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。
ITパスポートの過去問では1回出題されています。
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。
データクレンジング（名寄せ）と関連する用語
データクレンジング（名寄せ）が出た過去問
金融機関では、同一の顧客で複数の口座をもつ個人や法人について、氏名又は法人名、生年月日又は設立年月日、電話番号、住所又は所在地などを手掛かりに集約し、顧客ごとの…
正解：名寄せ
要点：名寄せは同一顧客のデータを突き合わせ一元管理する作業
名寄せは、氏名・住所・生年月日などの属性を手掛かりに、別々に登録されている同一人物・同一法人のデータを突き合わせて一つにまとめる作業です。金融機関では預金保険の対象額を把握するためなどに欠かせない手続で、表記ゆれや重複登録の整理も伴います。複数の金融機関の口座情報を横断表示するアカウントアグリゲーションとは目的も仕組みも異なります。
出典：令和6年度 秋期 ITパスポート試験 問13（IPA）
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。