機械学習 データ分析の落とし穴!外れ値とその対処法とは?
- 外れ値とは何か外れ値とは、収集したデータ全体を観察したときに、大部分のデータから大きく離れた値をとるデータのことを指します。例えば、ある商品の購入者を対象に年齢データを集めたとします。分析の結果、購入者の年齢層は20代から40代に集中しており、この年齢層が購入者の大部分を占めていることが明らかになりました。しかし、個別のデータを確認していくと、100歳という値が一つだけ見つかったとします。このような場合、この100歳というデータは、他のデータから大きく離れているため、外れ値とみなされます。外れ値が発生する原因は様々考えられます。測定機器の故障やデータ入力時のミスなど、人為的な要因によって外れ値が生じる場合もあれば、想定外の事象や例外的な状況が影響して、外れ値が生じる場合もあります。外れ値は、データ分析の結果に大きな影響を与える可能性があります。例えば、平均値を求める際に外れ値が含まれていると、平均値が外れ値に引っ張られ、データ全体の傾向を正しく反映しない場合があります。そのため、データ分析を行う際には、外れ値の有無を確認し、適切な処理を行うことが重要です。外れ値の処理方法としては、外れ値を削除したり、他の値に置き換えたりするなどの方法があります。どのような処理方法が適切かは、データの性質や分析の目的に応じて判断する必要があります。
