招く可能性のある要素のことを指す。データサイエンティストの多くは、こうした要素を取り除いたデータの準備に多くの時間を割いている現状がある。データウェアハウスに保存されているデータを分析用データとして整備するのに多くの手間が掛かると、分析スピードは大幅に鈍り、戦略策定に悪影響を及ぼしかねない。

 本ホワイトペーパーは、分析におけるデータ管理のための5つのベストプラクティスとデータ管理テクノロジーについて解説している。





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