(cache)ユウ｜プログラミングとAI on X: "データ前処理の主要ステップまとめ📝 良い分析ができるかどうかは、ここをどれだけ丁寧にやったかで決まります。 1️⃣ 主な手法: 欠損値削除、IQR法での外れ値検出、標準化など 2️⃣ 応用: 特徴量作成や、時系列データの分解 3️⃣ 鉄則: 欠損値 → 外れ値 → スケーリングの順で処理 https://t.co/hiBwekTVsX" / X

データ前処理の主要ステップまとめ

良い分析ができるかどうかは、ここをどれだけ丁寧にやったかで決まります。 1️⃣

主な手法: 欠損値削除、IQR法での外れ値検出、標準化など 2️⃣

応用: 特徴量作成や、時系列データの分解 3️⃣

鉄則: 欠損値 → 外れ値 → スケーリングの順で処理闇雲にコードを書く前に、まずはドメイン知識（そのデータの背景）を活用して理解することが大切だと学びました。

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