DS検定攻略】「データサイエンス力④」を徹底解説！データチェックと分析思考でデータ分析を成功に導く！
皆さん、こんにちは！データサイエンティスト検定合格に向けて、今日も一歩ずつ前進していきましょう！
今回は、DS検定の「データサイエンス力」の中でも、特にデータ分析の「前段階」と「思考プロセス」に焦点を当てた重要なセクション**「データサイエンス力④」**について深掘りしていきます。
データサイエンスは、単に高度な分析手法を知っているだけでは成り立ちません。むしろ、その土台となる「データが本当に使える状態か？」を見極める目や、「何を知りたいのか？」を明確にする思考力こそが、成功の鍵を握ります。
今日の記事では、皆さんがデータ分析を始める前に必ず確認すべきポイントと、分析を意味あるものにするための考え方について、各スライドの内容を詳しく解説していきますね。
まずは、今回の学習の目次から確認しましょう！
- 本日の目次です
- 始めにデータの項目やデータの量・質についてチェックについてご説明
01 分析前のデータチェックが超重要！項目・量・質の徹底検証
データ分析の成否は、分析前の「データチェック」にかかっていると言っても過言ではありません。どんなに高性能なモデルを使っても、元データが間違っていたり、不足していたりすると、全く意味のない結果が出てしまいます。
データ分析を行う前に、集められたデータ項目やデータ量、データの質が十分かどうかを厳しく見極める必要があります。
1. データ項目チェック：ダブりや抜け漏れは致命傷！
皆さんは、データを受け取った時、まず何を確認しますか？私は、まず「どんな項目があるのか」をざっと眺め、そして「ダブり」や「抜け漏れ」がないかをチェックします。
例えば、顧客データを分析しようとした時に、「顧客ID」が重複していたらどうでしょう？同じ顧客が複数いるように見えてしまい、正しい分析ができません。また、必須項目であるはずの「購入日」が一部抜けていたら、時系列での分析ができませんよね。
データ項目チェックは、まるで料理の下準備のようなもの。必要な材料が揃っているか、異物混入がないか、鮮度はどうか…といったことを確認する大切なプロセスです。この段階で問題を見つけ、適切に処理することが、後々のスムーズな分析につながります。
2. データ量チェック：機械学習に必要な「量」とは？
次に大切なのは「データ量」です。単に「データがたくさんある！」というだけではなく、その量が分析の目的に合っているかを見極める必要があります。
- 想定された件数、期間のデータがそろっているか？ 例えば、過去1年間の売上データが必要なのに、3ヶ月分しかなかったら、季節変動を考慮した予測は難しくなります。また、特定のイベントが原因で売上が急増したのかを調べたいのに、そのイベント期間のデータが抜けていたら、正確な分析はできません。
- 機械学習の実行に十分な件数か？学習用/検証用に分割できるか？ 特に機械学習モデルを構築する場合、データの「量」は非常に重要です。モデルを学習させるための「学習用データ」と、学習したモデルがどれだけ未知のデータに対応できるかを評価する「検証用データ（テストデータ）」に分割できるだけの量があるかを確認します。データ量が少なすぎると、モデルが過学習（特定のデータに特化しすぎて汎用性がなくなること）を起こしたり、信頼性の低い結果しか出せなかったりする可能性があります。
データ量チェックは、分析の「足腰」を固める作業です。十分な量と適切な期間のデータが揃っていなければ、どんなに高度な分析手法もその真価を発揮できません。
3. データ質チェック：分析結果を歪める「ノイズ」を見つけ出せ！
データ項目とデータ量を確認したら、いよいよデータの「質」をチェックします。これは、分析結果に直結する非常に重要なステップです。
- 重複や偏りがないか？ 同じデータが複数入力されていたり、特定の情報に偏りが生じていたりすると、分析結果が歪んでしまいます。例えば、顧客アンケートで「はい」ばかりにチェックが入っているとしたら、その回答が本当に顧客の意見を反映しているか疑う必要がありますよね。
- 欠損が無いか？ある場合はどの程度か？ データの一部が欠けていることを「欠損」と呼びます。欠損が多いと、そのデータをそのまま分析に使うことができません。欠損がどれくらいあるのか、なぜ欠損しているのか（例えば、回答しなかったのか、システムエラーなのか）を確認し、適切に処理（削除、補完など）を行う必要があります。
- 異常値や外れ値の存在はどの程度か？ データの中に、他のデータと大きくかけ離れた値が含まれていることがあります。これが「異常値」や「外れ値」です。例えば、売上データの中に、誤って桁を一つ多く入力してしまったデータがあったら、平均売上が不自然に高く計算されてしまう可能性があります。これらの異常値が分析結果に与える影響を考慮し、適切に処理する必要があります。
データ質チェックは、データ分析の「信頼性」を担保する作業です。汚れた水からきれいな水は生まれないように、質の低いデータからは信頼できる分析結果は生まれません。これらのチェックを丁寧に行うことで、より正確で意味のある洞察を得ることができます。
- ①データが生み出される経緯・背景を考え、データを鵜呑みにしない
- 例えばウェブサイトのアクセスログ解析ツールで見られるアクセス数は本当に全件なのか、サンプリングしているのか
- オープンデータは何を集計したものなのか
- ②どのような知見を得たいのか、目的に即して集計すること
- 目的の定義をすることを疎そかにするとデータ集計にほとんどの時間を使ってしまい、本来定めた目的を見失ってしまう
- ③集計の切り口や比較対象の設定
- 限られた時間の中で価値を見出し、意思決定・判断するには「いかに仮説を立てられるか」という能力が必要
- 仮説に対して集計の軸を適切に定めることが重要
- 「いつ、なにが、どのように起きるのか」の観点で正しい現状理解をすることが重要
- 物流拠点の出荷数の予測モデルのデータ解析の例
- 日ごとの出荷数の平均や曜日平均
- どのような日に出荷数が増えるか（セール日など）
- IDが発行されるタイミングや番号の採番ルール
- 機械学習モデル、インプットデータ、評価指標
- 以上のようなことをインプットしていれば、特定の日に生じる異常値や外れ値がイベントによるものか、突発事象なのか理由を特定できる
- データには必ず背景があるので、データから何が起きているのか読み解くことを意識することが重要
- 時系列データ
- 時間の経過に従って記録されたデータ
- 気温、株価、商品の売り上げデータ
- トレンド
- 全体データの傾向
- 代表的な手法として移動平均がある
- 移動平均
- 一定期間内の平均値を連続して計算することで、長期的な変動を把握する
- 周期性
- 特定の変動パターンが一定の間隔で繰り返し出現すること
- 曜日、四季、天候、社会的慣習がある
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