構造化データを作る

🔖 キーワード索引

「構造化データを作る」を取り巻く中核キーワード群です。検索やインデックス作成で参照する際の手がかりにしてください。各キーワードは関連する概念・手法・道具立てを含み、文献検索や学習計画の起点になります。

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💡 30秒で分かる結論 — 構造化データを作る

最も忙しい読者のために、まず結論だけまとめます。詳細は以下のセクションへ：

構造化データを作る＝Web ページ・PDF・自由記述などの 非構造データ を、分析できる表形式に変換する作業。
工程：取得 → パース → 抽出 → 正規化 → 検証。
非構造：テキスト、画像、音声、 PDF。 半構造：JSON, XML, HTML。 構造化：CSV, Parquet, RDB。
現実のデータの 80% は非構造と言われる。構造化が ML プロジェクトの最大コスト。
ツール：Beautiful Soup / pdfplumber / pandas / 正規表現 / OCR / 最近は LLM も。

📍 文脈 — どこで出会うか

「Web ページの表から都道府県データを取りたい」「PDF レポートの数値を集計したい」 — そのままでは分析できないデータを、 表形式 に直す作業。 SSDSE のような既に整った CSV は 誰かが先にこの作業をしてくれている。

このページの読み方：まず 30秒結論と直感を読み、必要に応じて数式や計算例、落とし穴に進んでください。

🎨 直感で掴む

料理に喩えるなら 下処理。魚を捌き、野菜を切り、計量する — その後の調理（分析）が始められる状態にすること。

典型的なソース：

Web スクレイピング（HTML → 表）
PDF 抽出（行政公開資料）
OCR（紙の帳票 → テキスト）
API レスポンス（JSON → 表）
ログファイル（テキスト → 列分解）

🔬 記号・要素の読み解き

取得 (Extract): HTTP リクエスト、ファイル読込、 DB クエリ等。認証・レート制限・robots.txt に注意。
パース (Parse): HTML/JSON/PDF 等の構造を理解してデータを取り出す。ライブラリ任せがほぼ。
抽出 (Extract fields): 必要な情報を選び出す。 XPath, CSS セレクタ, 正規表現。
正規化 (Normalize): 「東京」「東京都」「Tokyo」を 1 つに統一。日付形式統一、単位統一。
検証 (Validate): 欠損、範囲外、型エラーをチェック。 pandera, Great Expectations が便利。

🧮 実値で計算してみる

気象庁の HTML 表から都道府県の気温データを取得する例の構造：

requests.get(url) で HTML 取得
BeautifulSoup で <table> を見つける
各 <tr> を列に分解
「23.5℃」のような文字列を 23.5 （float）に変換
欠損「-」や「--」を NaN に統一
DataFrame に変換して to_csv で保存

🐍 Python での扱い

最小再現コード。 SSDSE-B のような実データを前提に、 4〜8 行で動く例です：

import requests, pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
html = requests.get('https://example.com/data.html').text
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
rows = [[td.text.strip() for td in tr.find_all('td')] for tr in soup.find_all('tr')]
df = pd.DataFrame(rows[1:], columns=rows[0])
df.to_csv('data/processed/extracted.csv', index=False)

補足：ライブラリのバージョンや前処理状態によって出力は変わります。自分の環境で動かすときは pip list でバージョンを確認し、入力 CSV のパス・列名を実態に合わせてください。

