欠損データ解析の理論と実践

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商品説明
データ分析の現場で避けて通れない「欠損値」の処理について、理論的背景から実務的アプローチまで網羅的に解説しています。「なんとなく」で手法を選びがちな実務家に向けて、より正確で信頼性の高いデータ処理を行うための体系的な指針を提示します。
本書は2部構成となっており、第1部「理論編」では欠損の発生メカニズムや古典的手法に加え、完全情報最尤法や多重代入法といった最新手法、カテゴリデータの処理まで詳しく解説しています。第2部「実践編」では、擬似データを用いた手法間の比較検証や、100万件規模の大規模データへの適用など、現場での具体的な実例を通して実践的なノウハウを学びます。さらに、欠損値処理を単なる前処理ではなく「推論全体の妥当性を左右する設計事項」と位置付け、業務やシステム部門との合意形成、ガバナンス、監査や運用のためのデータ保持基準といった組織的な判断基準まで踏み込んでいる点も大きな特徴です。
実務でのデータ分析をより精緻かつ正確なものにし、組織におけるデータ運用の質を一層向上させたいすべての実務家にとって、包括的なガイドとなる一冊です。
目次
第1章 欠損データメカニズム(Missing Data Mechanism)
第2章 伝統的な欠損値処理方法(Traditional Missing Data Techniques)
第3章 現代的な欠損値処理方法(Modern Missing Data Techniques)
第4章 Rパッケージと分析ツール
第6章 理論編のまとめと手法選択の指針
第7章 実践編の全体像と検証設計
第8章 分析対象データと検証方法
第9章 擬似データの分析
第10章 100万件のデータによる補完手法の実データ検証
第11章 疑似データ・100万件データ分析の総括と欠損値処理方法の選択指針
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