データクレンジング（名寄せ）とは？
データクレンジング（名寄せ）とは、分析の前処理として、表記ゆれ・重複・欠損・明らかな誤りを整えてデータの品質を上げる作業。同一人物や同一企業の複数レコードを1つにまとめる作業を名寄せという。分析結果の信頼性はこの工程の質で決まる。
でーたくれんじんぐ
データクレンジング（名寄せ）の意味
分析の前処理として、表記ゆれ・重複・欠損・明らかな誤りを整えてデータの品質を上げる作業。同一人物や同一企業の複数レコードを1つにまとめる作業を名寄せという。分析結果の信頼性はこの工程の質で決まる。
データクレンジング（名寄せ）の具体例
「株式会社ABC」「(株)ABC」「ABC(株)」を同一企業に統一し、電話番号のハイフン有無をそろえ、住所の全角半角を統一する。これを行わないと、実際は1社の取引先が3社として集計され、売上上位の順位が変わってしまう。
データクレンジング（名寄せ）は試験でどう引っ掛けられる？
クレンジングは「間違った値を捨てる」ことではなく、判断基準を決めて統一・補完する工程である。欠損値をすべて0で埋めると平均値が下振れするなど、処理の仕方そのものが分析結果を歪める点に注意。
最終更新：2026-08-25／解説は資格暗記が独自に作成しています。 過去問の出典は各問題に記載のとおりです。