スケーリング

- データ分析の基礎！標準化をわかりやすく解説 「標準化」は、データ分析を行う前に行う重要な準備体操のようなものです。様々なデータが持つばらつきを調整し、分析しやすい形に変換することで、より正確で信頼性の高い結果を得ることができます。 では、具体的にどのような処理を行うのでしょうか？ 標準化では、それぞれのデータを「平均値」と「標準偏差」という2つの指標を使って変換します。 まず、データ全体から平均値を計算し、それぞれのデータが平均値からどれくらい離れているかを表す「偏差」を求めます。次に、この偏差を標準偏差で割ることで、データのばらつきを調整します。 標準偏差とは、データが平均値の周りにどれくらい散らばっているかを示す指標です。標準偏差が大きいほどデータのばらつきが大きく、小さいほどデータが平均値の近くに集まっていることを意味します。 こうして変換されたデータは、平均値が0、標準偏差が1になります。つまり、異なる単位やスケールで測定されたデータであっても、同じ土俵で比較することが可能になるのです。 例えば、身長と体重のように単位もスケールも異なるデータを扱う場合、そのままでは比較することができません。しかし、標準化を行うことで、身長と体重のデータが互いに影響し合うことなく、それぞれの特性を分析に活かすことができるようになります。