「データ収集とクレンジングの基本」【マーケティング基礎データ分析編④】全5回

データ分析の精度は、元となるデータの質に左右されます。誤ったデータやバラバラなフォーマットのままでは、正しい分析はできません。本話では、Google AnalyticsやCRMなどのデータ収集の方法、欠損値・異常値の処理、データクレンジングの手法を詳しく解説。クリーンなデータを整え、信頼できる分析基盤を作りましょう！

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◯マーケティング基礎編シリーズ
1週目:WEBマーケティング編
2週目:顧客心理編
3週目:SNS拡散編
4週目:コミュニティ編

5週目データ分析編
①「データは語る！分析思考の基礎とフレームワーク」
②「データ分析のプロセスを理解する」
③「数字をどう読む？データの可視化と洞察」
④「データ収集とクレンジングの基本」
⑤「データ活用で成果を出す！実践と応用」
全5話でお届けします！

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データのクレンジングをしていきましょう！

溢れる数字と、小さな苛立ち

　都心のオフィス街は朝から騒々しい。通勤ラッシュが一段落した頃、ユキが勤める中小企業のオフィスフロアには、一定の落ち着いた空気が漂っている。ユキは自席のパソコンを立ち上げ、前回（第5週3話）に取り組んでいたデータ可視化のファイルを開いていた。社内でのコミュニティ施策や広告施策を数字で確認し、グラフに落とし、そこから洞察を得る――そんな作業をここ最近頑張ってきたおかげで、上司からは「ずいぶん成長したな」といった声もかけられるようになった。

　だが、今朝はまた別の問題に直面している。ユキが表示したエクセルシートには、広告費や売上、SNSフォロワー数などが羅列されているが、その数字がところどころ「#####」になっていたり、日付のフォーマットがバラバラだったり、そもそもセルの中身が空欄の行が多かったり……どうやら、データ自体が未整備の状態で集められているようなのだ。ユキは「ううっ、これじゃあまともに分析できないよ……」と呟き、イライラを抑えつつ頭を抱える。

　昼休み、社内のカフェスペースでユキはサラダを突きながら同僚に愚痴をこぼした。「数字は大事って分かったんですけど、データがめちゃくちゃで、何をどう使えばいいのか……欠損値やフォーマット違いが多すぎるんですよ」。同僚は苦笑しつつ「うちの会社、歴史が長い割にシステムが連動してないからね。部署ごとにフォーマットが違うのなんて当たり前だし、手入力でミスも多いよな」と返す。ユキは「ほんとに……“データクレンジングが必要”って言われても、そんなのどうやるんだろう？」とぼやく。

　上司からも「そこをきっちり整理しないと、分析結果がズレるぞ」と再三念押しされている。確かにコミュニティのイベント参加率や売上は、部分的には把握できるが、不整合が多いせいで本格的に検証する段階になると“あれ、あの月の数値が空欄だ”“広告費が正しく入力されていない”と問題噴出だ。ユキとしては「素人がこれを全部整形するの!?」と叫びたい気分である。

　そんな中、ユキの頭に浮かぶのはいつもの存在――自宅で羊羹を頬張りながら助言をくれるうさぎ先生。前回までのアドバイスで「KPI設計」や「可視化と洞察」の基礎を学んできたが、今度はデータそのものを整える作業――いわゆる“データ収集とクレンジングの基本”について詳しく聞かなくては前に進めそうにない。夕方、ユキは仕事を終えて電車に飛び乗り、アパートへと急いだ。

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地道な作業が重要です！

地味な作業の本質と、先生が示す下準備の道