データ分析の際、あなたは 外れ値 に直面することがあるでしょう。外れ値とは、他のデータポイントに比べて異常に大きいまたは小さい値を指します。このガイドでは、外れ値の意味、求め方、そしてその重要性について詳しく解説します。
外れ値は、あるデータセットにおいて他のデータと極端に異なる値です。例えば、テストのスコアが90点、92点、プラス12点という場合、12点のスコアが外れ値に該当します。😲
「外れ値はデータの質を損なう可能性があるため、注意が必要です。」 - データアナリスト
外れ値を特定するための一般的な方法には以下が含まれます：
四分位範囲法では、1つのデータセットから第1四分位数（Q1）と第3四分位数（Q3）を計算し、IQR（四分位範囲）を求めます。
計算式は以下の通りです：
外れ値は次の条件で特定されます：
この方法では、データの平均値と標準偏差を基に外れ値を特定します。
外れ値の条件は次の通りです：
ここで、\( \mu \) は平均、\( \sigma \) は標準偏差です。
Zスコアを用いて、各値が平均からどれだけ離れているかを測定します。Zスコアは次のように計算されます：
Zスコアが3を超える場合、そのデータは外れ値と見なされます。😅
外れ値は分析結果に大きな影響を与える可能性があります。不適切に処理した場合、全体のデータの信頼性を損なうことがあります。
考えられる影響は次の通りです：
外れ値は、データ分析の過程で避けて通れない重要な要素です。正しく求め、判断することが、信頼性のある分析結果を得るための鍵となります。💡
今後のプロジェクトで、しっかりと外れ値を管理して