標準化
標準化（Standardization）は、統計学やデータ分析において、異なる尺度やスケールを持つデータを同じ尺度に変換するプロセスです。標準化は、データを平均が0、標準偏差が1の正規分布（標準正規分布）に従うように変換することが一般的です。標準化により、異なる尺度のデータを比較しやすくし、統計的な解析や機械学習モデルの訓練などのプロセスを効果的に行うことができます。
標準化の一般的な方法は、以下の数式を使用して行います：
標準化された値（Zスコア） = (元の値 – 平均) / 標準偏差
この数式では、元のデータから平均を引き、その結果を標準偏差で割ることで、標準化された値（Zスコア）が得られます。Zスコアは平均が0、標準偏差が1の正規分布に基づいており、この尺度を使うことでデータを比較しやすくなります。
標準化の主な利点と用途は以下のとおりです：
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データの比較: 標準化により、異なる尺度や単位を持つデータを比較できます。これは、異なる変数間の相対的な重要性を評価する際に役立ちます。
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統計的解析: 標準化は統計的解析（回帰分析、クラスタリング、因子分析など）においてデータの前処理ステップとして使用されます。標準化されたデータは、分析アルゴリズムが収束しやすくなり、解釈が容易になります。
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機械学習: 機械学習モデルの訓練において、異なる特徴間でのスケールの違いを排除するために標準化が行われます。これにより、モデルのパフォーマンスが向上し、特徴の重要性を評価できます。
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データ可視化: 標準化されたデータは、異なる尺度を持つ変数を含むグラフやプロットを作成する際に役立ちます。データが同じ尺度であるため、視覚的な比較が容易になります。
標準化は、データの前処理の重要なステップであり、データ分析および機械学習の多くのアプリケーションで一般的に使用されます。ただし、標準化を行う際には、元のデータの特性やコンテキストに応じて適切な方法を選択することが重要です。