データ前処理のステップ：知っておくべきことは？

データのマイニングでは、生データを有用な情報に変換し、重要な洞察をさらに分析して導き出すことができます。 ソースから取得した生データは、多くの場合、完全に使用できない雑然とした状態になっている可能性があります。 このデータは分析するために前処理する必要があり、そのための手順を以下に示します。

データクリーニング

データクリーニングは、データマイニングにおけるデータ前処理の最初のステップです。 ソースから直接取得されたデータには、通常、特定の無関係な行、不完全な情報、または不正な空のセルが含まれている可能性があります。

これらの要素は、データアナリストにとって多くの問題を引き起こします。 たとえば、アナリストのプラットフォームが要素の認識に失敗し、エラーを返す場合があります。 欠落データに遭遇した場合、データの行を無視するか、傾向または独自の評価に基づいて欠落値を埋めることを試みることができます。 前者は一般的に行われていることです。

ただし、「ノイズの多い」データに直面すると、さらに大きな問題が発生する可能性があります。 データ分析プラットフォームやコーディングプラットフォームでは理解できないほど雑然としたノイズの多いデータを処理するために、多くの手法が利用されています。

データを並べ替えることができる場合、そのノイズを減らすための一般的な方法は「ビニング」方法です。 この場合、データは同じサイズのビンに分割されます。 この後、各ビンをその平均値または境界値に置き換えて、さらに分析を行うことができます。

もう1つの方法は、回帰を使用してデータを「平滑化」することです。 回帰は線形または複数の場合がありますが、その動機は、傾向が見えるようにデータを十分に滑らかにすることです。 3番目のアプローチであるもう1つの一般的なアプローチは、「クラスタリング」として知られています。

データマイニングにおけるこのデータ前処理方法では、周囲のデータポイントが単一のデータグループにクラスター化され、それがさらに分析に使用されます。

読む：機械学習におけるデータ前処理

データ変換

データマイニングのプロセスでは、通常、データが非常に特殊な形式または構文である必要があります。 少なくとも、データは、データ分析プラットフォームで分析して理解できるような形式である必要があります。 この目的のために、データマイニングの変換ステップが利用されます。 データを変換する方法はいくつかあります。

一般的な方法は正規化です。 このアプローチでは、データのすべてのポイントがそのフィールドのデータの最大値から減算され、次にそのフィールドのデータの範囲で除算されます。 これにより、データが任意の数から-1から1の範囲に減少します。

属性選択を実行することもできます。この場合、現在の形式のデータは、データアナリストによってより単純な属性のセットに変換されます。 データの離散化は、あまり使用されておらず、コンテキスト固有の手法であり、間隔レベルがフィールドの生の値を置き換えて、データの理解を容易にします。

「概念階層の生成」では、特定の属性の各データポイントがより高い階層レベルに変換されます。 データマイニングにおけるデータ変換の詳細をご覧ください。

データ削減

私たちは、毎日何兆ものバイトと行のデータが生成される世界に住んでいます。 生成されるデータの量は日ごとに増加しており、比較的、データを処理するためのインフラストラクチャは同じ速度で改善されていません。 したがって、大量のデータを処理することは、システムとサーバーの両方にとって、非常に困難であり、不可能でさえあります。

これらの問題により、データアナリストは、データマイニングのデータ前処理の一部としてデータ削減を頻繁に使用します。 これにより、以下の手法によりデータ量が削減され、分析が容易になります。

データキューブの集約では、「データキューブ」と呼ばれる要素が大量のデータで生成され、必要に応じてキューブのすべてのレイヤーが使用されます。 キューブは、1つのシステムまたはサーバーに格納してから、他のユーザーが使用できます。

「属性サブセットの選択」では、分析にすぐに重要な属性のみが選択され、別の小さなデータセットに保存されます。

数の減少は、上記の回帰ステップと非常によく似ています。 データポイントの数は、回帰またはその他の数学的方法によってトレンドを生成することによって削減されます。

「次元削減」では、エンコーディングを使用して、すべてのデータを取得しながら処理されるデータの量を削減します。

データがますます重要になることを考えると、データマイニングを最適化することが不可欠です。 データマイニングにおけるデータ前処理のこれらのステップは、あらゆるデータアナリストにとって役立つはずです。

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