⚠️ よくある落とし穴

構造化データを作るを実務で扱うとき、多くの分析者が同じところでつまずきます。代表的な失敗パターンを先回りで押さえておくと、後工程のトラブルを大幅に減らせます。

❌ 文字コード問題

Shift_JIS / UTF-8 を取り違えると文字化け。 chardet や明示指定で対処。

❌ HTML 構造変更

Web スクレイピングは「サイト改修で即死」が宿命。定期検査と例外処理を。

❌ 法的・倫理的問題

robots.txt 遵守、利用規約確認、過剰なアクセス禁止（DoS とみなされる）。

❌ 型変換の落とし穴

「1,234」「1234」「千二百三十四」が同じ意味なのに別物扱いされる。正規化処理を徹底。

❌ OCR の誤読

「1」と「l」、「0」と「O」を混同しがち。信頼度を保存し、重要箇所は人間検査。

※ 上記は文献調査・現場経験で報告される頻度の高い注意点。ドメインや手法のバージョンによって追加の落とし穴がある場合があります。

🌐 関連手法・派生

ETL ツール：Airflow, dbt, Embulk
正規表現：パターンマッチで抽出
Tabula：PDF 表抽出ライブラリ
LLM でのデータ抽出：自由文から構造化情報を取り出す新潮流
Schema-on-Read：データレイクでスキーマを読み取り時に適用

❓ よくある質問

Q1. 「構造化データを作る」を学ぶ前提知識は？

分野（データ処理）の基本概念を一通り押さえておくと理解が早いです。不明な用語が出てきたら、各リンクから前提の用語ページを参照してください。数式が出てくる場合は中学〜高校レベルの代数と、必要なら微分・確率の基礎が役立ちます。

Q2. 数式が分からなくても使える？

多くの場合「直感」と「Python での扱い」を理解すれば実務で使えます。ただし 落とし穴 セクションの内容は数式の意味と紐づくため、余裕があれば数式も眺めてみてください。

Q3. 関連する手法・概念は？

関連用語セクションを参照してください。並列概念（兄弟）、前提（必要知識）、発展（次に学ぶべき）の 3 種類で整理してあります。

Q4. レポート・論文での書き方は？

数値だけでなく、 (1) 使ったデータの出典、 (2) 適用条件の確認結果、 (3) 不確実性（CI・SE）、 (4) 限界、を含めるのが標準です。実務チェックリストも参考に。

Q5. 業務以外の身近な例は？

本ページの直感で掴むセクションに具体例があります。自分の関心領域（趣味・専門）でも例を考えてみると、理解が深まります。

📜 ひとことヒストリー

構造化データを作るは「データ処理」分野の中で発展してきた概念・手法です。学術的には継続的な研究で精緻化され、実務的にはツール・ライブラリの普及で誰でも使えるようになってきました。用語の使い方・意味は時代と分野で少しずつ変わるため、文脈に応じた解釈が大切です。入門書だけでなく、標準的な教科書（例：データサイエンス・統計学の定本）や信頼できるオンライン教材も併用すると、ぶれない理解に近づけます。

✅ 実務チェックリスト — 構造化データを作る

□ 用語の定義を自分の言葉で説明できるか
□ 使うべき場面と使ってはいけない場面を区別できているか
□ 数式や指標の前提条件を確認したか
□ 入力データの尺度・分布・サンプル数を確認したか
□ 結果の不確実性（信頼区間・標準誤差）を把握しているか
□ 解釈と限界を区別できているか
□ 関連用語・落とし穴を一通り点検したか
□ レポートに必要な情報（出典・前提・限界）を含められるか

📚 関連グループ教材

「構造化データを作る」は単独で完結する概念ではなく、より大きな分野の一部です。上位カテゴリの教材を読むことで、この用語の 位置づけ が立体的に見えてきます：

📚 データ処理 — このカテゴリの体系的解説

💡 学習のコツ：用語ページは「点」、グループ教材は「線」、概念マップは「面」。行き来することで知識が定着します。

🎯 まとめ — このページで押さえること

「構造化データを作る」 はこのページで詳しく扱った概念です。持ち帰ってほしい 3 つの要点：

構造化データを作る＝Web ページ・PDF・自由記述などの 非構造データ を、分析できる表形式に変換する作業。
工程：取得 → パース → 抽出 → 正規化 → 検証。
非構造：テキスト、画像、音声、 PDF。 半構造：JSON, XML, HTML。 構造化：CSV, Parquet, RDB。

さらに学ぶには、関連用語や関連グループ教材を参照してください。各用語ページを縦断的に読むことで、体系的な理解が育ちます。