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Limpieza de datos Funciones básicas y avanzadas

Tabla de contenido

Centro de recursos del MDP
MDP Match Data Pro ETL Depuración de datos Normalización Estandarización

Guía de vídeo

Funciones básicas de limpieza

1. Quitar la lengüeta

  • Utilice esto para eliminar caracteres no deseados:
  • Espacios iniciales y finales: uno de los problemas más comunes
  • Espacios, puntuación y letras: útiles para limpiar números de teléfono
  • Prefijos definidos: elimine patrones conocidos como códigos de país
  • Después de configurar sus preferencias, haga clic en Guardar y agregar para incluir la regla en su lista de tareas.
Reglas de limpieza MDP Eliminar

2. Reemplazar pestaña

  • Identifique el texto no normalizado y sustitúyalo:
  • Definir texto de búsqueda (por ejemplo, &)
  • Establecer texto de reemplazo (por ejemplo, y)
  • Opcional: comprobar la distinción entre mayúsculas y minúsculas
  • Útil para estandarizar nombres, abreviaturas de empresas y símbolos.
  • Útil sobre todo para arreglos puntuales
Regla de sustitución de limpieza MDP

3. Copiar columna

  • Duplicar una columna para realizar copias de seguridad o seguimiento
  • Útil para comparar valores originales y limpios uno al lado del otro
Reglas de limpieza MDP Columna de copia

4. Opciones de caja

  • Convertir a mayúsculas, minúsculas o mayúsculas y minúsculas
  • Ejemplo: Corregir nombres de ciudades inconsistentes con mayúsculas y minúsculas adecuadas
Regla de opciones del caso de limpieza MDP

5. Rellenar espacios en blanco

  • Rellene los valores nulos/vacíos con un valor predeterminado estático (por ejemplo, Sin correo electrónico)
  • Consulte los datos del perfil para identificar las columnas con espacios en blanco
  • Haga clic en el gráfico para filtrar por válido/no válido
  • Ver problemas como caracteres ilegales
Regla de llenado de espacios en blanco de la limpieza de MDP

Funciones de limpieza avanzadas

1. Función condicional

  • Aplicar transformaciones basadas en lógica:
  • 1. Seleccione la fuente de datos a la que desea aplicar la regla
  • 2. Seleccione la columna para aplicar la condición
  • 3. Seleccione el operador a aplicar (Ej: Contiene, termina con, etc)
  • 4. Seleccione el valor a probar, ya sea de otra columna o valor estático
  • Crear una nueva columna con el resultado de la condición
  • 5. Defina el nombre de la nueva columna
  • 6. Cuando la condición es verdadera elige el valor de salida
  • 7. Cuando la condición es falsa elige el valor de salida
Regla condicional de limpieza MDP

2. Funciones matemáticas

  • Realizar operaciones aritméticas en columnas numéricas:
  • Suma: suma varias columnas
  • Diferencia: Restar uno de otro
  • Multiplicar: Producto de dos o más columnas
  • Dividir: Definir dividendo y divisor.
  • Promedio: Media de valores seleccionados
Reglas de limpieza del MDP Matemáticas

3. Función de fusión

  • Combinar columnas en una nueva columna:
  • 1. Seleccione la fuente de datos en la que desea combinar columnas
  • 2. Seleccione las columnas en el orden en que desea fusionarlas
  • 3. La opción coalesce fusionará sólo las columnas que no estén en blanco
  • Puede seleccionar entre todas (fusión noral y las N primeras columnas que no estén en blanco
  • 4. Puede elegir utilizar un delimitador entre las columnas combinadas o desactivar la opción
  • 5. Dé a la nueva columna de salida un nombre único que no figure en la fuente de datos
  • Ejemplo: Fusionar nombre y apellido en el nombre completo
Regla de fusión de limpieza MDP

4. Función dividida

  • Dividir valores de columna según el delimitador:
  • 1. Defina la fuente de datos que desea modificar
  • 2. Defina las columnas que desea dividir
  • 3. Definir delimitador (por ejemplo, @ para correos electrónicos)
  • 4. Establezca un prefijo para las columnas resultantes
  • Útil para separar nombres de usuario, dominios, fechas, etc.
Reglas de división de la limpieza MDP

