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title: "インプテーションとは？（欠損値補完の基本）【DS検定】"
description: "インプテーションとは、欠損しているデータを平均値・中央値・最頻値などで補う手法です。DS検定で問われる定義、具体例、似た概念との違い、選択肢の見分け方を整理します。主要な混同パターンや実務での読み取り方も確認します。初学者が迷いやすい判断ポイントも確認します。"
canonical_url: "https://stemtazoo.github.io/ds/imputation/"
section: "ds"
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＞ インプテーションとは？（欠損値補完の基本）【DS検定】
## まず結論
インプテーションとは、欠損しているデータを平均値・中央値・最頻値などで補う手法です。
DS検定では「欠損値をどう扱うか」を判断できるかが問われます。
## 直感的な説明
アンケートで「年齢」が未回答の人がいたとします。
そのままでは平均年齢が計算できません。
そこで「この列の平均値で埋めよう」と考えるのがインプテーションです。
業務でもよくあります。
センサー値が一部欠けている、売上データが一部抜けているなど、
「欠けているけど分析は続けたい」という場面で使われます。
重要なのは、
**欠損をそのままにすると分析ができないことがある**
という点です。
## 定義・仕組み
インプテーション（Imputation）とは、
欠損値（missing value）を何らかの値で補完する処理です。
代表的な方法は以下です。
- 平均値で埋める
- 中央値で埋める
- 最頻値で埋める
- 近いデータを使って推定する
DS検定リテラシーでは、
高度な数式よりも「欠損を削除するか、補完するかの判断」が重要です。
ポイントは、
- 欠損を削除するとデータが減る
- 補完すると値に人工的な情報が入る
というトレードオフがあることです。
## どんな場面で使う？
### 使う場面
- データ数が少なく、削除すると困る場合
- 機械学習モデルに欠損が入力できない場合
- ビジネス上、平均的な値で扱っても問題ない場合
### 注意が必要な場面
- 欠損に意味がある場合（例：未回答＝拒否）
- 欠損が特定の層に偏っている場合
- 精度を重視する分析の場合
DS検定では、
「とりあえず平均で埋めればよい」と書かれていたら要注意です。
## よくある誤解・混同
### ① ノーマライゼーションとの混同
ノーマライゼーションは「値のスケールをそろえる」処理です。
欠損を埋める処理ではありません。
### ② エンコーディングとの混同
エンコーディングは「カテゴリ変数を数値化する」処理です。
欠損とは関係ありません。
### ③ オーバーサンプリングとの混同
オーバーサンプリングは「不均衡データで少数クラスを増やす」方法です。
欠損処理とは目的がまったく違います。
DS検定では、
「平均で置き換える」と書いてあればインプテーション、
「0〜1にそろえる」とあればノーマライゼーション、
と切り分けられるかがポイントです。
## まとめ（試験直前用）
- インプテーション＝欠損値を補う手法
- 代表例は平均・中央値・最頻値での補完
- 削除とのトレードオフを意識する
- 「スケール調整」や「カテゴリ変換」と混同しない
DS検定では
「欠損をどう扱うか」という判断問題として出題されることが多いです。
## 対応スキル項目（データサイエンス力シート）
- データ前処理
- データの品質管理
- ★ 欠損値や外れ値を適切に扱うことができる