生データとローデータの違いとは？データ解析の基本概念をわかりやすく解説

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生データとローデータとは？

生データとローデータは、データ解析において重要な概念です。ただし、両者は異なる意味を持っています。

生データとは、収集したデータそのままの状態を指します。つまり、加工や整形を行っていないデータのことです。例えば、アンケート調査で得られた回答記録や、センサーで取得したデータなどが生データにあたります。

一方、ローデータとは、データ解析のための前処理が済んだデータを指します。データのクレンジング（クリーニング）や、欠損値の処理、変数のスケーリングや正規化などの前処理が終わったデータを言います。ローデータは、生データから必要な情報を選別し、整形したもので、データ解析に適した状態になっています。

データ解析とは、膨大なデータから有益な情報を引き出すことです。データ解析には、大きく分けて3つの段階があります。

1. 記述統計
2. 推測統計
3. 予測分析

記述統計は、データの特徴を説明するための統計解析のことです。データの平均値、分散、最大値、最小値など、基本的な統計量を算出することで、データの傾向を把握することができます。

推測統計は、データから得られた情報をもとに、母集団の特徴を推測するための統計解析のことです。仮説検定や信頼区間の算出などが代表的な解析方法です。

予測分析は、データから未来の傾向や動向を予測するための統計解析のことです。回帰分析や時系列分析などが代表的な手法です。

データ解析の基本概念は、生データとローデータの違いからスタートします。生データからローデータを作り出し、記述統計、推測統計、予測分析の段階を経て、有益な情報を引き出すことができます。データ解析には、様々な分析手法がありますが、基本的な概念を理解しておくことが大切です。