※この記事は『前処理大全［データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック］』（本橋智光 著）をもとに書かれています。
1. この本はこんな人におすすめ
「分析に入る前の前処理で毎回つまずいてしまう…」
「言語ごとにやり方が違って混乱する」
そんな悩みを持つデータサイエンティスト、アナリスト、そして“現場でデータを扱うすべての人”に刺さるのがこの一冊。
SQL・R・Pythonという3言語を並列に比較しながら、“前処理あるある”に対応する実践的テクニックが網羅されており、データ分析のスタート地点でつまずかないための“必携の辞書”として活用できます。
2. 要点まとめ：この本が教えてくれること
- 「何を分析するか」の前に「どう整えるか」が最重要 分析前の前処理次第で、結果の信頼性や解釈力が大きく左右される。
- 前処理パターンが言語ごとに横断的にまとまっている SQL / R / Pythonそれぞれの記法と出力の違いが視覚的に理解できる構成。
- 現場でよくある“困りごと”に即したパターン集 欠損値処理・異常値除去・カテゴリ統合など実践で役立つ例が豊富。
- 可視化や検証に向けた前処理もフォロー 分析だけでなく、報告・説得のための準備段階までカバー。
- データの“加工力”を体系的に身につけられる ツールや言語の違いを超えて、データ整備の発想が鍛えられる。
3. 印象に残ったポイント（筆者の視点）
エンジニアとして日々PythonとSQLを併用している中で、**「前処理が分析の質を決める」**という本書の立場には深く共感しました。
とくに「前処理ミスがあると、どんな高精度なモデルも無意味になる」という指摘にはうなずかざるを得ません。
また、各言語での具体的なコードと処理結果を並べて見られる構成は、“変換のニュアンスの違い”まで学べる貴重な教材として機能します。
4. この本はこんな人に刺さる！
- データ分析を始めたばかりの学生・社会人・リスキリング中の人
- Python/R/SQLの前処理コードを比較して理解したい人
- 欠損・異常・日付処理など、実務的な前処理で困った経験がある人
- データを整える作業を“属人化させたくない”現場のリーダー
- 前処理を体系的に整理した“手元辞書”が欲しいエンジニア
5. まとめ：分析の“目立たない最重要工程”を極めるために
『前処理大全』は、「地味だけど超重要」なデータ前処理に本気で向き合う人のための最強の一冊です。
本書を手元に置けば、異常値対応やデータ統合、数値・文字列の整形など、日々の“判断の迷い”が一気に減ります。
言語の壁を越えて**“前処理という実務”を横断的に学びたい方に、必ず役立つ内容です。**
