企業や業界の日常業務のデータは複雑かつ不完全であり、そのまま統計学や機械学習を活用することは困難です。そこでデータを綺麗にする作業、いわゆる「前処理」が必要になりますが、決まった方法がなく時間と労力をかけて試行錯誤を繰り返すべきとされており、データを活用したいと考えている人にとって大きな障害となっています。

そこで本書では、筆者らがデータ分析を行う中で扱ってきた様々な前処理方法を紹介しながら、実践的なデータの取り扱い方を網羅的に学ぶことができます。時系列データやテキストデータなどの加工方法、機械学習を行うための変数変換、欠損データの処理など、分析の現場で必要となるいわば「地味だが大事な作業」の進め方について解説しています。

＜文/岡崎 凌（和から株式会社）＞