正規化とは？
意味・定義
正規化とは、データの形式や範囲を統一し、特定の基準に従って整理するプロセスを指します。主にデータベースやデータ分析の分野で用いられ、異なるスケールの値や形式を持つデータを比較しやすくすることが目的です。たとえば、数値データを0から1の範囲に変換したり、カテゴリデータを一貫した形式に変えることが含まれます。これにより、データの取り扱いや解析が容易になり、モデルの精度向上につながります。
目的・背景
正規化は、さまざまなデータソースから収集された情報を一つの基準で扱う必要があるため、重要な手法です。異なる形式やスケールのデータをそのまま使用すると、分析結果にバイアスが生じる可能性があります。たとえば、売上データと顧客数のデータを比較する際、売上が大きな数値である一方、顧客数は小さい数値である場合、単純な比較ができません。このような問題を解決するために、正規化が必要となります。正規化を行うことで、データ間の相対的な関係や傾向を明確にし、より正確な分析が可能になります。
使い方・具体例
- データベースにおいて、異なる単位で記録された売上データを統一し、全てを円に換算して比較する。
- 機械学習モデルに入力する際、特徴量のスケールを0から1の範囲に正規化して、学習の安定性を向上させる。
- 顧客満足度調査の結果を、各項目のスコアを標準化することで、異なる回答形式を一貫して評価する。
- 時系列データにおいて、各データポイントを過去の値と比較するために、比率で表現することでトレンドを把握する。
- 異なる地域の販売データを、人口で割ることで、地域ごとの購買力を比較しやすくする。
関連用語
まとめ
- 正規化はデータの形式や範囲を統一するプロセスである。
- 異なるデータソースを比較するための必要不可欠な手法である。
- データの解析精度を向上させるために、具体的な業務シーンで広く使用される。
現場メモ
正規化を行う際には、元のデータが持つ特性を考慮することが重要です。無理に正規化を施すことで、データの重要な情報が失われることがあります。また、異なるデータセットを組み合わせる際には、一貫性を持たせるために、正規化の基準を事前に定めておくと効果的です。