Nettoyage CSV par IA : définir les règles avant de modifier vos données

Exemple détaillé

Préserver les identifiants tout en normalisant les dates

Exemple illustratif rédigé pour ce guide. Les résultats des modèles varient.

Les zéros initiaux peuvent avoir un sens. Une date ambiguë doit être vérifiée, et non devinée en silence.

Prompt à adapter

Inspecte ce fichier CSV avant de le modifier. Traite customer_id comme du texte et conserve les zéros initiaux. Supprime les espaces en début et en fin de valeur dans city. Identifie le délimiteur et signale les dates ambiguës. Propose des règles de dédoublonnage et un résumé des modifications ; ne supprime pas de lignes au seul motif que les noms correspondent.

Commencez par inspecter le format du fichier

Vérifiez l’encodage, le délimiteur, la ligne d’en-tête et les guillemets. Une virgule dans une adresse entre guillemets fait partie de la valeur ; elle ne signale pas forcément une nouvelle colonne. Assurez-vous que chaque ligne comporte le nombre de champs attendu.

Définissez explicitement le type de chaque colonne. Codes postaux, numéros de téléphone et identifiants clients sont souvent du texte, même lorsqu’ils contiennent des chiffres. Conservez une copie de l’export d’origine pour pouvoir comparer.

Définissez les doublons à partir de la clé métier

Deux lignes portant le même nom de client peuvent correspondre à des personnes ou à des transactions différentes. Choisissez les champs qui établissent l’identité et décidez comment traiter les valeurs contradictoires avant de supprimer quoi que ce soit.

Demandez que les correspondances exactes et les correspondances possibles soient placées dans des groupes de vérification distincts. Conservez la source de l’enregistrement retenu et expliquez pourquoi une autre ligne serait supprimée.

Rapprochez l’export nettoyé de l’original

Comparez le nombre de lignes avant et après, comptez les valeurs manquantes par colonne et examinez un échantillon de cellules modifiées. Si des lignes ont été fusionnées ou supprimées, chaque écart doit avoir une explication.

Ouvrez le CSV exporté dans le système qui va l’utiliser. Vérifiez-y les identifiants, les caractères non anglais et les dates ; un aperçu correct ne suffit pas à prouver que l’import a réussi.