テキストデータの加工に必須の5つのテクニック - Qiita

日々のビジネスの中でデータを扱っていると、企業名・顧客名・顧客の属性情報などの文字列型のデータを扱うことは避けられません。多くの場合、そういったテキスト型のデータは、グループごとの集計に利用されたり、より深い分析のをするために、他のデータと結合することになりますが、このときに問題になるのが「表記揺れ」です。 例えば、「株式会社」といったテキストの有無や位置、会社名に空白が入っていることで、同じ企業や顧客を同一の存在として認識することは難しくなり、正しい集計や分析結果は得られなくなってしまいます。そこで、そういった問題を解決するために行うのが「名寄せ」などのテキストのデータを適切な形に加工するための処理です。 多くの場合、こういったテキストデータの加工処理は手作業で進めることになりますが、何から始めていいかわからない、といった話を聞くことも少なくありません。 そこで、こちらの記事では名寄せな

[misshiki]

“名寄せなどのテキストデータの加工の際に必須の5つのテクニックを紹介”普通に考えつく方法。