データプレパレーションとは？
意味・定義
データプレパレーションとは、分析やデータ処理を行うために必要なデータを整理・整形するプロセスです。このプロセスには、データの収集や統合、欠損値の処理、外れ値の検出、データ型の変換などが含まれます。データが整っていないと、分析結果が不正確になり、意思決定に悪影響を及ぼす可能性があります。そのため、データプレパレーションはデータ分析の重要な初期ステップとされています。
目的・背景
データプレパレーションは、データ分析を行う上での基盤を築くために不可欠です。多くの組織では、データが異なるソースから収集され、形式や品質が異なるため、分析に適した形に整える必要があります。例えば、データの欠損や誤った値が含まれている場合、これらを適切に処理しなければ、分析結果が歪んでしまい、誤った結論に至ることがあります。したがって、データプレパレーションは、質の高い分析を実現するための第一歩として位置付けられています。
使い方・具体例
- データの収集後、異なるフォーマットのデータを統合し、一つのデータセットとしてまとめる作業を行います。
- データ内に欠損値がある場合、適切な方法で補完したり、必要に応じて削除する処理を実施します。
- 外れ値を特定し、それがデータ分析に与える影響を評価した上で、必要に応じて修正や削除を行います。
- データ型が不適切な場合、例えば文字列として扱われている数値を数値型に変換する処理を行います。
- 統計分析を行う前に、データが正規化されているか確認し、必要に応じてスケーリングを行います。
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
- データプレパレーションは、データを分析可能な形に整えるプロセスである。
- このプロセスは、データの質を向上させ、正確な分析結果を得るために重要である。
- 様々な手法を用いて、欠損値や外れ値の処理、データ型の変換が行われる。
現場メモ
データプレパレーションを行う際には、データの出所や収集方法に注意が必要です。異なるシステムから収集したデータは、形式や意味が異なることが多く、整合性を保つことが難しい場合があります。また、データの整備に時間がかかることがあるため、プロジェクト全体のスケジュールに影響を及ぼすこともあります。データプレパレーションの段階で適切な計画を立てておくことが成功の鍵となります。