# Data Cleaning - データクレンジング (Data Analytics) > 欠損値、重複、外れ値、ビジネスルール、変換、データ品質 - 20 面接問題 - Junior - [面接問題: Data Analytics](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions.md) ## 1. データセットにおける欠損値（missing value）とは何ですか？ **回答** 欠損値は、フィールドに存在しないか入力されていないデータを表します。空のセル、データベースのNULL、またはDataFrameのNaNとして現れることがあります。欠損値の特定は、統計分析や集計を歪める可能性があるため、データクレンジングの最初のステップとなります。 ## 2. データベースにおけるNULL値と空文字列の違いは何ですか？ **回答** NULLは値が不明または存在しないことを意味し、空文字列はたまたま空である既知の値です。この区別はSQLにおいて基本的であり、NULLは=演算子で比較できず（IS NULLを使用する必要がある）、空文字列は= ''で通常通り比較できます。 ## 3. データセットにおける重複（duplicate）とは何ですか？ **回答** 重複とは、データセット内で複数回出現するレコードであり、完全一致（すべての列が同一）または部分一致（特定のキー列が同一）の場合があります。重複はカウント、合計、平均を歪めます。その検出は通常、一意であるべきキー列を特定することに依存します。 ## さらに17問利用可能 - SQLで完全な重複を検出するための技術はどれですか？ - データセットにおける外れ値（outlier）とは何ですか？ 無料で登録: https://sharpskill.dev/ja/login ## その他のData Analytics面接トピック - [Google Sheets - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/google-sheets-basics.md): 20問, Junior - [Google Sheets - 高度な数式](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/google-sheets-advanced.md): 20問, Junior - [SQL - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-basics.md): 25問, Junior - [SQL - 集計とグルーピング](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-aggregations.md): 20問, Junior - [SQL - 結合](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-joins.md): 20問, Junior - [BigQuery - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/bigquery-fundamentals.md): 20問, Junior - [KPIとビジネスメトリクス](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/kpis-metrics.md): 20問, Junior - [記述統計](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/descriptive-statistics.md): 20問, Junior - [ZapierとNo-Codeオートメーション](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/zapier-automation.md): 20問, Junior - [データビジュアライゼーションの原則](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/data-viz-principles.md): 20問, Junior - [Python & Pandas - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/python-pandas-basics.md): 20問, Junior - [Google Sheets - 自動化ダッシュボード](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/google-sheets-dashboards.md): 20問, Mid-Level - [SQL - サブクエリとCTE](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-subqueries-ctes.md): 20問, Mid-Level - [SQL - Window Functions](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-window-functions.md): 20問, Mid-Level - [BigQuery - 高度な機能](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/bigquery-advanced.md): 20問, Mid-Level - [Data Modeling](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/data-modeling.md): 20問, Mid-Level - [ファネルとコンバージョン分析](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/funnel-analysis.md): 20問, Mid-Level - [コホートとリテンション分析](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/cohort-retention.md): 20問, Mid-Level - [Google Tag Managerとトラッキング](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/gtm-tracking.md): 20問, Mid-Level - [APIとWebhook](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/apis-webhooks.md): 20問, Mid-Level - [dbt - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/dbt-fundamentals.md): 20問, Mid-Level - [ABテストと応用統計学](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/ab-testing.md): 20問, Mid-Level - [Looker Studio (Google Data Studio)](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/looker-studio.md): 20問, Mid-Level - [Power BI - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/power-bi-fundamentals.md): 20問, Mid-Level - [SQL - 高度な分析クエリ](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-advanced-analytics.md): 20問, Senior - [dbt - 高度な機能](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/dbt-advanced.md): 20問, Senior - [Power BI - DAXと高度なダッシュボード](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/power-bi-dax.md): 20問, Senior - [Python Analytics - 高度な分析とML](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/python-analytics-advanced.md): 20問, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. HTML version of this page: https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/data-cleaning