欠損値処理はどうやるべきか
カテゴリ：テクノロジー
読む時間：5分ぐらい
永遠のテーマ「欠損値」について気になったので簡単にまとめてみました
導入
皆さんは、データ分析って聞いたことありますか？ ゲームのスコアやテストの点数をまとめたり、天気予報を作ったりする時にも、実はデータ分析が使われています。でも、データの中には「欠損値」と呼ばれる、データが抜けている部分があることも多いんです。この欠損値をどう扱うかによって、分析の結果が大きく変わってしまうことも！ このnoteでは、中学生にも分かりやすく、欠損値処理について解説していきます。
1. 欠損値ってそもそも何？
データ分析をする時、必要なデータが全部揃っているとは限りません。例えば、アンケート調査で、一部の質問に回答がない場合や、計測機器の故障でデータが記録されない場合などがあります。このように、データが欠けている部分を「欠損値」と言います。 欠損値があると、分析の結果が不正確になったり、分析自体ができなくなってしまうことも！ だから、欠損値を適切に処理することが、正確なデータ分析にはとても大切なんです。
2. 欠損値の種類
欠損値には、大きく分けて３つの種類があります。
MCAR (Missing Completely At Random): 完全にランダムに欠損している場合。例えば、アンケート用紙が雨で濡れて一部が読めなくなってしまった、といった状況が考えられます。
MAR (Missing At Random): 他の変数に依存して欠損している場合。例えば、年齢が高い人ほど、ある質問に回答しない傾向がある、といった状況です。
MNAR (Missing Not At Random): 欠損値自体に何らかの意味がある場合。例えば、収入が高い人が、収入に関する質問に回答しない、といった状況です。
どの種類なのかを判断するのは難しいですが、適切な処理方法を選ぶために重要です。
3. 欠損値の処理方法
欠損値を処理する方法はいくつかあります。
欠損値を含む行・列の削除: 一番簡単な方法ですが、多くのデータが失われてしまう可能性があります。データが少ない場合は、この方法はあまりおすすめできません。
平均値・中央値・最頻値による代入: 欠損値のある場所に、平均値、中央値、または最頻値を代入します。簡単ですが、データのばらつきを小さくしてしまう可能性があります。
回帰分析による代入: 他の変数との関係から、欠損値を予測して代入します。より正確な推定ができますが、複雑な計算が必要です。
4. どの方法を選ぶべき？
どの方法を選ぶかは、データの種類、欠損値の割合、分析の目的によって異なります。 データが少ない場合は、削除は避け、平均値や中央値を使う方が良いかもしれません。 データが多い場合は、より精度の高い回帰分析を使うのも良いでしょう。 大切なのは、どの方法を使ったのかをきちんと記録しておくことです。
5. まとめ：欠損値処理はデータ分析の大切な一歩
欠損値は、データ分析における大きな課題です。しかし、適切な処理方法を選ぶことで、正確で信頼性の高い分析結果を得ることができます。 このnoteが、皆さんがデータ分析を始めるきっかけになれば幸いです！ もっと詳しく知りたい方は、インターネットで「欠損値処理」を検索してみてください！
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