منظّف CSV بالذكاء الاصطناعي: حدّد القواعد قبل تعديل بياناتك

مثال تطبيقي

الحفاظ على المعرّفات مع توحيد صيغ التواريخ

مثال توضيحي كُتب لهذا الدليل. وتختلف مخرجات النماذج.

قد تكون الأصفار البادئة ذات معنى. والتاريخ الملتبس يجب أن يُراجَع، لا أن يُخمَّن بصمت.

مطالبة قابلة للتعديل

افحص ملف CSV هذا قبل التعديل. تعامل مع customer_id كنص واحتفظ بالأصفار البادئة. احذف المسافات الخارجية في city. حدّد الفاصل وأبلغ عن التواريخ الملتبسة. اقترح قواعد للتكرارات وملخصًا للتغييرات؛ ولا تحذف صفوفًا لمجرد تطابق الأسماء.

افحص تنسيق الملف أولًا

تحقّق من الترميز والفاصل وصف العناوين وعلامات الاقتباس. فالفاصلة داخل عنوان محاط بعلامات اقتباس جزء من القيمة، وليست بالضرورة عمودًا جديدًا. وتأكد من أن كل صف يحتوي على العدد المقصود من الحقول.

حدّد أنواع الأعمدة صراحةً. فالرموز البريدية وأرقام الهواتف ومعرّفات العملاء تكون غالبًا نصوصًا حتى لو احتوت على أرقام. واحتفظ بنسخة من ملف التصدير الأصلي للمقارنة.

عرّف التكرارات باستخدام مفتاح العمل

قد يمثّل صفّان يحملان اسم العميل نفسه شخصين أو معاملتين مختلفتين. اختر الحقول التي تحدد الهوية، وقرّر كيفية التعامل مع القيم المتعارضة قبل حذف أي شيء.

اطلب وضع التطابقات التامة والتطابقات المحتملة في مجموعتي مراجعة منفصلتين. واحتفظ بمصدر السجل المُبقى عليه، واشرح سبب حذف أي صف آخر.

طابق ملف التصدير بعد التنظيف

قارن عدد الصفوف قبل التنظيف وبعده، واحسب القيم المفقودة لكل عمود، وافحص عيّنة من الخلايا المعدّلة. وإذا دُمجت صفوف أو حُذفت، فيجب أن يكون لكل اختلاف تفسير.

افتح ملف CSV المُصدَّر في النظام الذي سيستخدمه. وتحقق هناك من المعرّفات والأحرف غير الإنجليزية والتواريخ؛ فالمعاينة الصحيحة وحدها لا تُثبت نجاح الاستيراد.