| 日本語 | 欠損値処理 |
|---|---|
| English | Missing Value Imputation |
| 中文 | 缺失值处理 |
欠損値処理とは
需要データでは「記録がない」と「需要がゼロ」を区別することが重要で、取り違えると予測が過小になり、在庫不足につながります。
Definition (English)
Handling data missing due to system outages or recording gaps by excluding it or estimating it from neighbors or similar data. In demand data, no record must be distinguished from zero demand to avoid under-forecasting.
释义（中文）
对因系统停机或记录遗漏而缺失的数据进行剔除，或根据前后值及相似数据推测补全的工作。需求数据中必须区分没有记录与需求为零，混淆会导致预测偏低和库存不足。
関連する用語
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この記事を書いた人
DELMIA Apriso を中核とした MES / 製造DX の導入・運用・人材育成と、製造業のデータ活用・AI の調査・開発・教育を手がけるITコンサルティング企業。ISO 9001:2015 / ISO 27001:2022 認証取得。 日本・中国・米国で製造業のMES・在庫・データ基盤を手がけた実務者が、計算式を検算し、欧米・中国の一次情報にあたって書いています。