データの準備と読み込み

MIDASでデータを分析するには、データファイルを読み込みます。対応しているファイル形式、データ型、測定尺度について説明します。

対応しているファイル形式

MIDASは以下のテキスト形式のデータファイルに対応しています：

CSV（カンマ区切り） 最も一般的なデータ形式です。カンマ（,）で列が区切られています。ファイルの拡張子は通常 .csv です。

TSV（タブ区切り） タブ文字で列が区切られたファイルです。ファイルの拡張子は通常 .tsv または .txt です。

文字コード UTF-8エンコーディングに対応しています。ExcelでCSVを保存する場合、「CSV UTF-8（コンマ区切り）」形式を選択してください。

ファイルの構造

MIDASは、データファイルが以下の構造を持つと仮定します。

1行目: 列名（ヘッダー行）
2行目以降: データ行

例：

Name,Age,Country
Alice,25,USA
Bob,30,Japan
Charlie,28,UK

データ型

MIDASは読み込んだデータの型を自動的に判定します。以下のデータ型がサポートされています：

boolean（真偽値） true/false、1/0、yes/no などで表される真偽値です。

int64（整数） 小数点を含まない数値です（例: 1, 42, -10）。

float64（浮動小数点数） 小数点を含む数値です（例: 3.14, 0.5, -2.71）。

date（日付） 日付を表すデータです（例: 2025-11-17, 2025/11/17）。

datetime（日時） 日付と時刻を含むデータです（例: 2025-11-17 14:30:00）。

timespan（時間間隔） 時刻を表すデータです（例: 14:30:00, 09:15）。

duration（期間） 時間の長さを表すデータです（例: 1h 30m, 2d 3h）。

string（文字列） 上記のいずれにも該当しない、テキストデータです。

データ型は列ヘッダーに括弧付きで表示されます（例: Age (int64)）。データ型が正しく判定されなかった場合は、データテーブルで列を右クリックし、「Convert Column Type」から型変換を実行します。

測定尺度

データの列には、統計的な「測定尺度」が自動的に割り当てられます。測定尺度はデータ型に基づいて判定されますが、データの実際の意味に応じて変更が必要な場合があります。測定尺度は、そのデータに対してどのような統計処理が適切かを示します。

名義尺度（Nominal） カテゴリを表すデータで、順序に意味がありません。

例: 性別（男性/女性）、色（赤/青/緑）、国名

順序尺度（Ordinal） カテゴリを表すデータで、順序に意味があります。

例: 満足度（低い/普通/高い）、学年（1年/2年/3年）、成績（A/B/C/D）

間隔尺度（Interval） 等間隔な数値データで、値の差をとることに意味があります。しかし、「何倍」という操作には意味がありません。

例: 温度（摂氏）、年（西暦）

20℃と10℃の差は10℃という意味がある
しかし20℃は10℃の「2倍暖かい」とは言えない

比率尺度（Ratio） 等間隔な数値データで、値の差をとることにも「何倍」という操作にも意味があります。

例: 身長、体重、価格、年齢

20kgと10kgの差は10kgという意味がある
さらに20kgは10kgの「2倍重い」と言える

測定尺度は、グラフの種類や統計解析の選択に影響します。必要に応じて、データテーブルで列を右クリックして測定尺度を変更できます。

よくある問題と解決方法

文字化けする

ファイルの文字コードがUTF-8ではない可能性があります。Excelで「CSV UTF-8（コンマ区切り）」形式で保存し直してください。

日付が正しく認識されない

日付の形式が一般的な形式（YYYY-MM-DDなど）でない可能性があります。Excelで日付列の書式を変更するか、文字列として読み込んだ後に変換してください。

Excelファイルを読み込みたい

MIDASはExcelファイル（.xlsx）を直接読み込むことはできません。Excelで「名前を付けて保存」→「CSV UTF-8（コンマ区切り）」形式で保存してから読み込んでください。