5. Función izquierda/derecha

  • Extraer o excluir caracteres:
  • 1. Seleccione la fuente dats que desea modificar
  • 2. Seleccione la columna para extraer los datos
  • 3. Seleccione el número de caracteres que desea extraer
  • 4. Elija su estrategia de extracción
  • Izquierda: Conservar los primeros N caracteres
  • Derecha: Mantener los últimos N caracteres
  • Excluir izquierda/derecha: eliminar los primeros o los últimos N caracteres
  • 5. Seleccione el nombre de la nueva columna de salida
  • Ejemplo: Recortar códigos postales, eliminar prefijos o extraer dígitos del teléfono
MDP Limpieza Izquierda Derecha Reglas

6. Función de búsqueda

  • Buscar una cadena en columnas:
  • 1. Seleccione la fuente de datos
  • 2. Seleccione 1 o más columnas
  • 3. Definir la cadena a buscar con distinción opcional entre mayúsculas y minúsculas
  • 4. Defina un nuevo nombre de columna o nombres de columna (separados por coma) si ha definido varias columnas
  • La salida a la(s) nueva(s) columna(s) será Verdadero o Falso
Reglas de búsqueda de limpieza MDP

7. Función de cadena dinámica

  • Construya cadenas formateadas utilizando texto estático y valores de columna:
  • 1. Seleccione una fuente de datos
  • 2. Seleccione la columna que desea insertar en la cadena dinámica
  • 3. Introduzca aquí el texto personalizado e inserte columnas en el texto
  • 4. Asigne un nombre a la nueva columna
  • El resultado será una cadena de texto personalizada con los valores de columna correspondientes insertados
Reglas de cadenas dinámicas de limpieza MDP

8. Función de conversión de fecha

  • Cambiar el formato de fecha:
  • 1. Elija entre formatos predefinidos o detección automática
  • 2. Elija un formato de destino estándar
  • Útil para preparar datos para la importación de sistemas como ERP o CRM.
MDP Una página web que muestra planes de suscripción: Fuzzy Matching User, Senzing Entity Resolution User y ETL Subscription, cada uno con botones de pago de PayPal y Stripe. La columna de suscripción actual aparece resaltada. Match Data Pro

Resumen

  • El módulo de limpieza permite:
  • Limpieza rápida de datos desordenados
  • Transformaciones de columnas basadas en la lógica
  • Listas de reglas modificables para una ejecución personalizada
  • Opciones básicas y avanzadas que satisfacen todas las necesidades
  • Utilice estas funciones para mejorar la calidad de su conjunto de datos y prepararlo para una correspondencia segura.

Match Data Pro: una forma más sencilla de limpiar, combinar y fusionar datos.

Preguntas frecuentes

Match Data Pro ofrece funciones de limpieza básicas y avanzadas. Puede eliminar fácilmente caracteres no deseados, como espacios iniciales y finales, signos de puntuación y prefijos, así como aplicar transformaciones lógicas, funciones de cadenas dinámicas, actualizaciones basadas en búsquedas y herramientas de conversión de datos.

Por supuesto. Puede crear reglas, guardarlas y aplicarlas a varios proyectos. Esto garantiza una calidad de datos coherente y le permite reutilizar la lógica sin tener que volver a crear transformaciones cada vez.

La limpieza avanzada incluye lógica condicional, como "si un campo contiene un determinado valor, asigna X; si no, asigna Y". Puede aplicar esto dentro del mismo proyecto para limpiar de forma inteligente, sin escribir código.

Sí. Para los datos numéricos, puede utilizar operaciones matemáticas (suma, diferencia, media) en todas las columnas, lo que permite realizar cálculos en línea y transformaciones limpias sin necesidad de exportar a hojas de cálculo.

Absolutamente. La documentación incluye una sección de resumen visual en la que se describen las principales funciones:

  • Limpieza rápida de datos desordenados

  • Transformaciones de columnas basadas en la lógica

  • Listas de reglas modificables para una ejecución personalizada

  • Opciones básicas y avanzadas flexibles para adaptarse a cualquier necesidad de limpieza

Sí. Encontrará una guía en vídeo en la parte superior de la página de documentación sobre limpieza de datos, que ayuda a los usuarios a ver exactamente cómo configurar, aplicar y probar las reglas de limpieza.

Sí. La documentación incluye una sección "Iniciar proyecto" para guiar a los usuarios a través de los flujos de trabajo de configuración, y una sección específica de preguntas frecuentes para obtener respuestas rápidas a las dudas más comunes.

Puede comunicarse con el equipo de soporte de Match Data Pro a través de la función de chat en vivo en la plataforma o enviando un correo electrónico a support@matchdatapro.com .

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