データ分析における異常性の理解

異常性は、予想される値の分布と比較して、観測値がどの程度異常であるか、または予想外であるかを示す尺度です。言い換えれば、観察が過去の経験や知識に基づいて予想されるものからどの程度逸脱しているかを測定します。たとえば、人々のグループの身長を測定する場合、1 人の身長が 2 メートルであるとします。これはグループの平均身長よりもはるかに高いため、異常であると考えられます。同様に、1 年間にわたって都市の気温を測定し、ある日気温が摂氏 -50 度を記録した場合、これも異常とみなされます。これは、都市の平均気温よりもはるかに低いためです。異常性は、Z スコア、修正 Z スコア、箱ひげ図法などのさまざまな統計手法を使用して測定できます。これらの手法は、観測値がデータセットの平均値または中央値から外れる標準偏差の数を計算します。観測値が平均値または中央値から離れるほど、その観測値はより異常であるとみなされます。

異常性は、さらなる調査や説明が必要となる可能性のあるデータ内の異常なパターンや外れ値を特定するのに役立つため、データ分析において重要です。たとえば、財務データ分析では、異常な株価の動きは市場の傾向や潜在的な不正行為を示している可能性があります。ヘルスケアデータ分析では、医療検査の異常な結果は、重篤な健康状態や検査ミスを示している可能性があります。要約すると、異常性とは、予想される値の分布と比較して、観察結果がどの程度異常または予期せぬものであるかを示す尺度です。これはさまざまな統計手法を使用して測定でき、さらなる調査や説明が必要な可能性のある異常なパターンや外れ値を特定するのに役立つため、データ分析において重要です。