データ準備とは何か？
ビジネスインテリジェンス、分析、機械学習アプリケーションでより効果的に活用できるよう、生データを整理・クリーニング・構造化することをデータ準備と呼びます...
ビジネスインテリジェンス、分析、機械学習アプリケーションでより効果的に活用できるよう、生データを整理・クリーニング・構造化することをデータ準備と呼びます。
データにはさまざまな形式がありますが、このチュートリアルでは最も一般的な2種類のデータ、テキストデータと数値データに絞って説明します。
テキストデータの準備では、文法的なエラーやコンテキスト固有のエラーを排除し、膨大なテキストアーカイブを集計して関連する洞察を抽出できるようにします。
数値データの標準化はよくある手法です。顧客データが割合として（55パーセント、80パーセント）と小数（.55、.80）の両方で送信されていた場合、優秀な数学者のようにスマートなデータ準備ツールはこれらの数値が同じことを表していると判断し、1つの形式に標準化します。
文やそれを構成する単語は言語・文脈・形式によって変化するため、テキストにはノイズが含まれやすい傾向があります（メール vs チャットログ vs オンラインレビュー）。そのため、テキストデータを生成する際に繰り返しの用語を除去し、意味を標準化することによりテキストデータを「クリーニング」することが有益です。
ほとんどの機械学習アルゴリズムはデータを特定の方法で構造化する必要があるため、データセットは価値ある洞察を提供する前にほぼ必ず何らかの前処理が必要です。データセットによっては、欠損値・無効値・アルゴリズムで処理しにくい値が含まれています。アルゴリズムは欠損したデータを使用できません。データが不正確な場合、アルゴリズムは精度の低い結果や誤った結果を返します。一部のデータセットは比較的クリーンですが整形（集約や回転など）が必要であり、他のデータセットは意味のあるビジネスコンテキストが不足していて（ID値の定義が不明確など）特徴のエンリッチメントが必要です。優れたデータ準備によってクリーンで整理されたデータが生成され、より実用的で正確なモデル出力につながります。
データ準備のステップ
データを準備する際に考慮すべき5つのステップがあります。
1. データの収集
適切なデータを見つけることがデータ準備プロセスの第一歩です。既存のデータカタログから取得するか、随時追加することができます。
2. データの評価と発見
自分が何を扱っているかを理解して初めて、データ準備の手法を改善できます。データディスカバリーツールへの支出は標準的なITソリューションへの投資よりも速く増加しており、最重要支出の優先事項になっています。データを発見するとは、単純にデータをより深く知ることを意味します。「自分のデータから何を得てどんなことを学べるか？」「どのようにデータを収集しているか？」などが関連する質問の例です。正しいデータ収集方法を使用していることを確認することが、成功するデータ分析の鍵です。
3. データのクリーニングと検証
これはデータ準備の最も重要なステップです。使用したいデータは正確でエラーのない状態でなければなりません。そうすることで、Klassifierが最良の結果を提供し、より高い成功率でクエリを解決できます。
これにはデータの標準化が含まれ、フォーマットが理解可能であることの確認、余分な・不要な情報の除去、欠損部分の補完が求められます。データ準備ソフトウェアはここで活躍し、非効率な部分を発見して誤ったフォーマットを修正することができます。
4. データのエンリッチメント
ここで、データ準備に使用する方法が最も重要になります。発見ステージで到達した現在より明確に定義された目標に基づいて、欠けているものを追加してデータをエンリッチ（強化）することができます。
データの変換とは、特定の結果を達成するため、またはデータをより広い対象者に理解しやすくするために、フォーマットや値の入力を変更することです。深い洞察を提供するために他の関連情報とデータを追加・連携することはデータのエンリッチメントと呼ばれます。
手動トレーニング機能を使用すると、任意のタイミングで入力を追加し、分類プロセスにより多くの情報データを連携する必要がある際にKlassifierボットをトレーニングできます。
5. データの保存
クリーンで有用なデータを保存する時間です。将来の分析に向けてデータ準備パラメーターを必要に応じて変更できるよう、将来性のあるクラウドベースのストレージソリューションを選択することをお勧めします。
特定のデータから望む結果を得るためのデータ準備は手間がかかる場合がありますが、適切なツールを使えばプロセス全体をデータサイエンティストにとって簡単な作業に短縮できます。データ準備において最良のツールを選ぶことは非常に重要であり、データから最大の成果を引き出す正しい分類器を選ぶことも重要です。そのため、データ準備が完了したらKlassifierで分類を行うことをお勧めします。
