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フィールドの標準化 (データ管理ツール)

サマリー

フィールド内の値を指定のスケールに準拠した値に変換することで標準化します。 標準化の方法には、Z スコア、最小-最大、絶対最大値、ロバスト標準化などがあります。

フィールドの標準化ツールの図

4 つの方法のいずれかを使用して、フィールドの値を標準化します。

使用法

注意:

このツールを実行すると、入力データが変更されます。 詳細と不要なデータの変更を回避するための方法については、入力データを変更または更新するツールをご参照ください。

  • Z スコア最小-最大絶対最大値、および ロバスト標準化 という 4 つの標準化方法があります。

    • Z スコア 方法では、標準偏差を使用してフィールド内の 1 つの値とすべての値の平均との差を計測します。この方法は標準スコアとも呼ばれています。

      • Potential application—フィールド内の値の分布を基準にして値の有意性を評価します。 たとえば、ある郡の有権者投票率を国内のその他の郡と照らし合わせて評価することができます。これにより、典型的な有権者投票率のパターンや有権者投票率の有意に高い郡と有意に低い郡を特定できるようになります。

      • Consideration—この方法では正規分布が求められます。 データの分布が大きく偏っている場合は、この方法をお勧めしません。

      • Equation—。ここで、x' は標準化後の値、x は元の値、x は平均、σx は標準偏差です。

    • 最小-最大 方法では、元のそれぞれのデータ値の関係を維持しながら、ユーザーが指定した最小値から最大値までの範囲内で値をスケールに変換します。

      • Potential application—不動産鑑定士は、建物内の部屋数や建物の築年数といった住宅の特徴を フォレストベースの分類と回帰分析 ツールなどのモデルで使用する前に、同じレベルにスケール処理することができます。

      • Consideration—この方法は、データ内の外れ値や極値の影響を受ける傾向があります。

      • Equation—。ここで、x' は標準化後の値、x は元の値、min(x) はデータの最小値、max(x) はデータの最大値、a はユーザーが指定した最小値、b はユーザーが指定した最大値です。

    • 絶対最大値 方法では、各値をフィールド内の絶対最大値で除算して、分布内の 1 つの値と絶対最大値との差を比較します。

      • Potential application—この方法は、安定した論理的な最大値が設定されたデータを操作していて、各値をその最大値と比較する場合に有効です。 たとえば、ある郡の得票数に、その郡の有権者人口を上回る投票を含めることはできません。 投票率が最も高い郡が最大値になり、有権者投票率の絶対最大値を基準にしてその他すべての郡が評価されます。

      • Consideration—出力スケールは -1 ~ 1 です。 正の値が大きいほど値が 1 に近づき、負の値が大きいほど値が -1 に近づきます。

      • Equation—。ここで、x' は標準化後の値、x は元の値、max(|x|) はデータの絶対最大値です。

    • ロバスト標準化 方法では、Z スコアのロバスト バリアントを使用して、指定したフィールド内の値を標準化します。 このバリアントは、平均と標準偏差の代わりに中央値と四分位範囲を使用します。

      • Potential application—不動産鑑定士は、ある都市の住宅の価値を評価しようとしましたが、住宅の価値が極端に高い近郊の高級住宅地でデータ内に外れ値が発生しました。 不動産鑑定士はロバスト標準化を使用して、これらの外れ値がその都市の住宅の価値の分布に与えている影響を緩和させることができます。

      • Consideration—この方法は、中央値と四分位範囲を使用するため、外れ値が分布に与えている影響を緩和させる場合に有効です。

      • Equation—。ここで、x' は標準化後の値、x は元の値、median(x) はデータの中央値、IQR(x) はデータの四分位範囲です。

  • フィールドが複数存在する場合は、指定した標準化方法がすべてのフィールドに適用されます。

  • このツールを実行すると、入力データが変更され、新しく作成された標準化後のフィールドが入力テーブルまたはフィーチャクラスに追加されます。

  • 選択したフィールドごとに、ジオプロセシング メッセージ結果で統計サマリーが生成されます。 これには、最大、最小、合計、平均、標準偏差、中央値、歪度、尖度が含まれています。

  • Z スコア標準化では、平均からの二乗偏差を N で除算し、その平方根を取ることで標準偏差を推定します。ここで、N はレコードの数です。 標準偏差の実装によっては、(N-1) で除算することもあるため、推定される標準偏差に差異が生じます。

パラメーター

ラベル 説明 データ タイプ

入力テーブル

値が標準化されるフィールドを含むテーブル。

Table View; Raster Layer; Mosaic Layer

標準化対象フィールド

標準化される値を含むフィールド。 フィールドごとに、出力フィールド名を指定できます。 出力フィールド名を指定しないと、このツールによって、フィールド名と選択した方法から出力フィールド名が生成されます。

値テーブル列:

  • Input FieldThe field that will be standardized.

  • Output Field NameThe name of the output field. The output field can be a new or existing field.

Value Table

標準化方法

(オプション)

指定したフィールドに含まれている値の標準化に使用する方法を指定します。

  • Z スコア標準スコア (Z スコア)、つまり平均値を上回る標準偏差または下回る標準偏差の数が使用されます。 Z スコア式は、列内の該当する値とすべての値の平均値との差を、列内の値の標準偏差で除算して計算します。 これがデフォルトです。

  • 最小-最大これらの値は、ユーザーが指定した最小値から最大値までの範囲内でスケールに変換されます。

  • 絶対最大値列内の各値が列内の絶対最大値で除算されます。

  • ロバスト標準化Z スコア式のロバスト バリアントを使用して、指定したフィールド内の値を標準化します。 このバリアントは、平均値と標準偏差の代わりに中央値と四分位範囲を使用します。

String

最小値

(オプション)

生成された出力値のスケールで最小値を指定するために 標準化方法 パラメーターの 最小-最大 方法で使用される値。

Double

最大値

(オプション)

生成された出力値のスケールで最大値を指定するために 標準化方法 パラメーターの 最小-最大 方法で使用される値。

Double

派生した出力

ラベル 説明 データ タイプ

更新された入力テーブル

新しいエンコード済みフィールドを含むテーブル。

Table View

環境

範囲

ライセンス情報

  • Basic: はい
  • Standard: はい
  • Advanced: はい