DS検定３

異常値、外れ値、欠損値は、データ分析において重要な概念であり、それぞれ異なる意味と対処法があります。以下でそれぞれについて説明します。

### 1. **異常値（Anomalous Value）**

- **定義**: 異常値は、通常のデータパターンから外れている値であり、異常な挙動やイベントを示すことが多いです。異常値は、誤ったデータ入力やシステムの異常、または特殊なケースを反映している可能性があります。

- **例**: センサーデータで、温度が通常は20°Cから30°Cの範囲にあるのに対し、突然100°Cを示す場合、その値は異常値と考えられます。

- **対処法**: 異常値を取り除くか、調査してその原因を特定します。特に重要なデータポイントの場合、さらなる分析を行い、異常値の影響を理解します。

### 2. **外れ値（Outlier）**

- **定義**: 外れ値は、他のデータポイントから極端に離れた値を指します。外れ値は、正常な変動の一部である場合もあれば、ノイズやデータの誤りを示していることもあります。統計的に、外れ値はデータセットの中で、他のデータから大きくずれたポイントとして認識されます。

- **例**: 平均収入が400万円のデータセットで、1億円の収入データが含まれる場合、その1億円のデータは外れ値と見なされることが多いです。

- **対処法**: 外れ値を取り除く、または他の手法で処理することが一般的です。特定の分析では外れ値を残すことが重要な場合もありますが、モデルの精度に影響を与える場合には外れ値を無視することがあります。

### 3. **欠損値（Missing Value）**

- **定義**: 欠損値は、データセットにおいて値が欠落している箇所を指します。欠損値は、データの入力ミス、収集プロセスのエラー、または意図的に情報が省かれた結果として発生します。

- **例**: 顧客データベースにおいて、ある顧客の住所が記録されていない場合、その住所のデータが欠損値となります。

- **対処法**: 欠損値は、いくつかの方法で処理されます。一般的な方法には、欠損値を持つデータポイントの削除、平均や中央値での補完、またはより高度な手法として、機械学習モデルを用いて欠損値を予測する方法があります。

### まとめ

- **異常値**はデータの中で予期しない値を示し、特別な対応が必要です。

- **外れ値**は他のデータポイントと大きく異なる値であり、場合によっては除外や特別な処理が必要です。

- **欠損値**はデータが不足している状態で、データ分析の前に適切に処理する必要があります。

これらの概念は、データの品質を向上させ、より正確な分析結果を得るために不可欠です。

データに不備がないかをチェックする際の観点
→データに多くの欠損が含まれていないか
→データに隔たりがないか
→想定した期間のデータが揃っているか