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利用対象...

* Big Data Platform
* Cloud API Services Platform
* Cloud Big Data Platform
* Cloud Data Fabric
* Cloud Data Management Platform
* Data Fabric
* Data Management Platform
* Data Services Platform
* MDM Platform
* Qlik Cloud Enterprise Edition
* Qlik Talend Cloud Enterprise Edition
* Qlik Talend Cloud Premium Edition
* Real-Time Big Data Platform

## このタスクについて

定義する一致タイプ(この例では[Levenshtein]と[Jaro-Winkler])に基づいて入力フローから重複値を収集するには、次の手順に従います。

## 手順

1. 大型のデータセットを処理している場合は、[Analysis parameter] (分析パラメーター)ビューで[Store on disk] (ディスクに保存)チェックボックスをオンにして次の操作を行います。
   * [Max buffer size] (最大バッファーサイズ)フィールドに、処理されたデータに割り当てる物理メモリのサイズを入力します。

   * [Temporary data directory path] (一時データのディレクトリーパス)フィールドで、一時ファイルを保管するディレクトリーへのパスを設定します。
2. 一致分析エディターで設定を保存し、F6を押します。

   分析が実行されます。データセット全体に対してマッチングルールとブロッキングキーが計算され、エディターで[Analysis Results] (分析結果)ビューが開きます。

   ![重複レコードと重複グループの統計を示すグラフィカルな結果と円グラフ。](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/studio-user-guide/Resources/images/match_analysis5.png)

   このビューのチャートから、分析されたデータの重複値の全体図がわかります。最初のテーブルには、処理されたレコード、重複を除いた一意レコード、重複レコード(マッチしたレコード)、ルールにマッチしなかった疑わしいレコードに関する統計が表示されます。重複レコードは、良好なスコア(信頼しきい値を越えている)とマッチしたレコードを表します。マッチしたペアの1つのレコードが破棄すべき重複で、もう1つがサバイバーレコードです。

   2番目のテーブルには、グループ数と各グループ内のレコード数に関する統計が表示されます。テーブルのカラムヘッダーをクリックすると、クリックしたヘッダーに従って結果がソートされます。