データバケット化

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データバケッティング（ビニング）は、特定の条件に基づいてデータポイントをグループ化する方法です。例えば、顧客を購入金額の値に基づいて分類できます。バケッティングでは、各データポイントを条件に応じて特定のビンに割り当てることで、データ内の異なる値（カーディナリティ）の数を減らします。これにより、数値データを複数のカテゴリ別のビンに変換し、データ分析を容易にします。データバケッティングは、数値データとカテゴリデータの両方に適用できます。

データバケッティングの重要性

データのばらつきを軽減:データのばらつきはデータポイントの散らばりを示しますが、ばらつきが大きいとデータの解釈が難しくなります。データポイントをグループ化することで、出力の変動を平滑化し、トレンドやパターンをより分かりやすくすることで、データの複雑さを軽減できます。

外れ値の処理: ビニングにより、外れ値をより大きなカテゴリにまとめることで、その影響を抑え、最終的な分析結果への影響を小さくできます。

モデル性能の向上: バケッティングは、よりバランスの取れた学習データセットを作成することで、機械学習アルゴリズムの性能向上に役立ちます。

データバケッティングのベストプラクティス

データを評価する: データをビニングする前に、歪度、範囲、分布など、データの特性を把握します。データポイント数（カーディナリティ）が多い列に対してバケッティングを選択します。

適切なバケット数とサイズを決定する:バケット（ビン）の数は、分析結果やデータの解釈に直接影響します。バケット数が少なすぎると詳細が失われ、多すぎると複雑さが増します。そのため、データ量と分析の目的に基づいて、バケット数を決定してください。

分かりやすいラベル付け:バケットラベルは分かりやすく設定し、ユーザーが各バケットの内容を容易に理解できるようにします。

バケット列の作成

テーブルビューにアクセスします。
ツールバーの追加オプションをクリックし、ドロップダウンメニューからバケット列を選択します。

（または）
バケットを作成したい列を右クリックし、ドロップダウンからバケットを追加を選択します。
バケット列を追加ダイアログが開きます。適切なバケット列名を入力します。また、データをどのような基準でバケッティングしているかをユーザーが理解できるよう、バケットの説明も追加します。
適用する列項目から、バケッティングに使用する列を選択します。
データをバケッティングする条件を入力します。

そのバケット内の値や要素を表すバケットラベルを指定します。
データを分類する基準となる条件を選択します。条件は、列のデータ型に応じて一覧表示されます。条件を追加をクリックして、条件を追加します。
各条件に対して値を指定します。

異なる条件に基づいてデータをグループ化するには、新しいバケットラベルを追加をクリックします。
チェックボックス一致しない列のラベルを選択すると、指定したいずれの条件にも当てはまらないすべてのデータポイントを 1 つのバケットにまとめてグループ化できます。そのバケットに付与するラベルを指定します。
保存をクリックします。

バケットの作成 - 数値データ型

営業金額に基づいて金額を分類するケースを例に説明します。

営業列を右クリックし、ドロップダウンメニューからバケットを追加を選択します。
バケット列名として金額層を指定します。
バケットラベルを0 - $500と指定し、条件として次の値より小さいを選択して、500 未満のデータ値をグループ化します。
新しいバケットラベルを追加をクリックします。2 つ目のバケットラベルとして$501 - $1000を入力します。条件として次の間を選択し、値を 501 と 1000 に指定します。
同様に、以下の画像のように他のバケットの条件も指定します。
保存をクリックします。

バケットの作成 - テキストデータ型

国を地域ごとにグループ化するケースを例に説明します。

国列を右クリックし、ドロップダウンメニューからバケットを追加を選択します。
バケット列名として Region を指定します。
最初のバケットラベルとしてAPACを入力します。
条件として In を選択し、値に India、China、Malaysia、Singapore を指定します。
新しいバケットラベルを追加をクリックします。
以下の画像のように、グループ化に使用するバケットラベル、条件、データ値を指定します。
大文字と小文字を区別してグループ化したい場合は、Case-Sensitive チェックボックスを選択します。
保存をクリックします。

新しい列Regionが作成され、以下の画像のように、指定した条件に基づいて国がバケッティングされます。