データの準備例

この例では、コンプライアンス チームが自動車業界の不正検出の精度に関心を持っています。ただし、分析を開始する前にデータを準備する必要があります。次の手順に従って、insurance_fraud_data.csvをさらに分析する準備をし ます 。これらの変更を行うには、列を選択し、 データ準備オプション を開いて列のクリーンアップ オプションにアクセスします。

1. Minitabデータセンターで 保険詐欺データ を開きます。
2. claim_numberの場合は、データ型を数値からテキストに変更します。
3. claim_numberの場合は、列の値の先頭に # を付加します。
4. age_of_driverの場合は、100 年以下のドライバーのみを含めるようにフィルター処理します。
5. 性別は、 M を 男性 に、 F を 女性に変更します。
6. annual_incomeの場合は、1 を超えるドライバーのみを含めるようにフィルター処理します。
7. address_changeの場合は、データ タイプを数値からテキストに変更します。
8. address_change で、 1 を yes に、 0 を noに変更します。
9. 郵便番号の場合は、データ型を数値からテキストに変更します。
10. 高度な並べ替え を使用して、詐欺、傷害請求、郵便番号で並べ替えます。

すべての準備手順を適用したら、同じ列を持つ将来のデータ セットで使用するために手順を保存します。手順を保存するには、手順を .mdcs ファイルとしてエクスポートします。

1. [ステップ] ウィンドウで、ドロップダウン メニューから [ エクスポート手順 ] を選択します。
2. ファイルはダウンロードフォルダまたはその他の保存場所に保存され、データファイルと同じ名前が使用されます。それに応じて名前を変更します。

各列には、データの形状、データの範囲、およびデータ型を表すアイコンを示す概要があります。

データ要約 を開くと、これらの列の要約統計量に関する詳細情報が表示されます。