データ探索

データ探索とは

データ探索（data exploration）は、データ準備の初期段階に欠かせない手法であり、データを扱う前にその内容を深く理解するためのプロセスです。データの多角的な調査を通じて、大規模なデータセットをより詳細かつ構造的に分析するための準備を整えることができます。類似する手法として探索的データ分析（EDA）があり、EDAでは統計グラフィックスやその他のデータの可視化手法が用いられます。

データ探索の重要性

データ探索により、データセットをより深く理解し、より適切なアプローチでデータを扱えるようになります。データをより深く理解できるようになれば、
より優れた分析を行うことが可能となります。データ探索を成功させるには、
オープンに構え、あらゆる可能性を模索してみることが肝心です。それによって、新たな発見の道筋を明らかにして、
将来の分析における確認事項や問題点を特定し、改善へとつなげられるようになります。

データ探索の仕組み

データに適切な問いを立てることができなければ、そのデータは単なる情報でしかありません。しかし、データにしかるべき質問を問うことができるようになれば、そのデータは難題を解決へと導く答えへと生まれ変わります。適切な質問を投げかけ、
探索を行ったデータは、物事の仕組みをより深く理解し、
将来を見通すうえで、欠かせない存在となります。

RとPythonは、データ探索に最もよく使われる言語であり、Rは統計的学習に、Pythonは機械学習に適しています。ノーコードのプラットフォームでは、コーディング不要でデータ探索を行うことができます。

また、今日のデータの多くが位置情報を含んでいることから、地理情報システム（GIS）の利用においてもデータ探索へのニーズが高まっています。

データ探索は通常、以下の3つのステップで行われます。

変数を理解する：データ分析の基本は、変数を理解することから始まります。まずは、列名にざっと目を通してみることをおすすめします。その後、データカタログ、フィールドの説明、メタデータに目を通すことで、各フィールドが何を表しているかを理解できるようになります。これらの情報は、データの欠落や不完全な部分を見極めるためにも有効です。

 

異常値を検出する：外れ値や異常値は、分析に支障をきたし、データセットの精度を著しく低下させる恐れがあるため、早期の段階で特定することが重要です。外れ値を検出するための一般的な手法には、データの可視化、数値計算、四分位範囲、仮説検定などがありますまた、箱ひげ図、ヒストグラム、散布図は、標準範囲から大きく外れたデータポイントの特定に役立ち、zスコアではデータポイントが平均からどれだけ離れているかを把握することができます。外れ値を見つけたら、「調査、調整、除外、無視」などの判断を下す必要があります。いずれを選択した場合においても、そうした決定が分析に確実に反映されているかを、確認することが重要です。

 

パターンと関係性の検証：データセットをさまざまな方法でプロットすることで、変数間のパターンや関係性を容易に特定し、検証できるようになります。例えば、複数の店舗の立地、そのエリアの人口や気温、近隣の住民の一人当たりの所得などに関する調査データを用いて、それらの変数の中から重要性の高いものを選び出し、予測に含めることで、新店舗の売上をより正確に予測できるようになります。

データ探索で未来を切り拓く

かつては、データの抽出・探索において、コードの記述が不可欠とされていたことから、データ分析はエンジニアの専売特許であるとされていました。しかし、
もはやそうした時代は終わりを告げています。アナリティクスオートメーションは、誰もが分析を活用できる業務環境の構築を推進し、企業の
最大の資産である人財とデータのより効果的な活用を実現します。優れたアクセス性、使いやすさを兼ね備えた APA を用いることで、
組織内の誰もが、データ収集に費やす時間を減らし、データの関係性の理解やパターンの発見など、より価値のある分析プロセスに多くの時間を費やすことが可能となります。

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最先端のテクノロジーは、時間がかかり複雑な業務プロセスを、効率的で使いやすく、監査しやすいプロセスへと進化させます。Alteryx Analytics Automation Platformでは、ノンプログラミングで利用できるプラットフォーム上で、誰もがエンドツーエンドの分析プロセスを実行できます。データの集約、傾向とパターンの特定、変数の理解、外れ値の検出、データセット内の関係性の探求など、あらゆる分析の工程をスピーディーに行えます。