データ前処理とは？
意味・定義
データ前処理とは、データ分析を行う前に必要な準備作業を指します。このプロセスには、データの欠損値を補完すること、異常値を処理すること、データを一定の範囲に正規化すること、そしてデータを適切に分類することが含まれます。これらの作業を通じて、分析結果の精度を向上させることが可能になります。データ前処理は、データサイエンスや機械学習のプロジェクトにおいて不可欠なステップであり、質の高いデータを確保するための基盤となります。
目的・背景
データ前処理は、データ分析における重要なステップであり、データの質を向上させることを目的としています。生のデータは、しばしば欠損値や異常値を含んでおり、これらが分析結果に悪影響を及ぼす可能性があります。データ前処理を行うことで、これらの問題を解決し、より信頼性の高い分析を実現することができます。また、データを正規化することで、異なるスケールのデータを比較可能にし、機械学習モデルの性能を向上させることが期待されます。このように、データ前処理は、分析の信頼性を高めるために不可欠なプロセスです。
使い方・具体例
- データの欠損値を補完するために、平均値や中央値を使用して欠損部分を埋めることができます。
- 異常値を検出するために、箱ひげ図を用いて外れ値を視覚的に確認し、必要に応じて削除します。
- 特徴量のスケーリングを行うために、Min-Maxスケーリングを適用し、データを0から1の範囲に変換します。
- カテゴリカルデータを数値に変換するために、ワンホットエンコーディングを使用して、モデルに適した形式に整えます。
- データをトレーニングセットとテストセットに分割し、モデルの評価を行う準備を整えます。
別名・同義語
データ処理, data-processing, データ処理, de-ta-9
関連用語
試験対策や体系的な理解を目的とする場合、以下の用語もあわせて確認しておくと安心です。
まとめ
- データ前処理は、データ分析の前に行う重要な準備作業です。
- 欠損値や異常値の処理を通じて、データの質を向上させます。
- 機械学習モデルの性能を高めるために、データを適切に整形することが求められます。
現場メモ
データ前処理を行う際には、データの特性を理解することが重要です。特に、欠損値の補完方法や異常値の処理方法は、データの種類によって異なるため、慎重に選択する必要があります。また、前処理の結果が分析に与える影響を考慮し、適切な手法を選ぶことが求められます。これにより、後の分析プロセスがスムーズに進行することが期待できます。