【要約】厚労省の医療機関オープンデータ19.8万件を集計して踏んだ8つの罠 [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
開発者が医療機関データを集計し、検索サイトを構築する際、データの品質に起因する問題に直面した。
- ・文字コードの不備：UTF-8 BOMにより、列名に不要な文字が混入する。
- ・データの欠損：緯度経度が空欄の施設があり、そのままでは距離計算ができない。
- ・記述の非定型性：診療時間が自由記述に近く、一律の集計が困難である。
- ・統計的バイアス：都道府県ごとに網羅性が異なり、単純な比較が誤解を招く。
- ・リソース不足：全件をメモリ展開しようとすると、ビルド時にメモリ不足で停止する。
// Approach
開発者は、データの不備を前提としたクレンジングと、統計的妥当性を確保する補正処理を採用した。
- ・データクレンジング：
utf-8-sigによる読み込みや、定義書に基づく列名の確定を行う。 - ・座標の補完と検証：住所からジオコーディングを行い、範囲外の座標を外れ値として除外する。
- ・統計的補正：網羅性指標を算出し、データの揃い方が低い県を比較対象から除外する。
- ・計算手法の最適化：SQLiteを利用し、全件をメモリに読み込まずにSQLクエリで集計する。
- ・表現の厳密化：不確実性を考慮し、「開いている」ではなく「記載がある」と記述する。
// Result
開発者は、データの欠損や偏りを適切に処理し、実態に近い医療アクセスの統計を算出することに成功した。
- ・座標補完：182,799件から197,625件（99.8%）まで座標データを確保した。
- ・統計の精度向上：網羅性の低い県を除外することで、より実態に近い数値を導出した。
- ・システム安定化：SQLiteの活用により、メモリ制限のある環境でもビルドが可能となった。
- ・信頼性の確保：出典や免責事項を明記し、データの限界をユーザーに正しく伝達した。
Senior Engineer Insight
> 本記事は、公的データの「綺麗さ」を過信しない重要性を説いている。特に、欠損値が偏って発生する性質への対処は、分析の信頼性を左右する。また、大規模データの処理において、配列の
.lengthに頼らずDBクエリを活用する判断は、スケーラビリティの観点から極めて実践的である。データサイエンスとシステム実装の両面において、実務的価値が高い。