Ich bereinige, dedupliziere und formatiere unordentliche Datendateien

Ja, und das ist der Großteil der Arbeit bei einer typischen Bestellung. Unterschiedliche Spaltennamen, verschiedene Datumsformate, überlappende Zeilen und eine Datei mit einer zusätzlichen Spalte, die niemand dokumentiert hat. Ich ordne sie einem einzigen Schema zu und sage dir, welche Zeilen woher kommen.

Nein. Ab etwa 50.000 Zeilen wandert die Arbeit aus einer Tabelle in Python und Pandas, was schneller und wiederholbar ist, anstatt langsamer. Eine halbe Million Zeilen ist ein gewöhnlicher Auftrag. Schick mir ein Beispiel und ich bestätige dir die Stufe, bevor du bestellst.

Du sagst mir, und das ist der Teil, den man vor Beginn klären sollte. Exakte Übereinstimmungen sind einfach. Die nützliche Arbeit ist fuzzy matching: Acme Ltd gegen ACME Limited, die gleiche Adresse in vier Varianten geschrieben, zwei Datensätze, die sich nur im Leerraum unterscheiden. Ich zeige dir die Übereinstimmungen vor dem Zusammenführen.

Ja, jede Bestellung kommt mit einem Changelog: Zeilen rein, Zeilen raus, was zusammengeführt wurde, was gelöscht wurde und warum, sowie welche Felder standardisiert wurden. Du solltest kein blindes Vertrauen in eine saubere Datei haben. Du solltest sie überprüfen können.

Inklusive im Standard und Premium, in Python, kommentiert, damit du es beim nächsten Export ohne erneute Bestellung laufen lassen kannst. Basic liefert nur die gereinigte Datei, was die richtige Wahl ist, wenn es wirklich nur einmalig ist.

Ja, und das ist eine häufige Herausforderung. Mojibake durch falsches Encoding, HTML-Entities in Textfeldern, unerwünschter Leerraum und Zeilenumbrüche in Zellen, Zahlen als Text mit Währungszeichen. Schick mir ein Beispiel und ich sage dir, was wiederherstellbar ist.

Zusammenfassungstabellen, Pivots und Diagramme sind im Standard und Premium enthalten und nützlich, um die Sauberkeit zu überprüfen. Für echte statistische Arbeiten oder Modellierungen ist das ein anderes Projekt, und ich würde dir eher woanders hinweisen, als es nur halbherzig zu machen.

Ja, als geplante Pipeline, nicht als wiederholte Bestellung: Die Datei landet, das Skript läuft, die gereinigte Version erscheint dort, wo du sie brauchst. Das ist mein Data-Pipeline-Job, nicht dieser hier. Schreib mir eine Nachricht und ich schicke dir den Link, anstatt dich zwölfmal zu berechnen.

Sag mir vorher Bescheid, bevor du sie schickst. Ich kann damit arbeiten, und ich werde die Quelldateien auf Wunsch nach der Lieferung löschen, aber ich würde es lieber vorher wissen, als Namen und Adressen in einer Datei zu finden, in der ich sie nicht erwartet hätte. Pseudonymisierte oder Stichprobendaten sind für den Scope in Ordnung.

Schick zuerst die Datei oder eine Probe davon. Manche Aufträge scheinen einfach zu sein und benötigen fuzzy matching über drei Quellen; andere sind erschreckend und bestehen nur aus Suchen und Ersetzen. Ich sage dir, welche Stufe es ist, oder mache dir ein individuelles Angebot, bevor du irgendetwas ausgibst.