データ分析 EDA の基礎ガイド
EDA（探索的データ分析）の進め方
データ分析プロジェクトの最初のステップは、探索的データ分析（EDA）です。これは、データセットを理解し、パターン、傾向、外れ値、そして潜在的な問題を特定するために行われます。EDAは、洗練された統計モデルを構築する前の、データに対する最初の深い理解を得るための重要な段階です。
EDAの目的
EDAの主な目的は以下のとおりです。
- データの理解: データの変数、データ型、欠損値の有無などを把握します。
- データの探索: ヒストグラム、箱ひげ図、散布図などを用いて、データの分布や関係性を可視化します。
- パターン発見: データに隠されたパターンや関係性を発見します。
- 外れ値の検出: 異常値（外れ値）を特定し、その原因を調査します。
- 仮説生成: データの観察に基づき、分析の仮説を立てます。
EDAの進め方：ステップバイステップ
- データの読み込みと確認: CSVファイルやExcelファイルなど、データソースからデータを読み込み、データフレームの構造を確認します。
- 記述統計の算出: データの平均、中央値、標準偏差、最小値、最大値などの基本的な統計量を計算します。これらは、データの全体的な傾向とばらつきを把握するのに役立ちます。
- 変数の可視化: 以下の可視化ツールを使用します。
- ヒストグラム: 数値変数の分布を把握します。
- 箱ひげ図: 数値変数の分布と四分位範囲を確認します。外れ値の検出にも役立ちます。
- 散布図: 2つの数値変数の間の関係性を調べます。
- 棒グラフ: カテゴリ変数の頻度を比較します。
- 相関分析: 数値変数間の相関関係を調べます。相関関係が強い変数間の関係は、モデル構築において重要な変数となる可能性があります。
- クロス集計: 2つ以上のカテゴリ変数間の関係を調べます。例えば、性別と購買金額の関連性を調べることができます。
- データのクリーニングと前処理: 外れ値を処理したり、欠損値を補完したり、データ形式を統一したりするなど、分析に適した形にデータを変換します。
EDAを行う上での注意点
EDAを行う際には、以下の点に注意してください。
- 目的意識を持つ: 分析の目的を明確にし、それに焦点を当てて EDA を行うことが重要です。
- データに関する理解を深める: データの背景、収集方法、データの意味を理解することが重要です。
- バイアスに注意する: データの収集方法や可視化方法によって、結果にバイアスが生じる可能性があります。
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