確証バイアス

自分の仮説や先入観を支持する情報ばかりを集めたり重視したりし、反する情報を無視・軽視してしまう認知バイアス。データ分析では、期待した結論に合う集計の切り口や期間だけを選ぶ原因となる。反証となるデータを意図的に探す、分析計画を事前に決める、第三者のレビューを受けるといった方法で抑える。

対象の目立つ特徴に引きずられ、他の評価まで歪んでしまう認知の偏り。分析結果の解釈やアンケートの回答に影響を与える。

本来値があるべき箇所が空になっているデータ。除外すると件数が減り、平均値などで補完すると分布が歪むため、発生原因を踏まえて扱いを決める必要がある。

他の値から大きく離れた値。入力ミスの場合もあれば、実際に起きた重要な事象の場合もあるため、機械的に除外せず背景を確認してから判断する。

対象データの中身を統計的に調べ、値の分布、欠損の割合、想定形式との不一致などを把握する作業。品質問題の所在と規模を、改善に着手する前に明らかにする。

蓄積したデータを集計・可視化し、業務上の意思決定を支援するツール。専門家でなくてもダッシュボードやグラフを操作して分析できる点が特徴。

情報システム部門に依頼せず、業務部門の担当者が自らデータを取得して分析する形態。迅速な意思決定につながる一方、データの解釈違いを防ぐルールが必要になる。