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多くの企業は、顧客情報や商品の売れ行きなどのデータをもとにデータ分析を行い、今後の方針を定めています。しかし、使用するデータに誤りがあった場合、正しい分析結果を導き出すことができません。正しい分析結果を導き出すためには、分析前にデータ加工を行う必要があります。ここでは、初心者データサイエンティストが陥りやすいミスと、分析前のデータ加工の重要性についてご紹介します。

なぜデータ加工が必要になるのか

データ分析に使用するデータの中には極端な値のデータや、間違った内容のものが含まれている場合があります。分析の目的によってはこれらのデータを無視または軽視できる可能性もありますが、場合によってはこれらのデータが分析結果に大きな影響を与える恐れがあります。
分析前のデータに手を加えることに抵抗がある方もいると思いますが、正しい分析結果を導き出すためには、データ分析の前にデータ加工を行うことが重要です。初心者データサイエンティストが陥りやすいミスに注目しながら、データ加工の重要性について、今一度考えてみましょう。

異常値の取り扱いを誤る

img2.jpg初心者データサイエンティストが陥りやすいミスの中に、「異常値」の取り扱いを誤ったミスがあります。異常値とは、他のデータと比較して値がかけ離れているデータです。皆さんはデータ分析を行う際、収集したデータをそのまま使用していませんか。
分析の前には、まずデータの中に異常値がないか確認しましょう。
また、このほかにも異常値に関するミスとして、異常値の拡大解釈が挙げられます。異常値の拡大解釈は「きっとこうなるはずだ」「こうあって欲しい」などの、憶測や仮説に影響された考えから引き起こされます。正しい分析結果を導き出すため、客観的にデータと向き合いましょう。
異常値などの特徴的なデータを発見した際は、分析の目的によって加工または排除すべきか否かを判断する必要があります。また、異常値が多く見られる場合は、データの品質自体を疑うことも大切です。

比較対象の誤り

img3.jpgデータ分析の方法の1つに、複数のデータを比較して分析結果を導き出す方法があります。例えば、数多くの商品の販売数を比較することによって、生産量の指針を見出すことが可能です。
しかし、比較することができないデータを取り扱ってしまっては、正しい分析結果を導き出すことができません。例えば、「商品A」の価格と「商品B」の価格との間に大きな差がある場合、単に販売数を比較するだけでは正しい結果を得ることができません。そのため、複数のデータを比較する場合、分析の目的に応じて比較対象を慎重に見極める必要があります。初心者データサイエンティストはこの比較対象を誤りがちです。また、「商品の価格」と「販売数」など、本来比較できないデータを使用しているケースもあるため、注意しましょう。
複数のデータを比較してデータ分析を行う際は、「特徴選択」というデータ加工法を用いることをおすすめします。特徴選択とは、データベースの中から有益なデータのみを事前に選択することです。データ分析を行うにあたり、データの特徴は数が多いほど精度の高い分析結果が得られると思われがちです。しかし、特徴の数が多くなるにつれて冗長な特徴などの不要なデータが混入しやすくなるため、期待通りの結果は得られません。分析結果の精度を上げるためにも、特徴選択を行うことが必要になります。

表記の違い

同じ内容のデータであっても、表記が異なっていると無効値になる恐れがあります。例えば、「○○(株)」と「株式会社○○」は同じ内容ですが表記は異なります。このように表記の違いがあると、どちらか一方のデータが抜け落ちてしまいます。そのため、データ分析の前には、無秩序なデータを統一化・標準化(名寄せ)を行うことが大切です。名寄せを行うことによりデータの漏れを防ぎ、さらに重複したデータを排除することもできます。

おわりに

データ分析において、事前のデータ加工は必須です。しかし、扱うデータの量が膨大な場合、全て手作業で加工するのは相当な手間と時間がかかるため困難でしょう。そこで、データ分析ツールを使用することをおすすめします。
データ分析ツールはデータ加工を効率化するだけでなく、ヒューマンエラーの防止にも役立ちます。効率的なデータ分析を行うためにも、データ分析ツールの使用を検討してはいかがでしょうか。