はじめに

データ分析の第一歩として欠かせないのが探索的データ分析です。特にテーブルデータにおいては、データの性質やパターンを理解することが、その後の分析やモデリングに大きく影響します。この記事では、テーブルデータのEDAで行うべき主要なステップや手法について解説します。

EDAの目的

EDAの主な目的は、データの理解を深め、潜在的な問題を発見することです。これにより、データのクレンジングや特徴量エンジニアリング、さらにはモデル選定にも役立ちます。

EDAの主要なステップ

データの読み込みと基本情報の確認
- データを適切なライブラリ（例: Pandas）を使用して読み込みます。
- 基本的な情報を確認することで、データの構造を理解します。
```
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.info())
print(df.head())
```
データの概要統計量の確認
- 数値データの基本統計量（平均、中央値、分散など）を確認します。
- カテゴリカルデータのユニークな値や出現頻度を確認します。
```
print(df.describe())
print(df['category_column'].value_counts())
```
欠損値のチェック
- 欠損値が存在するかを確認し、その割合や分布を把握します。
- 欠損値の処理方法を検討します。
```
print(df.isnull().sum())
```
データの分布の可視化
- ヒストグラムやボックスプロットを使って、数値データの分布を視覚化します。
- カテゴリカルデータの分布も棒グラフなどで確認します。
```
import matplotlib.pyplot as plt
df['numeric_column'].hist(bins=30)
plt.show()
```
相関分析
- 数値データ同士の相関を確認し、強い相関関係がある特徴量を探します。
- ヒートマップを用いて視覚化すると分かりやすいです。
```
import seaborn as sns
sns.heatmap(df.corr(), annot=True)
plt.show()
```
外れ値の検出
- ボックスプロットや散布図を使って、外れ値を視覚化し、調査します。
- 外れ値がデータ分析に与える影響を考慮します。
特徴量のエンジニアリング
- 新しい特徴量を作成したり、既存の特徴量を変換したりして、モデルのパフォーマンスを向上させます。
- 例えば、日付データから年、月、曜日を抽出するなどの処理を行います。

まとめ

探索的データ分析（EDA）は、データの理解を深めるための重要なステップです。テーブルデータのEDAでは、基本的な統計量の確認、欠損値のチェック、データの分布の可視化、相関分析、外れ値の検出などを行います。これにより、データのクレンジングや特徴量エンジニアリングを行い、より良いモデルを構築するための基盤を作ります。