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# System prepended metadata

title: revenue forecast 単変量分析
tags: [' training', ' AI基礎研修', TIS, ' 3rd']

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title: revenue forecast 単変量分析
tags: TIS, AI基礎研修, 3rd, training
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# 単変量解析レポート
:::info
- 単変量分析のモチベーション
    - どのようなデータ加工を施すべきか確認したい
        - 欠損値は存在するか？存在する場合にどのくらいの割合か？
        - 外れ値は存在しないか？
            - 存在したらlog変換 or binning
        - 水準数が多すぎる質的変数は存在しないか？
            - 水準数が多いとonehot化した場合にカラム数が多くなる
                - 精度に悪影響する場合が多い
                - データ量が増え、機械工数が増す
                - 出来上がったモデルの解釈がし難くなる
                    - 変数を追加する際に仮説を立て難くなる
:::

## 質的変数

### ▮ workclass
- 水準数:  9
- 欠損値割合:  0.0

![](https://i.imgur.com/CabdWwP.png)

### ▮ education
- 水準数:  16
- 欠損値割合:  0.0

![](https://i.imgur.com/lGH9SJb.png)

### ▮ marital-status
- 水準数:  7
- 欠損値割合:  0.0

![](https://i.imgur.com/tLbgful.png)

### ▮ occupation
- 水準数:  15
- 欠損値割合:  0.0

![](https://i.imgur.com/TqR9ePr.png)

### ▮ relationship
- 水準数:  6
- 欠損値割合:  0.0

![](https://i.imgur.com/QN316aH.png)

### ▮ race
- 水準数:  5
- 欠損値割合:  0.0

![](https://i.imgur.com/o5Hgb5a.png)

### ▮ sex
- 水準数:  2
- 欠損値割合:  0.0

![](https://i.imgur.com/x68dJPI.png)

### ▮ native-country
- 水準数:  41
- 欠損値割合:  0.0

![](https://i.imgur.com/hwQAI5E.png)

### ▮ Y
- 水準数:  2
- 欠損値割合:  0.0

![](https://i.imgur.com/AhG3jGv.png)

## 量的変数

### ▮ age
- Zero割合
0.0
- describe
count    16280.000000
mean        38.603808
std         13.672102
min         17.000000
25%         28.000000
50%         37.000000
75%         48.000000
max         90.000000
Name: age, dtype: float64

![](https://i.imgur.com/CcC1quX.png)

### ▮ fnlwgt
- Zero割合
0.0
- describe
count    1.628000e+04
mean     1.899753e+05
std      1.048903e+05
min      1.228500e+04
25%      1.186912e+05
50%      1.789955e+05
75%      2.376340e+05
max      1.226583e+06
Name: fnlwgt, dtype: float64

![](https://i.imgur.com/g2mtJhv.png)

### ▮ education-num
- Zero割合
0.0
- describe
count    16280.000000
mean        10.089558
std          2.570911
min          1.000000
25%          9.000000
50%         10.000000
75%         12.000000
max         16.000000
Name: education-num, dtype: float64

![](https://i.imgur.com/IB3AFOL.png)

### ▮ capital-gain
- Zero割合
0.9135749385749385
- describe
count    16280.000000
mean      1131.057617
std       7672.406043
min          0.000000
25%          0.000000
50%          0.000000
75%          0.000000
max      99999.000000
Name: capital-gain, dtype: float64

![](https://i.imgur.com/zO48eAK.png)

### ▮ capital-loss
- Zero割合
0.953009828009828
- describe
count    16280.000000
mean        88.075369
std        405.251482
min          0.000000
25%          0.000000
50%          0.000000
75%          0.000000
max       4356.000000
Name: capital-loss, dtype: float64

![](https://i.imgur.com/LWXEkkU.png)

### ▮ hours-per-week
- Zero割合
0.0
- describe
count    16280.000000
mean        40.410012
std         12.311716
min          1.000000
25%         40.000000
50%         40.000000
75%         45.000000
max         99.000000
Name: hours-per-week, dtype: float64

![](https://i.imgur.com/z83M52k.png)
