# MySQLで異常値を検知するクエリ（Zスコア、IQR法など）

## 目次
1. はじめに
2. 異常値とは？
3. データの準備
4. Zスコアを用いた異常値検知
   - 4-1. Zスコアとは
   - 4-2. MySQLでのZスコア計算
   - 4-3. クエリによる異常値検知
5. IQR法を用いた異常値検知
   - 5-1. IQR法とは
   - 5-2. MySQLでのIQR計算
   - 5-3. クエリによる異常値検知
6. 比較と考察
7. まとめ

## 1. はじめに
データサイエンスや機械学習の分野では、データの中に含まれる異常値の検知と処理は重要なプロセスです。異常値とは、データセット内において他のデータ点から著しく外れた値を指します。これらは通常の分析を歪める可能性があるため、事前に検知し、適切に対処する必要があります。この記事では、MySQLを利用して異常値を検知する方法を、ZスコアとIQR法の2つの手法を用いて解説します。

## 2. 異常値とは？
異常値（アウトライヤー）は、データ集合内の他の観測値と著しく異なるデータポイントです。異常値は、測定エラー、データ入力エラー、サンプル汚染などの結果である場合がありますが、重要な情報を含む場合もあるため、慎重に取り扱う必要があります。

## 3. データの準備
以下の例では、`sales`というテーブルを用意し、各店舗の売上を記録していると仮定します。テーブルのスキーマは以下のようになります。

![img](/mosaic-code.jpg)

ここにサンプルデータを挿入します。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 4. Zスコアを用いた異常値検知

### 4-1. Zスコアとは
Zスコアは、データポイントが平均からどれだけ離れているかを標準偏差単位で表す値です。Zスコアが高い（または低い）ほど、データ点は異常とみなされます。

### 4-2. MySQLでのZスコア計算
Zスコアは、以下の式で計算されます。

\[ Z = \frac{(X - \mu)}{\sigma} \]

ここで、\( X \)はデータポイント、\( \mu \)は平均、\( \sigma \)は標準偏差です。

まず、平均と標準偏差をMySQLで計算します。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 4-3. クエリによる異常値検知
今度は、Zスコアを計算し、閾値を用いて異常値を検知します（通常、閾値として3を使用することが一般的です）。

![img](/mosaic-code.jpg)

このクエリでは、Zスコアが3を超えるデータポイントを異常値として検出します。

## 5. IQR法を用いた異常値検知

### 5-1. IQR法とは
IQR（四分位範囲）法では、データの第1四分位数（Q1）と第3四分位数（Q3）を用いて異常値を検知します。異常値は、以下の式で定義されます。

\[ \text{異常値} < Q1 - 1.5 \times \text{IQR} \]
\[ \text{異常値} > Q3 + 1.5 \times \text{IQR} \]

ここで、IQRはQ3からQ1を引いた範囲です。

### 5-2. MySQLでのIQR計算
MySQLを用いて、四分位数を計算し、IQRを求めます。

![img](/mosaic-code.jpg)

四分位数自体はMySQLで直接計算できませんが、`PERCENTILE_CONT`のような関数を模倣することで四分位数の推定が可能です。この部分は、実装依存となります。

### 5-3. クエリによる異常値検知
IQR法を利用して異常値を検知するクエリを記述します。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 6. 比較と考察
ZスコアとIQR法の2つの方法はそれぞれ異なる特性を持ちます。Zスコアは正規分布に基づいており、平均からのずれを基準としているため、正規分布に従うデータに適しています。一方、IQR法はデータの分布に依存しないため、特異なデータ分布にも利用可能です。

実際の使用では、データの特性に応じて適切な手法を選択する必要があります。また、異常値の検出は、多くの場合データの前処理における最初のステップであり、その後の分析の精度に大きく影響を及ぼします。

## 7. まとめ
異常値の検出は、データ分析において重要なプロセスです。この記事では、MySQLを使用してZスコアとIQR法の2つの方法で異常値を検出する方法を紹介しました。これらのテクニックを使用し、データの正確性を向上させ、分析の品質を高めてください。 [cv:issue_marketplace_engineer]

# MySQLで異常値を検知するクエリ（Zスコア、IQR法など）

## 目次
1. はじめに
2. 異常値とは？
3. データの準備
4. Zスコアを用いた異常値検知
   - 4-1. Zスコアとは
   - 4-2. MySQLでのZスコア計算
   - 4-3. クエリによる異常値検知
5. IQR法を用いた異常値検知
   - 5-1. IQR法とは
   - 5-2. MySQLでのIQR計算
   - 5-3. クエリによる異常値検知
6. 比較と考察
7. まとめ

## 1. はじめに
データサイエンスや機械学習の分野では、データの中に含まれる異常値の検知と処理は重要なプロセスです。異常値とは、データセット内において他のデータ点から著しく外れた値を指します。これらは通常の分析を歪める可能性があるため、事前に検知し、適切に対処する必要があります。この記事では、MySQLを利用して異常値を検知する方法を、ZスコアとIQR法の2つの手法を用いて解説します。

