DS133：外れ値を見出すための適切な表現手法を選択できる
データ分析において外れ値の検出は、データの品質と分析結果の信頼性を高めるために重要なステップです。しかし、「外れ値をどうやって見つけるのか」「どの方法がどんなデータに適しているのか」と迷うことも多いでしょう。本記事では、外れ値を見つけるために活用されるさまざまな手法についてわかりやすく解説します。
この記事を読むことで、外れ値検出の基本的な手法と、それぞれの使いどころについて理解できます。ビジネスデータや実生活のデータ分析にも応用できる知識を得られるでしょう。
外れ値とは？
外れ値とは、他のデータ点から大きく外れている異常な値のことを意味し、無視すると分析の精度が低下します。ここでは、外れ値検出に有効な代表的な手法を紹介し、それぞれの特徴について説明します。
箱ひげ図（ボックスプロット）
箱ひげ図は、データの分布や外れ値を視覚的に確認するためのグラフです。データの範囲を「箱」と「ひげ」で表現し、箱の外に位置する点が外れ値として表示されます。
具体例：製造業における品質検査データで、製品の長さや幅が特定の範囲内に収まるかどうかを確認する場合、箱ひげ図を使うと異常値を視覚的に特定しやすくなります。
散布図
散布図では、データポイントが二次元空間にプロットされます。外れ値が他のデータ点と大きく離れていれば、視覚的に異常値として判別しやすくなります。
具体例：顧客データの分析で、購買回数と購入金額を散布図にプロットすると、特定の顧客が異常に多額を消費している場合などに、外れ値として検出されることがあります。
ヒストグラム
ヒストグラムは、データの分布を棒グラフとして視覚化する方法です。データが標準的な範囲を超え、端に集中する場合、そのエリアに外れ値が含まれる可能性があります。
具体例：サイトのアクセス分析で、ヒストグラムを用いて訪問時間を調べると、異常に長い訪問時間が外れ値として識別され、ボットによるアクセスを疑うことができます。
Zスコア
Zスコアは、各データ点が平均からどれだけ離れているかを標準偏差で示した指標です。Zスコアが一定の閾値（通常は±3）を超えるデータは外れ値と見なされることが多いです。
具体例：従業員の月間労働時間のデータ分析において、Zスコアを用いて異常に長い労働時間が外れ値として検出されることで、過労のリスクを察知できます。
IQR（四分位範囲）
IQRは、第1四分位数と第3四分位数の間にあるデータの範囲を指します。この範囲の外にあるデータポイントが外れ値と見なされます。IQRは、データの中央値周辺のばらつきを視覚化しやすくします。
具体例：販売データの分析において、売上額のIQR範囲外のデータが異常な売上として識別され、キャンペーンや季節要因による影響かどうかの判断材料になります。
まとめ：外れ値検出の手法と選び方
外れ値を見つける方法には複数の手法があり、データの特性や分析目的に応じて適切な方法を選ぶことが重要です。視覚化の手法（箱ひげ図、散布図、ヒストグラム）は初心者にも使いやすく、ZスコアやIQRは統計的な分析に適しています。この記事を参考に、外れ値を見逃さないための方法を実際のデータ分析に取り入れてみましょう。
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