SQLにおいて、カテゴリカルデータはしばしば特別な処理を要するデータ型となっています。カテゴリカルデータは文字列や数値など、固定された範囲内の値しか取らないデータを指します。この記事では、カテゴリカルデータのエンコーディング方法とそのSQLでの具体的な適用例について深く掘り下げます。
目次
なぜエンコーディングが必要なのか
カテゴリカルデータはそのままでは数値的な分析や機械学習モデルのトレーニングに適用することができない場合が多いです。そのため、これらのデータを有効に活用するためには、適切なエンコーディング手法を用いる必要があります。
主なエンコーディング手法
カテゴリカルデータを扱う際によく用いられるエンコーディング手法には、主に以下の3種類があります。
One-Hot Encoding（ワンホットエンコーディング）
この手法は最も一般的なものの一つで、各カテゴリに一意のフラグを設定する方法です。
| 元データ（性別） | 男 | 女 |
|---|---|---|
| データ1 | 1 | 0 |
| データ2 | 0 | 1 |
Label Encoding（ラベルエンコーディング）
カテゴリを整数値にマッピングする手法です。
| 元データ（性別） | エンコード後 |
|---|---|
| 男 | 1 |
| 女 | 2 |
Frequency Encoding（頻度エンコーディング）
カテゴリの出現頻度に基づいてエンコードします。
| 元データ（商品） | エンコード後 |
|---|---|
| リンゴ | 0.8 |
| バナナ | 0.2 |
SQLでの適用例
One-Hot Encoding
SELECT
CASE WHEN 性別 = '男' THEN 1 ELSE 0 END as 性別_男,
CASE WHEN 性別 = '女' THEN 1 ELSE 0 END as 性別_女
FROM ユーザーテーブル;
Label Encoding
SELECT
CASE
WHEN 性別 = '男' THEN 1
WHEN 性別 = '女' THEN 2
END as 性別_エンコード
FROM ユーザーテーブル;
Frequency Encoding
WITH 頻度テーブル AS (
SELECT 商品, COUNT(*)/SUM(COUNT(*)) OVER () as 頻度
FROM 商品テーブル
GROUP BY 商品
)
SELECT A.*, B.頻度
FROM 商品テーブル A
LEFT JOIN 頻度テーブル B ON A.商品 = B.商品;
まとめ
カテゴリカルデータのエンコーディングは、データ分析や機械学習において重要なステップの一つです。選ぶ手法によっては、より高度な分析が可能になる場合もあります。SQLでの具体的な適用例を通して、どのようにこれらの手法が活用できるかを理解できたでしょうか。選ぶエンコーディング手法は目的に応じて柔軟に選びましょう。
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