データ分析の現場で避けて通れない「欠損値」の処理について、理論的背景から実務的アプローチまで網羅的に解説しています。「なんとなく」で手法を選びがちな実務家に向けて、より正確で信頼性の高いデータ処理を行うための体系的な指針を提示します。
本書は2部構成となっており、第1部「理論編」では欠損の発生メカニズムや古典的手法に加え、完全情報最尤法や多重代入法といった最新手法、カテゴリデータの処理まで詳しく解説しています。第2部「実践編」では、擬似データを用いた手法間の比較検証や、100万件規模の大規模データへの適用など、現場での具体的な実例を通して実践的なノウハウを学びます。さらに、欠損値処理を単なる前処理ではなく「推論全体の妥当性を左右する設計事項」と位置付け、業務やシステム部門との合意形成、ガバナンス、監査や運用のためのデータ保持基準といった組織的な判断基準まで踏み込んでいる点も大きな特徴です。
実務でのデータ分析をより精緻かつ正確なものにし、組織におけるデータ運用の質を一層向上させたいすべての実務家にとって、包括的なガイドとなる一冊です。

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