• AIでデータ分析-データ前処理(27)-外れ値・異常値処理： 外れ値の除外（行削除）
• 用いるデータの紹介
• AIの活用
• まとめ

AIでデータ分析-データ前処理(27)-外れ値・異常値処理： 外れ値の除外（行削除）

このノートは、データ分析においてAIを使って何ができて何ができないかを検証するために、実際に試した結果をまとめたノートです。

今回はデータの前処理でよく行われるチェックリスト(27)-外れ値・異常値処理： 外れ値の除外（行削除）　をAIを用いて行ってみたいと思います。

AIを用いることでいかに効率化できるのか、体験していただければと思います。

所要時間は10分ほどとなっています。

それでは、さっそく始めていきましょう！

データの紹介

今回用いる前処理練習用のcsvデータです。

サンプルデータはこちらから、チェックリストはこちらからダウンロードできます。

1行が1訪問を表すデータになっています。

AIの活用：geminiを活用

(27)-外れ値・異常値処理： 外れ値の除外（行削除）

今回は「検知された外れ値を含む行を削除して」とgeminiに依頼してみます。

結果を確認します。

Z値を使って3σを基準に外れ値を検知し、外れ値が検知された行が削除されていることが

確認できました。

まとめ

今回は前処理練習用のデータに対し、前処理チェックリスト(27)-外れ値・異常値処理： 外れ値の除外（行削除）　をAIを用いてできるか試しました。

結果はAIで代替できることを確認することができました。

AIでできることとできないことを把握し、うまく活用することで、データ分析もかなり効率化できそうですね！

AIでデータ分析-データの前処理(27)-外れ値・異常値処理： 外れ値の除外（行削除）　は以上となります！