データサイエンスにおけるデータクリーニングの重要性

データクリーニングの重要性

 

データサイエンスでは、予測モデルの精度は非常に重要です。これにより、高コストのエラーを回避し、各要素が最適なレベルで動作していることが保証されます。データが選択され、フォーマットされた後、データのクリーニングが行われ、モデル開発プロセスの重要な段階となります。

本記事では、データサイエンスにおけるデータクリーニングの重要性について、その定義、利点、クリーニングプロセス、および一般的に使用されるツールについて概説します。

 

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データクリーニングとは？

 

データサイエンスにおいて、データクリーニングとは、不正確なデータを特定し、エラーを修正して最終的なデータセットを使用可能な状態にするプロセスです。エラーには、重複したフィールド、不正確なフォーマット、不完全なフィールド、関連性のないまたは不正確なデータ、および破損したデータなどが含まれます。

   

データサイエンスのプロジェクトでは、クリーニングの段階はデータパイプラインの検証の前に位置します。パイプラインでは、各段階で入力を取り込み、出力を生成し、データを段階的に改善します。データパイプラインの利点は、各段階が特定の目的を持ち、自己完結しているため、データが徹底的にチェックされることです。

 

データサイエンスにおけるデータクリーニングの重要性

 

データは滅多に使用可能な形式で提供されることはありません。実際には、データには欠陥があることが自信を持って言えます。異なるソースや現実の環境から収集されたデータは、さまざまなエラーを含み、異なる形式を取る可能性があります。そのため、データクリーニングの重要性が生じます。データをエラーのない、関連性のある状態にするためには、モデルが容易に吸収できる形式に変換する必要があります。

複数のソースからの大規模なデータセットを扱う場合、重複や誤分類などのエラーが発生する可能性があります。これらのミスはアルゴリズムの精度に大きな影響を与えます。特に、データクリーニングと整理は、データサイエンティストの時間の80%を占めることがあり、データパイプラインにおけるその重要な役割を強調しています。

 

データクリーニングの例

 

以下に、データクリーニングがデータセット内のエラーを修正する方法の3つの例を示します。

データのフォーマット

データのフォーマットでは、データを特定の形式に変換したり、データセットの構造を変更したりします。一貫性のある、よく構造化されたデータセットを確保することは、データ分析中のエラーを回避するために重要です。したがって、クリーニングプロセス中にさまざまな技術を使用することは、正確なデータのフォーマットを保証するために必要です。これには、カテゴリカルデータを数値に変換したり、複数のデータソースを統合したりすることが含まれます。

空の/欠損値

データクリーニングの技術は、欠損値や空の値などのデータの問題を解決する上で重要な役割を果たします。これらの技術では、関連する情報を使用してデータセット内のギャップを推定し、埋めることが可能です。

たとえば、場所のフィールドを考えてみましょう。もしフィールドが空の場合、科学者はデータセットまたは類似のデータセットからの平均的な場所データでそれを埋めることができます。完璧ではありませんが、最も確率の高い場所を持つことは、まったく場所情報を持たないよりも望ましいです。このアプローチにより、データ品質が向上し、データセット全体の信頼性が向上します。

外れ値の識別

データセット内の特定のデータポイントは、他のデータと実質的な関連性を持たない場合があります（たとえば、値や動作の観点で）。そのため、データ分析中にこれらの外れ値が結果を大きく歪め、誤った予測や誤った意思決定につながる可能性があります。しかし、さまざまなデータクリーニングの技術を実装することで、これらの外れ値を識別し、排除することが可能です。これにより、データセットの整合性と関連性が確保されます。

 

 

データクリーニングの利点

 

データクリーニングは、データの正確性、関連性、利用性、および分析に重要な影響を与えるさまざまな利点を提供します。

• 正確性 – データクリーニングのツールと技術を使用することで、データセット内のエラーや不正確さを大幅に減らすことができます。これはデータ分析に重要であり、正確な予測を行うモデルを作成するのに役立ちます。
• 利用性 – クリーニングされ、正しくフォーマットされたデータは、さまざまなユースケースに適用することができるため、プロジェクトの種類に応じてよりアクセス可能になります。
• 分析 – クリーンなデータは、分析の段階をより効果的にするため、アナリストがより多くの洞察を得てより信頼性のある結果を提供できるようにします。
• 効率的なデータストレージ – 不必要なデータや重複したデータを削除することにより、ストレージコストが削減されます。必要なのは関連性のある貴重なデータのみです。これはオンサイトサーバーまたはクラウドデータウェアハウスに保存されます。
• ガバナンス – データクリーニングは、組織が厳格な規制やデータガバナンスに準拠し、個人のプライバシーを保護し、罰則を回避するのに役立ちます。最近、より多くのデータコンプライアンス法が制定されています。例として、最近のテキサス州の消費者プライバシー法（TDPSA）があります。この法律は、収集の目的に合理的に必要でない個人の顧客データの収集など、特定のデータのプラクティスを禁止しています。

