Dopasowanie przybliżone (ang. fuzzy matching) to metoda analizy danych, która umożliwia porównanie dwóch zbiorów danych i określenie, jak bardzo są one ze sobą powiązane. Metoda ta jest stosowana w wielu dziedzinach, takich jak marketing, finanse, medycyna czy informatyka. Często wykorzystuje się ją do zautomatyzowania procesu łączenia i aktualizacji danych z różnych źródeł.
W praktyce dopasowanie przybliżone wykorzystuje się do rozwiązywania problemów związanych z brakiem jednoznaczności w nazwach, adresach czy identyfikatorach, co może utrudnić ich porównanie. Na przykład, w bazie danych jedna osoba może być zapisana jako „Jan Kowalski”, a w innej jako „J. Kowalski” lub „Janek Kowalski”. W takiej sytuacji dopasowanie przybliżone pozwala określić, czy te wpisy odnoszą się do tej samej osoby.
Istnieje wiele algorytmów dopasowania przybliżonego, ale wszystkie opierają się na pewnych podstawowych zasadach. Przede wszystkim, każdy zbiór danych musi zostać podzielony na mniejsze elementy, np. słowa lub litery. Następnie porównuje się te elementy między sobą, biorąc pod uwagę ich podobieństwo. Im bardziej dwa elementy są do siebie podobne, tym większa jest szansa, że odnoszą się one do tego samego obiektu.
Przykładami algorytmów dopasowania przybliżonego są m.in. Jaro-Winkler czy Levenshtein. Algorytm Jaro-Winkler opiera się na obliczeniu podobieństwa między dwoma ciągami znaków, a wynik jest wartością z zakresu 0 do 1, gdzie 1 oznacza idealne dopasowanie. Algorytm Levenshteina porównuje dwa ciągi znaków i określa minimalną liczbę operacji (usunięć, wstawień lub zamian), jakie trzeba wykonać, aby zmienić jeden ciąg w drugi.
Przykłady zastosowania dopasowania przybliżonego są liczne. W branży finansowej metoda ta może być wykorzystywana do porównywania danych klientów, np. adresów, numerów kont czy nazwisk. W medycynie dopasowanie przybliżone pozwala na łączenie danych pacjentów z różnych źródeł, co jest szczególnie istotne przy badaniach klinicznych. W marketingu natomiast dopasowanie przybliżone umożliwia łączenie danych z różnych źródeł, takich jak bazy klientów, konta w mediach społecznościowych czy historie zakupów, co pozwala na lepsze zrozumienie preferencji i zachowań.
