補完法とは？
意味・定義
補完法とは、データ分析において欠損値（データが欠けている部分）を埋めるための手法のことです。データセットには様々な理由で欠損が生じることがありますが、そのままでは分析結果に影響を与えたり、誤った結論を導く恐れがあります。補完法を使用することで、欠損値を推定し、データの完全性を保ちながら分析を行うことが可能になります。
目的・背景
補完法は、データ分析における重要な工程です。データが欠けていると、機械学習モデルの学習や予測の精度が低下する可能性があります。たとえば、医療や金融分野では、欠損データが特に問題視されます。こうした課題を解決するために補完法が開発され、欠損値を適切に扱うことで、より信頼性の高い分析結果を得ることができるようになりました。
使い方・具体例
- ある企業の顧客データベースで、年齢や収入のデータが欠損している場合、他の関連データ（性別や職業など）をもとに年齢や収入を推定し、補完することができます。
- 天候データの分析において、一部の地域で観測値が欠けている場合、近隣の地域のデータを用いて欠損値を埋めることが行われます。
- 医療研究において、患者の治療履歴のデータが不完全な場合、同様の患者群のデータを参照し、欠損している治療情報を推定します。
- センサーデータの収集において、一時的な通信不良でデータが欠けることがありますが、周辺のデータからその値を補うことで、連続したデータを維持します。
関連用語
まとめ
- 補完法は、欠損値を埋めるためのデータ分析手法である。
- データの完全性を保つことで、分析精度の向上を図ることが目的である。
- 様々な業界で具体的なデータ補完の方法が活用されている。
現場メモ
補完法を導入する際、欠損値をどのように推定するかが重要なポイントです。単純な平均値や中央値での補完ではなく、データの特性に応じた適切な手法を選択することが求められます。また、補完後のデータがどのように影響を与えるかを常に評価し、必要に応じて再評価を行うことも大切です。