欠損データの正しい対処手法: 実務で使える理論と方法

データ欠損の問題は、データを扱う上で避けて通れないものであり、実務家の多くがその処理方法に頭を悩ませている現状があります。多くの場合、「なんとなく」良さそうな手法を使っているものの、本当にそれが最適な方法であるという確信を持っている実務家は少ないのではないでしょうか。
本書は、そのような実務家の悩みを解消し、より正確で信頼性の高いデータ処理を行うための指針を提供することを目指しています。

データに欠損値が含まれていることは、実務において珍しいことではなく、むしろ日常的に発生します。しかし、その処理を誤ると、分析結果に大きな歪みが生じたり、結論の信頼性が損なわれたりするリスクがあります。だからこそ、適切な理論に基づいた正しい処理が求められます。
本書は、欠損値処理において理論と実践のバランスを保ち、実務家が日々の業務で直面する疑問や不安に答えるための知識を提供します。欠損値処理の目的は、一般的には、欠損がある場合には欠損された値を推定することと、そのデータの分布(モデル)を推定することの2つがあります。

第2章では、欠損値が発生するメカニズムについて解説します。このメカニズムの理解は、適切な欠損値処理の出発点となる重要な要素です。続く第3章では、古典的な欠損値処理手法、つまり実務でよく使用されるが時にその理論的背景が軽視されがちな手法について整理します。第4章では、近年の文献で注目されている最新の手法、例えば完全情報最尤法、多重代入法、EMアルゴリズムなどを紹介し、それぞれの手法の特徴や利点、限界について詳しく述べます。これにより、実務家が適切な手法を選択するための指針が得られるでしょう。

さらに第5章では、Visual Mining StudioやRのパッケージを使用した具体的な欠損値処理の実例を挙げ、実際の現場でどのようにこれらの手法を適用できるかを実践的に解説します。特に、数値データだけでなくカテゴリデータに対する欠損値処理についても第6章で取り上げており、あらゆるデータ形式に対応するための知識が得られます。また、得られた結果の信頼区間の算出方法についても触れ、分析の信頼性を高めるための方法を提示します。
第7章ではこれまでの内容を総括し、第8章ではデータの偏りを補正するための傾向スコアの活用について、欠損値処理と関連した補足的な話題として解説します。

さらに、１０章では疑似データの作成方法、列のグループ化、補完アルゴリズム、評価方法といった欠損値処理の概要について紹介し、続く１１章では疑似データの分析結果を紹介します。データ前処理、疑似データの作成方法と列のグループ化手順、及び分析結果について詳しく解説しています。また、１２章では100万件のデータの分析を通して、その結果を紹介します。100万件のデータの前処理結果と列のグループ化手順、及び分析結果について詳細に解説します。
１３章ではまとめと考察を行います。分析の概観、手法間の比較、改良案について紹介します。
最後に14章で各種分析手法の紹介と用語の解説を行いました。

このように、本書は実務において直面する欠損値の処理に対する包括的なガイドとして、データ分析の質を一層向上させるための強力なツールとなることを目指しています。

本書を通じて、読者の皆様が欠損値処理に対する理解を深め、実務でのデータ分析がより精緻かつ正確なものになることを心から願っています。

欠損データの正しい対処手法: 実務で使える理論と方法