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外れ値と異常値の違い: データ分析での重要なポイント

私たちの生活の中には、さまざまなデータがあります。これらのデータを理解するためには、「外れ値」と「異常値」という概念を知ることが重要です。しかし、これらの言葉の意味は似ているようで、実は少し違っています。この記事では、外れ値と異常値の違いについて詳しく解説し、理解を深めていきましょう。

外れ値とは？

外れ値とは、データセットの中で他の値から大きく離れている値を指します。例えば、クラス全員のテストの点数が70点前後なのに、1人だけ30点だった場合、その30点が外れ値です。この外れ値は、何か特別な理由があるかもしれませんが、単にデータのばらつきの一部とも考えられます。

異常値とは？

一方、異常値は、通常とは異なる振る舞いを示すデータポイントのことを指します。異常値は通常、エラーや不正なデータ入力結果であることが多いです。たとえば、クラス全員がいつも80点以上取っているのに、突然引き算をする必要がないテストで1000点を取った生徒がいたとします。この場合、1000点は異常値となります。このように、異常値は問題を示唆していることが多く、システムやプロセスの不具合を発見するのに役立ちます。

外れ値と異常値の違い

特徴	外れ値	異常値
定義	データの傾向から外れた値	異常な振る舞いを示すデータ
原因	自然なばらつき	エラーや不正入力
対処法	分析や調査を行う	エラーを修正する

このように外れ値と異常値は似ているようで、使い方や意味が異なります。データ分析を行う上では、どちらの値も理解して適切に扱うことが重要です。特にビジネスの場面では、正確なデータに基づいた意思決定が求められます。そこに外れ値や異常値が含まれていると、誤った結論を導く可能性があります。

例えば、売上データに異常値があると、本来のトレンドが見えにくくなり、適切な戦略が立てられなくなるかもしれません。だからこそ、外れ値と異常値の理解は、データ分析において欠かせない部分です。

ピックアップ解説

最近、データ分析に関心が高まってきているけれど、外れ値と異常値の違いについて考えてみたことある？実際、外れ値は単なるデータの変動で、ある意味自然なものなんだ

でも異常値は、何かしらの問題を示している可能性があるから明確に分けて考える必要があるよね

データサイエンティストたちは、こうした違いを見極めるために、様々な技術を駆使してるんだよ

たとえば、機械学習モデルを使って、異常値を検出することが一般的になってきたし、そのおかげで私たちの日常生活も改善されているんだ

面白いよね！

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