bodais 自動進化型データ解析
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データ整備

「欠損値補完」「名寄せによるデータ品質向上」などの「データ整備」におけるデータ解析ソリューションをご紹介

課題1 データの欠損値補完

欠損値の補完(データ整備)

欠損値補完とは

欠損の多いデータでも、データマイニング(AI)のアプローチにより、未取得の属性にどんな属性があてはまるかを予測できます。

「欠損値補完」による効果

これまで、取得漏れや欠損が多いために活用できなかった情報資産を「欠損値補完」することでデータを活用することが可能になります。これにより、豊富な情報量を利用することができるようになるため、施策効果アップが期待できます。


課題2名寄せによるデータ品質向上

名寄せのイラスト(データ整備)

名寄せとは

企業が営業活動を行ったり、システムの改善を行ったりすると、システム上に重複したデータが生まれます。「名寄せ」とは、データの重複をなくし、正しいデータを保持するための技術です。

アイズファクトリーの独自技術により「あいまいな入力情報」を判別・名寄せが可能

当社の独自技術である複合語解析により、意味のある単位でキーワードを抽出することがきます。
この 技術により、辞書のないワードの検出が可能です。特 殊な商品名や識別番号どの名寄せも可能になります。

「名寄せ」による効果

名寄せを行うことで、重複データが統合され、施策や分析などへの活用がスムーズになります。