こんな人におすすめ：
- SNSキャンペーンの分析担当者
- マーケティングデータの品質改善を目指す方
- CRMやMAツールで効果的に顧客管理をしたい担当者
プロンプト例：
「SNSキャンペーンデータのクレンジングに効果的な方法を教えてください。重複データの削除、表記ゆれの統一、欠損値の対応などを含めて具体的な手法や注意点も説明してください。」
プロンプト例の出力結果（想定）：
SNSキャンペーンデータのクレンジングは、まず収集したデータの全体構造を理解し、分析目的に沿ったルールを策定することが重要です。代表的な手法としては、半角・全角の統一や日本語・英語表記のゆれ修正、不要な重複データの除去、欠損値の補完や不正確なデータの修正などがあります。クレンジング後はデータの整理・名寄せを行い、同一顧客の重複記録を統合して分析の精度を高めます。作業はデータクレンジングツールやPythonなどのスクリプトで自動化すると効率的です。注意点として、ルール策定を曖昧にすると重要なデータが失われたりデータの整合性が損なわれるリスクがあるため、目的に合わせた明確な基準設定が必要です。こうしたクレンジングにより、SNSキャンペーンの効果測定や顧客対応の精度向上が期待できます。
