データ要約(Data Summarization) | Webクローラ | ScrapeStorm
摘要:Data Summarization(データ要約)は、大量のデータを短くわかりやすい形式で表現するプロセスです。データ要約の目的は、データセットの主要な特性やパターンを理解しやすくすることです。 ScrapeStorm無料ダウンロード
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概要
Data Summarization(データ要約)は、大量のデータを短くわかりやすい形式で表現するプロセスです。データ要約の目的は、データセットの主要な特性やパターンを理解しやすくすることです。
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適用シーン
データサイエンティストやアナリストが大規模なデータセットを理解するための初期ステップとして利用。管理者やステークホルダーに対するデータ報告書で、主要な洞察を簡潔に伝えるため。学術研究で、大量の実験データや調査結果を要約し、主要な発見を提示するため。
メリット:大量のデータを短時間で把握できるため、分析や意思決定が迅速に行える。複雑なデータを簡潔に伝えることで、非技術的な関係者にも理解しやすくなる。データの主要なパターンやトレンドを迅速に識別できる。異常値や外れ値を簡単に発見し、問題の早期発見につながる。大規模なデータセットを圧縮して保存や伝送が容易になる。
デメリット:要約することで、データの詳細な部分が失われる可能性がある。要約されたデータが完全なデータセットを反映していない場合、誤解を招く可能性がある。要約の方法や基準によっては、特定の情報が過度に強調されることがある。適切なツールや技術がない場合、要約プロセスが複雑で時間がかかることがある。
図例
1. ネットワークトラフィック監視のためのデータ要約。
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2. データ要約の分類。
![](https://jp.scrapestorm.com/wp-content/uploads/image-1194.png)
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参考リンク
https://www.itmedia.co.jp/im/articles/0308/26/news009.html
https://paperswithcode.com/task/data-summarization
https://hevodata.com/learn/data-summarization-in-data-mining/