## 2. 異常値とは？
異常値（アウトライヤー）は、データ集合内の他の観測値と著しく異なるデータポイントです。異常値は、測定エラー、データ入力エラー、サンプル汚染などの結果である場合がありますが、重要な情報を含む場合もあるため、慎重に取り扱う必要があります。

## 3. データの準備
以下の例では、`sales`というテーブルを用意し、各店舗の売上を記録していると仮定します。テーブルのスキーマは以下のようになります。

```sql
CREATE TABLE sales (
  id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  store_id INT,
  sale_amount FLOAT
);
```

ここにサンプルデータを挿入します。

```sql
INSERT INTO sales (store_id, sale_amount) VALUES
(1, 100),
(1, 150),
(1, 200),
(1, 130),
(2, 5000), -- 異常値
(2, 190),
(2, 220),
(2, 180),
(3, 170),
(3, 160),
(3, 165),
(3, 172);
```

## 4. Zスコアを用いた異常値検知

### 4-1. Zスコアとは
Zスコアは、データポイントが平均からどれだけ離れているかを標準偏差単位で表す値です。Zスコアが高い（または低い）ほど、データ点は異常とみなされます。

### 4-2. MySQLでのZスコア計算
Zスコアは、以下の式で計算されます。

\[ Z = \frac{(X - \mu)}{\sigma} \]

ここで、\( X \)はデータポイント、\( \mu \)は平均、\( \sigma \)は標準偏差です。

まず、平均と標準偏差をMySQLで計算します。

```sql
SELECT
    AVG(sale_amount) AS mean,
    STDDEV(sale_amount) AS std_dev
FROM sales;
```

### 4-3. クエリによる異常値検知
今度は、Zスコアを計算し、閾値を用いて異常値を検知します（通常、閾値として3を使用することが一般的です）。

```sql
SELECT
    *,
    (sale_amount - (SELECT AVG(sale_amount) FROM sales)) / (SELECT STDDEV(sale_amount) FROM sales) AS z_score
FROM 
    sales
HAVING ABS(z_score) > 3;
```

このクエリでは、Zスコアが3を超えるデータポイントを異常値として検出します。

## 5. IQR法を用いた異常値検知

### 5-1. IQR法とは
IQR（四分位範囲）法では、データの第1四分位数（Q1）と第3四分位数（Q3）を用いて異常値を検知します。異常値は、以下の式で定義されます。

\[ \text{異常値} < Q1 - 1.5 \times \text{IQR} \]
\[ \text{異常値} > Q3 + 1.5 \times \text{IQR} \]

ここで、IQRはQ3からQ1を引いた範囲です。

### 5-2. MySQLでのIQR計算
MySQLを用いて、四分位数を計算し、IQRを求めます。

```sql
SELECT 
    sale_amount FROM sales
ORDER BY sale_amount;
```

四分位数自体はMySQLで直接計算できませんが、`PERCENTILE_CONT`のような関数を模倣することで四分位数の推定が可能です。この部分は、実装依存となります。

### 5-3. クエリによる異常値検知
IQR法を利用して異常値を検知するクエリを記述します。

```sql
WITH sales_with_ranks AS (
    SELECT
      s.sale_amount,
      @rank := @rank + 1 AS rank
    FROM (SELECT @rank := 0) r, sales s
    ORDER BY s.sale_amount
),
quartiles AS (
    SELECT 
        MAX(CASE WHEN rank = FLOOR((@rank - 1) / 4) THEN sale_amount END) AS q1,
        MAX(CASE WHEN rank = FLOOR((@rank - 1) * 3 / 4) THEN sale_amount END) AS q3
    FROM sales_with_ranks
)
SELECT 
    s.*
FROM 
    sales s,
    quartiles q
WHERE
    s.sale_amount < q.q1 - 1.5 * (q.q3 - q.q1)
    OR s.sale_amount > q.q3 + 1.5 * (q.q3 - q.q1);
```

## 6. 比較と考察
ZスコアとIQR法の2つの方法はそれぞれ異なる特性を持ちます。Zスコアは正規分布に基づいており、平均からのずれを基準としているため、正規分布に従うデータに適しています。一方、IQR法はデータの分布に依存しないため、特異なデータ分布にも利用可能です。

実際の使用では、データの特性に応じて適切な手法を選択する必要があります。また、異常値の検出は、多くの場合データの前処理における最初のステップであり、その後の分析の精度に大きく影響を及ぼします。

## 7. まとめ
異常値の検出は、データ分析において重要なプロセスです。この記事では、MySQLを使用してZスコアとIQR法の2つの方法で異常値を検出する方法を紹介しました。これらのテクニックを使用し、データの正確性を向上させ、分析の品質を高めてください。 [![image](https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/issue-pro-42602.appspot.com/o/topics%2F17fa658b-53c7-4ca0-a28b-e588ed1bd371?alt=media&token=2c00afff-85ff-4428-8d15-696ab676dcb0)](https://i-ssue.com/lp/check_salary)

MySQLで異常値を検知するクエリ（Zスコア、IQR法など）

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