Data preparation

ˈdeɪtə ˌprɛpəˈreɪʃən データプリパレーション

1. データ準備、データ前処理

生データを分析や機械学習モデルが利用できる形式に変換するプロセス全体を指します。これには、データのクリーニング、欠損値の処理、データ変換、正規化、特徴量エンジニアリングなどが含まれ、分析の品質を大きく左右する重要なフェーズです。

Data preparation is a crucial step in any data science project. (データ準備は、あらゆるデータサイエンスプロジェクトにおいて極めて重要なステップです。)

• Data preparation: 分析やモデル構築に先立って行われるデータの前処理や整形を指します。
• is: 「〜である」という存在や状態を示します。
• a crucial step: 「極めて重要な段階」という意味です。crucialは非常に重要、stepは段階や工程を意味します。
• in any data science project: 「あらゆるデータサイエンスプロジェクトにおいて」という意味です。anyはどんな〜でも、projectはプロジェクトを指します。

Proper data preparation can significantly improve the accuracy of machine learning models. (適切なデータ準備は、機械学習モデルの精度を著しく向上させることができます。)

• Proper data preparation: 「適切なデータ準備」という意味で、データの品質や目的に合わせた前処理を指します。
• can significantly improve: 「著しく改善できる」という意味です。canは可能、significantlyは著しく、improveは改善するを意味します。
• the accuracy: 「精度」を指します。ここではモデルの予測の正確さを意味します。
• of machine learning models: 「機械学習モデルの」という意味です。machine learningは機械学習、modelはモデルを指します。

We spent most of our time on data preparation before the actual analysis. (私たちは実際の分析の前に、ほとんどの時間をデータ準備に費やしました。)

• We: 「私たち」という複数の人を指す代名詞です。
• spent: 「費やした」という過去の行為を示し、spend（費やす）の過去形です。
• most of our time: 「私たちの時間のほとんど」という意味で、ある期間の大部分を指します。
• on data preparation: 「データ準備に」という意味で、何に時間を使ったかを示します。
• before the actual analysis: 「実際の分析の前に」という意味です。beforeは〜の前に、actualは実際の、analysisは分析を指します.

関連

• Data cleaning
• Data transformation
• Feature engineering
• Data preprocessing
• ETL
• Data mining