想像してみてください。オンラインで注文したら、そのアイテムを完璧に補完するおすすめ商品が表示されました。アイテムを買い物カゴに入れて、オンラインショッピングに満足し、Webでの自分の行動に基づく「ちょうど必要だった」関連商品が予測されたことに満足します。または、お気に入りのNetflixドラマのシリーズをすべて見終わってしまい、さみしい気持ちになっているところに、自分がそのプラットフォームで見終えたジャンルや前に見ていたジャンルに基づいて、次の新しい番組がおすすめで表示されました。どちらの例も、予測分析の力を示すものです。予測分析では、企業が現在および過去の顧客データを分析して、未来の結果を予測します。また、少し気づきにくいかもしれませんが、分析の基礎となる、整理、吟味されたデータの力も示しています。予測モデルの力をより強くする方法はあるのでしょうか？あります。それは、特徴量エンジニアリングです。
特徴量エンジニアリングは新しい概念ではありません。機械学習や予測分析を成功に導く重要な手順で、データ分析の世界で「ホットな話題」に再浮上していますが。特徴量エンジニアリングを詳しく読んでいくと、データ操作、前処理、または正規化として知られる基礎的データ処理と認識するかもしれません。
このブログでは、特徴量エンジニアリングの基本と有意性、また、Minitab Statistical Softwareでお客様組織のための最も一般的な特徴量エンジニアリング技法をうまく実装するにはどうすればいいかをご説明します。
データを最大限に活用し、最も適合する予測モデルを定義するには、特徴量エンジニアリングが最初の重要なステップです。特徴量エンジニアリングは、プロセスとその結果のデータに関する知識を使用して、予測モデルを機能させる特性または機能を抽出するタスクです。特徴量は、通常、構造化された列または属性の形で得られ、特徴量の分割、特徴量の組み合わせ、または新しい特徴量の作成（再コード化）で設計できます。予測モデルから可能な限り最高の結果を得るには、整理された質の高いデータが、適切な特徴量エンジニアリングプロセスとモデルのパフォーマンス精度の鍵となります。
特徴量エンジニアリングは、データを探索および準備する際の重要なステップです。
特徴量エンジニアリングのメリット：
1. データを正確に構造化でき、データセットが機械学習アルゴリズムと互換性があることを確認できる。
2. 機械学習モデルのパフォーマンスと精度を向上させることができる。
3. より深くデータを理解し、洞察を得ることができる。
ビジネスのニーズに最適な技法を用いて、データを最大限に活用します。Minitabソリューションアーキテクト、Marilyn Wheatleyが、すぐにMinitab Statistical Softwareで使える特徴量エンジニアリング技法を7つご紹介しています。ホワイトペーパーでは、各技法の使用手順をたどり、Minitab Statistical Softwareでうまく適用する方法をご説明しています。
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