Ich erstelle ein benutzerdefiniertes Python-Skript, um deine zwei Datenquellen abzugleichen

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Mazharul Islam
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Zwei Dateien. Verschiedene Systeme. Dieselben zugrunde liegenden Datensätze, aber nichts stimmt überein.

Ich erstelle ein dokumentiertes, wiederverwendbares Python-Skript, das deine beiden Datenquellen abgleicht: Zuerst deterministisches Matching (exakter Schlüssel, wie eine ID oder E-Mail), dann Fuzzy-Matching bei unterschiedlicher Formatierung und Duplikaterkennung, bevor etwas doppelt gezählt wird.


Nicht nur im E-Commerce funktioniert die gleiche Logik auch für CRM-gegen-Mail-Liste Bereinigung oder Vendor-Rechnungen gegen PO-Abgleich.


Über 20 Jahre Erfahrung in SQL und Datenabgleich, angewandt auf Python. Jeder Match wird überprüft, nicht geraten – das Skript markiert, was es nicht mit Sicherheit abgleichen kann, anstatt Datensätze auf schwacher Grundlage zu koppeln.


Enthalten: ein dokumentiertes, wiederverwendbares Skript, das zwei Dateien abgleicht, die du bereitstellst, mit exaktem und Fuzzy-Matching sowie Duplikat- und Ausnahmelogik.


Nicht enthalten: Live-Datenbank- oder Kontozugriff, gehostete Infrastruktur oder automatisierte Pipelines, die von Live-APIs ziehen.


Sende eine Probe deiner beiden Datenquellen, und ich sage dir ehrlich, ob das passt, bevor du bestellst.

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Mazharul Islam

Shopify and Amazon Reconciliation, Accurate SQL Queries, Views and Procedures

  • AusBangladesch
  • Mitglied seitJuni 2026
  • Sprachen

    Bengalisch, Englisch
Founder of QueryForge Studio. I reconcile Shopify, Etsy, Amazon, and WooCommerce sales data into clean, profit-by-product reports — catching price and fee mismatches most sellers never check for. I also write SQL queries, views, stored procedures, and functions for businesses that need reliable, accurate database logic — not just fast code. 20+ years of hands-on SQL experience in banking payment systems (cheque clearing, EFT, RTGS), on the development side. Fast, honest turnaround. No unnecessary complexity.

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