この記事では、SQLで時系列データの正規化とスケーリングを行う方法について詳しく解説します。データの前処理は、データ分析や機械学習のパイプラインにおいて極めて重要なステップです。正規化とスケーリングにより、データのバリエーションを制御し、高品質な分析結果を出すことができます。
目次
はじめに
時系列データは、特にファイナンス、リテール、製造業など、多くのビジネス分野で頻繁に使用されます。しかし、そのままのデータを解析に使用すると、非効率な結果や誤解を招く可能性があります。正規化とスケーリングは、このような問題を解決するためのテクニックです。
正規化とは
正規化は、データを特定の範囲内に収める処理です。多くの場合、その範囲は0から1の間となります。
正規化の目的
正規化の主な目的は以下の通りです。
- データの範囲を統一する
- アウトライアー（外れ値）の影響を減らす
- データの解釈を容易にする
SQLでの正規化の例
以下は、SQLで正規化を行う一例です。
SELECT (price - MIN(price)) / (MAX(price) - MIN(price)) as normalized_price
FROM stock_prices;
スケーリングとは
スケーリングは、データの分散を調整する処理です。平均が0、標準偏差が1になるように変換します。
スケーリングの目的
スケーリングの主な目的は以下です。
- データの分散を一定に保つ
- 計算コストを削減する
- アルゴリズムの性能を向上させる
SQLでのスケーリングの例
以下は、SQLでスケーリングを行う一例です。
SELECT (price - AVG(price)) / STDDEV(price) as scaled_price
FROM stock_prices;
正規化とスケーリングの比較
| 項目 | 正規化 | スケーリング |
|---|---|---|
| 目的 | 範囲を統一 | 分散を調整 |
| 主な利点 | アウトライアーの影響を減らす | 計算コストを削減 |
| SQLでの例 | (price – MIN(price)) / (MAX(price) – MIN(price)) | (price – AVG(price)) / STDDEV(price) |
まとめ
正規化とスケーリングは、時系列データを扱う際の重要な前処理手法です。どちらの手法もSQLで容易に実装できます。具体的な状況や目的に応じて、適切な手法を選ぶことが求められます。
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