データサイエンスで成果を上げるための鍵は？データクレンジングとアルゴリズムの連携
- データの前処理は分析の質を左右する重要な作業
- データクレンジングでは欠損値や異常値の処理が不可欠
- アルゴリズムの選定と調整が、分析結果の精度に大きく影響する
データサイエンスの第一歩？データクレンジングとは何か
データサイエンスの分野で成果を上げるには、まず データの前処理 が欠かせません。この作業を「データクレンジング」と呼びます。なぜデータクレンジングが重要なのでしょうか？
データクレンジングで何を行うのか
データクレンジングでは、主に以下の作業を行います。
- 欠損値や異常値の処理
- データの正規化や標準化
- 不要な変数や重複データの削除
- カテゴリデータのエンコーディング
このように、分析に適したデータ形式に変換することが目的です。生の状態のままでは、ノイズが多く含まれているためです。
データクレンジングの重要性
データクレンジングを怠ると、分析結果の精度が著しく低下してしまいます。不適切なデータを分析の入力としてしまえば、出力される知見にもバイアスがかかってしまうからです。
重要なポイント
- データクレンジングは分析の質を左右する
- 生のデータにはノイズが含まれている
- 適切な前処理がないと、バイアスのかかった結果になる
データを適切に処理するための鍵？アルゴリズムの選定
データクレンジングと並んで重要なのが、アルゴリズムの選定です。使用するアルゴリズムによって、分析結果は大きく変わってきます。どのようにアルゴリズムを選定すればよいのでしょうか？
アルゴリズムの種類と特徴
データサイエンスで用いられるアルゴリズムには、大きく分けて以下の種類があります。
- 回帰アルゴリズム
- クラスター分析アルゴリズム
- 決定木アルゴリズム
- ニューラルネットワークアルゴリズム
各アルゴリズムには、得意・不得意な領域があります。例えば、ニューラルネットワークは複雑なパターン認識に強いものの、過学習のリスクがあります。
アルゴリズムの調整とチューニング
アルゴリズムを選んだ後は、ハイパーパラメータの調整が必要になります。この調整を行うことで、最適な精度が得られます。
実践のヒント
「ハイパーパラメータの調整」に迷ったら？
- グリッドサーチやランダムサーチを活用する
- 交差検証による評価指標をモニタリングする
- 可能であれば、自動チューニングを利用する
分析の質を高める秘訣は？データクレンジングとアルゴリズムの連携
データクレンジングとアルゴリズムの選定・調整は、表裏一体の関係にあります。適切なデータ前処理なくしてアルゴリズムを実行しても、精度の高い結果は得られません。一方で、アルゴリズムを最適化しなければ、クレンジングの効果が十分に発揮されません。両者を上手く連携させることが肝心なのです。
データクレンジングとアルゴリズムの関係性
データクレンジングとアルゴリズムの選定は、相互に影響を与え合います。例えば、欠損値の多いデータセットには、そのような特性に強いアルゴリズムを選ぶ必要があります。
事例紹介: 製造業におけるデータ活用
ある製造業企業では、工場の生産データを活用して最適な運用を目指していました。しかし、データに多くの欠損値が含まれていたため、従来の手法では十分な精度が出ませんでした。そこで、欠損値に強いアンサンブル学習のアルゴリズムを採用したところ、大幅な精度向上を実現できました。
データサイエンスの実践に向けて
データサイエンスを実践する上では、データクレンジングとアルゴリズムの選定・調整を、一連の流れとして捉えることが大切です。状況に応じて、両者を使い分けつつ、連携させていく必要があります。
注目データ
- データサイエンティストの75%が、データクレンジングに時間を費やしているForbes (2016)
- データ分析プロジェクトの約60%がデータの質の問題で失敗しているHarvard Business Review (2017)
- ビッグデータ分析の80%以上の時間が、データの収集と前処理に費やされているWired (2014)
このように、データサイエンスの現場では、クレンジングとアルゴリズムの重要性が改めて認識されています。今後、より高度な分析を実現するには、両者の連携が鍵となるでしょう。
参考文献・引用元
- Data Preparation Most Time Consuming, Least Enjoyable Data Science Task, Survey Says Forbes 2016
- So Many Data Scientists, So Few Jobs: What’s the Problem? Harvard Business Review 2017
- Big Data Challenges Wired 2014
