DS089：標準化とは何かを理解し、適切に標準化が行える
この記事で解決できる課題
・異なる単位や尺度のデータをどう比較すればいいか分からない
・「標準化」「正規化」「分位点変換」などの用語の違いがあいまい
・実務でどの手法を使えばいいのか迷っている
この記事では、データ分析の前処理で欠かせない「標準化」について解説します。基本概念から、よく使われる3つの手法（zスコア変換、正規化、分位点変換）までを具体例付きで紹介します。
標準化とは？
標準化とは、「異なるスケール（尺度）を持つデータを同じ土俵で比較できるようにする」ための手法です。
たとえば、ある人の年収（万円）と年齢（歳）を比較する場合、単位が違うために直接比較はできません。しかし、標準化すれば両方を「基準化された値」として扱えるため、機械学習や統計分析で公平に扱えるようになります。
主な標準化手法
標準化にはいくつかのアプローチがあり、目的に応じて使い分けが重要です。代表的な3つを紹介します。
1. zスコア変換（標準得点）
最も代表的な標準化手法です。
各データから平均値を引き、標準偏差で割ることでデータが平均0、標準偏差1のスケールに変換されるこの手法は正規分布に近いデータに特に有効です。
式： z = (x – 平均) ÷ 標準偏差
活用例
テストの点数や身長など、「どれだけ平均から離れているか」を比較する場面で使われます。
2. 正規化（Min-Maxスケーリング）
最小値を0、最大値を1に変換する方法でデータが0〜1の範囲に収まるようになります。この手法は外れ値の影響を受けやすい点に注意が必要です。
式： 正規化値 = (x – 最小値) ÷ (最大値 – 最小値)
活用例
画像処理やWebアクセスログのように、値のスケールがバラバラなデータの整形に活用。
3. 分位点変換（Quantile Transformation）
データの順位（ランク）に基づいて変換する方法でデータの分布を指定した分布（例：正規分布、均等分布）に合わせます。この手法は外れ値の影響を抑えつつ、滑らかな変換ができます。
活用例
売上などで偏りのあるデータを、均等な分布に変換してモデル性能を安定させたいときに有効。
手法の使い分けのポイント
| 手法 | 特徴 | 向いている場面 |
|---|---|---|
| zスコア変換 | 平均0・標準偏差1に変換 | 正規分布前提の統計モデル |
| 正規化 | 0〜1のスケールに変換 | 外れ値が少ないデータの前処理 |
| 分位点変換 | データの順位に基づく変換 | 分布が偏っているデータの処理 |
実務での注意点と応用例
-
データの前処理はモデルの性能を左右する
特に機械学習では、正しいスケーリングをしないと精度が大きく低下することがあります。 -
標準化前に異常値の確認を
外れ値の多いデータは、zスコアや正規化が誤解を招く原因になります。必要に応じて除去や変換処理を行いましょう。
まとめ
標準化は、データ分析の土台を整えるための基本かつ重要なステップです。
・「zスコア変換」は、平均とばらつきを基準に整える
・「正規化」は、最小〜最大値の範囲にスケールを合わせる
・「分位点変換」は、分布形状を制御したいときに便利
それぞれの手法の特性を理解して、目的やデータの性質に応じて使い分けましょう。これにより、より正確で信頼性の高い分析結果を得ることができます。
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