#前処理

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データ正規化はスケールの異なる変数を統一基準に変換する前処理手法です。Min-Max正規化とZ-Score標準化の違い、選択基準、ビジネス分析での実践的な活用方法を解説します。

データクレンジング（Data Cleansing）は、分析精度を損なう不正確・不完全・不整合なデータを特定し、修正・補完・除去する前処理手法です。5つのステップ、主要手法、実務の勘所をコンサルタント向けに解説します。

データ標準化（Data Standardization）は、異なるスケールや単位を持つ変数を統一的な基準に変換する前処理手法です。標準化と正規化の違い、主要手法の使い分け、実務での適用判断をコンサルタント向けに解説します。

データ型変換（Data Type Conversion）は、分析やシステム連携に必要な形式へデータ型を変換する前処理手法です。主要な変換パターン、型不一致の影響、実務での判断基準をコンサルタント向けに解説します。

欠損データ処理（Missing Data Handling）は、データセット中の欠損値を適切に検出・分類し、除去や補完によって分析精度を確保する前処理手法です。欠損パターンの分類、主要な補完手法、判断基準をコンサルタント向けに解説します。

外れ値処理（Outlier Treatment）は、データセット内の統計的に異常な値を検出し、分析目的に応じて修正・除去・保持を判断する前処理手法です。検出手法、判断基準、処理方法をコンサルタント向けに解説します。