データを収集した時点で、「処理して得られる仮の結果」を仮説、「実際に処理した結果」を検証、合わせて仮説・検証処理という。

仮説・検証処理とは

仮説・検証処理は、仮説だて、データ収集、検証処理の順で実施し、統計学を利用した分析とは異なる。

仮説だて

いくつもの仮説を洗い出し、分類する。

データ収集

仮説・検証処理に有効なデータを収集する。データは、「データモデリング、データ標準化、マスタ作成、マスタ統合」後、マスターデータ管理されているデータを収集し、仮説・検証処理用の大福帳データ（検索、抽出、集計時の項目が全て用意されている）を作成する。マスターデータ管理されていないデータを利用する場合も、データ整備し、大福帳データに追加する必要がある。ただし、集計されたデータは収集しない

大福帳データの完成度が、仮説・検証処理成功を左右する。完成度が高ければ、大福帳データを単純な検索・集計するだけで、新たな仮説が生まれるが、完成度が低ければ、より良い仮説を立てても、良い検証結果が得られない。

検証処理

大福帳データを使い、アドホック（リアルタイムに近い時間で試行錯誤：さまざまな角度からデータを眺める）に、分類された仮設ごとに、検証処理する。ただし、仮説に近づけるような検証は避ける。
仮説・検証処理は、繰り返し実行し、仮説の修正、新たな仮説だし、精度の高い仮説を見つけ、検証処理を実行する。

統計学を利用した分析：経験的に得られたバラツキのある少ないサンプルデータから、応用数学の手法を用いて、傾向や予測を立てるときに利用する。ITが進歩する前の、大量のデータを収集して処理できなかったときに確立されたが、専門知識が必要なため、スペシャリストが活用していた。

データ整備サービスの詳細

データ整備サービスでは「データ確認」と「データ整備」を繰り返し、データ活用の課題解決をお手伝いいたします。

Step１　データ確認（データ確認レポート）：データ項目毎の「最小値、最大値、最小件数、最大件数、最小桁数、最大桁数」をレポートで確認

CSVファイルとテーブル仕様をお預かりし、データ確認レポートを短期間（最短2日）で作成いたします。
テーブル編集仕様の作成をお客様で行うことが難しい場合は、弊社にて作成サポートも行っていますのでご安心ください。

Step２　データ整備：テーブル編集仕様をもとに、新たなデータを作成

いただいたテーブル編集仕様を元に、お預かりしているCSVファイルを整備・加工して、短期間（最短4日）でCSVファイルをお返しいたします。

Step３　データ再確認（データ確認レポート）：新たなデータ項目毎の「最小値、最大値、最小件数、最大件数、最小桁数、最大桁数」をレポートで確認

データ整備が終わった後のCSVファイルがテーブル編集仕様に沿ったデータであることを、データ確認レポートによって確認いたします。
もしER図をいただくことができれば、テーブル間整合性レポートの作成も合わせていたします。