 

データクリーニングプロセス：8つのステップ

 

データパイプラインのデータクリーニングステージは、次の8つの一般的なステップで構成されています：

• 重複の削除
• 関連のないデータの削除
• 大文字小文字の統一
• データ型の変換
• 外れ値の処理
• エラーの修正
• 言語翻訳
• 欠損値の処理

 

1. 重複の削除

 

複数のデータソースを利用する大規模なデータセットには、新しいエントリが品質チェックを受けていない場合、重複を含むエラーが発生する可能性が非常に高いです。重複したデータは冗長であり、不必要なストレージスペースを消費するため、効率を向上させるためにデータクリーニングが必要です。重複したデータの一般的な例には、繰り返しの電子メールアドレスや電話番号が含まれます。

 

2. 関連のないデータの削除

 

データセットを最適化するためには、関連のないデータフィールドを削除することが重要です。これにより、モデルの処理が高速化され、特定の目標を達成するためのより集中的なアプローチが可能になります。データクリーニングの段階では、プロジェクトの範囲に合わないデータは削除され、タスクを遂行するために必要な情報のみが保持されます。

 

3. 大文字小文字の統一

 

データセット内のテキストの統一は、一貫性を確保し、簡単な分析を容易にするために重要です。特に大文字小文字の修正は重要です。これにより、混乱やデータの乱雑化を引き起こす偽のカテゴリの作成が防止されます。

 

4. データ型の変換

 

Pythonを使用してCSVデータを操作する場合、データ分析のための信頼できるライブラリであるPandasを頻繁に使用します。しかし、Pandasはデータ型の処理において適切に機能しない場合もあります。正確なデータ変換を保証するために、分析者はクリーニング技術を使用します。これにより、実際のプロジェクトに適用する際に正しいデータが簡単に識別できるようになります。

 

5. 外れ値の処理

 

外れ値は、他のデータポイントと関連性を欠き、データセット全体の文脈から大きく逸脱するデータポイントです。外れ値は時折興味深い洞察を提供することがありますが、通常は削除されるべきエラーと見なされます。

 

6. エラーの修正

 

モデルの効果を確保するためには、データ分析の段階前にエラーを修正することが重要です。このようなエラーは、十分なチェック手順なしに行われる手動のデータ入力から生じることがよくあります。例としては、正しい桁の電話番号、”@”記号のない電子メールアドレス、または句読点のないユーザーフィードバックなどがあります。

 

7. 言語翻訳

 

さまざまな言語で書かれたデータセットを収集することがあります。ただし、そのようなデータを機械翻訳に使用する場合、評価ツールは通常、一度に1つの言語のみを処理できる単言語自然言語処理（NLP）モデルに依存しています。幸いなことに、データクリーニングフェーズでは、AIツールが助けになることがあります。これにより、すべてのデータが統一された言語に変換されます。これにより、翻訳プロセス全体での一貫性と互換性が向上します。

 

8. 欠損値の処理

 

データクリーニングの最後のステップの1つは、欠損値の対処です。これは、欠損値のあるレコードを削除するか、統計的な手法を使用して欠損部分を補完することで達成することができます。データセットの包括的な理解がこれらの決定をする上で重要です。

 

要約

 

データサイエンスにおけるデータクリーニングの重要性は決して過小評価できません。データモデルの正確性と全体的な成功に大きな影響を与える可能性があります。徹底的なデータクリーニングにより、データ分析の段階では不正確な結果や誤った予測が出力される可能性が低くなります。

データクリーニングの段階で修正する必要がある一般的なエラーには、重複したデータ、欠損値、関連のないデータ、外れ値、複数のデータ型や言語を単一の形式に変換することが含まれます。     Nahla Daviesはソフトウェア開発者兼技術ライターです。テクニカルライティングに専念する前に、彼女はサムスン、タイムワーナー、Netflix、ソニーなどのクライアントを含むInc. 5,000の体験ブランディング組織でリードプログラマとして勤務していました。  

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