こんにちは！
ブロガーのたけしです。
改めて、このブログは
５０代でデータ分析に
果敢にチャレンジするあなた
に向けて書いています。
本日は、自分の現在行っている
データ（自動車保険の契約者データ）
分析の悩みをみなさんにシェア
したくて書いています。
とにかく欠損が多くて、これで
意味のある分析ができるのか？
という悩みです。
データの数は約１１万行、約７０列
のデータで結構大きなデータです。
うち６割ぐらいが欠損値です。
４割での４万件でも意味のある
分析はできるかなあとも思い
ましたが、その欠損がランダム
ではなくて、なにか傾向があったら、
意味のある分析ではなくなって
しまうため、ここは慎重にやらな
ければと考えました。
自分の中でいくら考えてもいい
アイデアが浮かばないので
得意のChatGptに聞いてみました。
＿＿＿ChatGptの回答＿＿＿＿
欠損値が多いデータを扱う場合、
データ分析は慎重に進める必要が
あります。
以下は一般的なステップです。
1. 欠損値のパターン分析
- 欠損率の確認: 各列の欠損率を
確認し、どの列にどれだけの欠損
があるかを把握します。 - 欠損値のパターン分析: 欠損が特定
のパターンに従っているかを確認
します。例えば、特定の条件でのみ
欠損が発生しているのか、ランダム
なのかを確認します。
2. データの前処理
- 除外: 欠損率が非常に高い列
（例：80％以上）を除外する
ことを検討します。
また、欠損率が非常に高い行も
除外する場合がありますが、11万行
あるので慎重に判断が必要です。 - 補完: 欠損値を補完する方法として
平均値や中央値、最頻値での補完、
前後の値での補完、線形補完などが
あります。また、より高度な手法
として、k近傍法（KNN）や多重代入法
（MICE）も考えられます。
3. 特徴量選択
- 重要度の低い特徴量の除外: 欠損が
多いが重要でない特徴量は除外します。
特徴量選択手法（例：相関分析、Lasso
回帰など）を使って、重要な特徴量を
選びます。 - 新しい特徴量の作成: 欠損値の有無を
示す新しい特徴量を作成し、モデルに
欠損情報を含めることもあります。
4. データ分析・モデリング
- モデルの選択: 欠損値を無視できる
モデルや、欠損値に強いモデル
（例：ツリー系のモデル）を選択
することが有効です。 - バリデーション: 欠損値処理がモデル
にどのような影響を与えているかを
確認するために、交差検証やホールド
アウト検証を行います。
5. 解釈と次のステップ
- 分析結果の解釈: 欠損値が多い
データであることを考慮し、結果を
慎重に解釈します。 - 追加データの取得: 可能であれば、
追加のデータを取得することで
欠損を補うことも検討します。
6. 報告とコミュニケーション
- 欠損値の処理についての報告: 欠損値の
処理方法と、それが分析結果に与える
影響を詳細に報告します。
これらのステップを踏むことで、
欠損値が多いデータでも有意義な分析
を行うことが可能です。
＿＿＿＿ChatGptの回答終了＿＿＿＿
なるほどな！
と思いました。ツリー系のモデル
が欠損値に強いというのも新発見でした。
特徴量選択も重要だと改めて
分かりました。相関分析や
Lasso回帰を使うのか！
ということも発見でした。
相関分析は皆さんわかるかと
思いますが、Lasso回帰は
ちょっと難しいですね。
調べてみると、Lasso回帰とは
不要な特徴量の係数を０にすること。
これによりモデルは自動的に
特徴選択を行い、不要な特徴量を
削除します。
皆さんもきっとデータ分析で
欠損値の処理に遭遇するはずです。
是非、その時のご参考にしてください！！
私は明後日、この欠損の問題と
真っ向から取り組みますね！！（笑）
