【ITニュース解説】🚀 Day 17 of My Python Learning Journey

システムエンジニアとしてキャリアをスタートさせようとしている皆さんにとって、プログラミングスキルはもちろん重要だが、データを理解し、そこから意味を読み解く力も非常に大切になる。今回紹介する「単変量解析」は、データ分析の基礎中の基礎であり、データと向き合う最初の一歩となる分析手法だ。

単変量解析とは、その名の通り、データセットの中に存在する「たった一つの変数」に注目して分析を行う手法を指す。たくさんのデータがあったとしても、まずは一つずつ、個々の要素がどのような性質を持っているのかを深く探ることから始めるのだ。例えば、ある商品の顧客データがあったとして、性別、年齢、購入金額、購入回数といった様々な情報が含まれている場合、単変量解析では、これらのうち「性別」だけ、あるいは「年齢」だけ、あるいは「購入金額」だけを取り出して、その変数単独の特性を明らかにする。これは、データ全体の様子を把握し、潜在的なパターンや問題を早期に発見するための非常に重要な最初のステップとなる。

データには大きく分けて「カテゴリデータ」と「数値データ」の二種類がある。カテゴリデータとは、性別（男性、女性）、居住地域（東京、大阪）、血液型（A型、B型）のように、いくつかの種類や区分に分けられるデータのことを指す。一方、数値データとは、年齢（25歳、30歳）、身長（170cm、180cm）、売上高（100万円、200万円）のように、量や大きさを数値で表すことができるデータのことだ。これら二つのデータの種類によって、単変量解析で使うべき手法が変わってくる。

カテゴリデータの分析では、主に「度数分布表」の作成や「棒グラフ」「円グラフ」を用いた視覚化が行われる。度数分布表は、それぞれのカテゴリに属するデータの個数（度数）や、全体に占める割合（相対度数）をまとめた表だ。例えば、顧客の性別データに対して度数分布表を作成すれば、男性が何人、女性が何人いるのか、その比率はどのくらいなのかが一目でわかる。この情報を棒グラフで示せば、各カテゴリの度数を棒の長さで比較でき、円グラフで示せば、全体に対する各カテゴリの割合を視覚的に捉えやすい。これにより、どのような属性の顧客が多いのか、バランスが取れているのか偏りがあるのかといった、データの基本的な構成を理解できる。

次に、数値データの分析では、「ヒストグラム」や「箱ひげ図」といった視覚化手法に加えて、「記述統計量」と呼ばれる数値的な指標が用いられる。ヒストグラムは、数値データを一定の範囲（階級）ごとに区切り、それぞれの範囲にいくつのデータが含まれるかを棒グラフで示したものだ。これにより、データの分布がどこに集中しているのか、左右に偏りがあるのか、あるいは複数の山があるのかといった、データの「形」を視覚的に把握できる。例えば、顧客の年齢データにヒストグラムを使えば、どの年齢層に顧客が多いのか、若年層に偏っているのか高齢層に偏っているのかなどがわかる。

箱ひげ図は、データの中心、広がり、そして外れ値を一度に表示できる便利なグラフだ。具体的には、データの真ん中の値である「中央値」を中心に、データの約半分が含まれる範囲（四分位範囲）を箱で表現し、データの最大値と最小値（外れ値を除いた範囲）を「ひげ」で示す。これにより、データの散らばり具合や、特に注意すべき外れ値がどこにあるのかを効率的に見つけ出すことができる。

そして、記述統計量は、数値データの特徴を数値で要約したものだ。代表的なものには「平均値」「中央値」「最頻値」といったデータの中心を示す指標と、「分散」のようなデータのばらつきを示す指標がある。平均値は全てのデータを合計し、データ数で割った値で、最もよく使われるが、極端に大きな値や小さな値（外れ値）に影響されやすいという特徴がある。中央値はデータを小さい順に並べたときに真ん中に位置する値で、外れ値の影響を受けにくい。最頻値はデータの中で最も多く出現する値だ。これらの指標を単独で見るだけでなく、組み合わせて考えることで、データの中心がどこにあり、どのような偏りを持っているかをより正確に理解できる。例えば、平均値と中央値が大きく異なる場合、データに偏りがある可能性を示唆している。分散は、データが平均値からどれくらい散らばっているかを示す指標で、値が大きいほどデータが広範囲にわたって分布していることを意味する。

なぜ単変量解析がそれほど重要なのか。第一に、データがどのような分布をしているかを明らかにするためだ。データが正規分布に近いのか、特定の場所に集中しているのか、あるいは複数のピークを持っているのかなど、その性質を理解することは、その後のより複雑な分析や機械学習モデルの選択に不可欠となる。第二に、データに含まれる「外れ値」や「異常値」を検出するためだ。外れ値とは、他のデータと比べて極端に異なる値のことで、計測ミスや入力間違い、あるいは非常に稀な事象を示す可能性がある。これらを事前に見つけ出し、適切に処理しなければ、分析結果が歪んだり、モデルの精度が低下したりする原因となる。単変量解析は、このような問題のあるデータを見つけ出すのに非常に効果的だ。第三に、データの特性を理解することで、その後の分析において「適切なモデルや手法」を選択する手助けとなる。例えば、データに強い偏りがある場合、その偏りを考慮した統計モデルを選ぶ必要があるし、外れ値が多い場合は、それらに強いロバストな手法を選ぶといった判断ができるようになる。

シンプルなヒストグラム一つでも、実は高度な機械学習モデルが見落としてしまうような、データの中に潜む根本的な問題を発見できることがある。例えば、本来は一様なデータであるはずなのにヒストグラムが二つの山を持っていた場合、それは異なる二つの集団が混じり合っている可能性を示唆している。このような「隠れたデータの問題」は、複雑なアルゴリズムを適用する前に、まず基礎的な分析でしっかり確認すべき重要なポイントなのだ。システムエンジニアとして、データを扱う際には、いきなり高度な手法に飛びつくのではなく、まず単変量解析のような基本的なアプローチから始めて、データの「声」に耳を傾ける習慣を身につけることが、データ駆動型開発の第一歩となるだろう。データの基礎をしっかりと理解しているエンジニアは、より信頼性の高いシステムを設計し、問題解決に貢献できるはずだ。