Sådan fjerner du duplikerede data i databaser trin for trin

Når du arbejder med databaser, Regneark eller informationssystemer, Duplikerede data kan blive en reel hovedpineGentagne optegnelser, navne stavet på tusind forskellige måder, dårligt formaterede datoer eller ekstra mellemrum gør analyserne upålidelige og spilder din tid på manuelt at tjekke, hvad systemet kunne hjælpe dig med at rydde op i på få sekunder.

Den gode nyhed er, at der er Kraftfulde værktøjer til at finde, fremhæve og fjerne duplikerede data både i Excel og Google Ark som i SQL databaser eller bibliografiske styringsværktøjer. At forstå, hvordan de fungerer, hvordan de adskiller sig, og hvilke risici de udgør (f.eks. at slette oplysninger, du senere kan gå glip af), er nøglen til at holde dine data organiseret og være i stand til at analysere dem med ro i sindet.

Hvorfor opstår duplikerede data, og hvorfor er de et problem?

I praksis, Dubletter opstår som følge af menneskelige fejl, gentagne importer eller dårligt koordinerede systemer.Formularer, der indsendes to gange, filer, der kombineres uden forudgående rensning, eller integrationer mellem applikationer, der ikke validerer oplysningerne korrekt, er det perfekte grobund for, at dit system bliver fyldt med dubletter.

Udover de åbenlyse dubletter, vil du finde små variationer, der faktisk repræsenterer de samme dataNavne med blandede store og små bogstaver, ekstra mellemrum, forskellige forkortelser eller datoer med forskellige formater, som systemet ikke genkender som ens, selvom det er tydeligt for en person, at de refererer til den samme ting.

Virkningen er betydelig: Statistikkerne er forvrængede; kunde- eller patientantallet er oppustet.E-mails gentages i e-mailkampagner, fakturaer duplikeres, eller antallet af ordrer overvurderes. Dette kan føre til dårlige beslutninger, ekstra omkostninger og en betydelig mangel på tillid til datakvaliteten.

Derfor er det værd at investere tid i en, før du dykker ned i at oprette dashboards eller avancerede analyser. Fremragende dataoprydningsværktøj til at opdage og rette uoverensstemmelserFjernelse af dubletter er en central del af denne proces, men ikke den eneste: du skal også homogeniser tekst, fjern mærkelige mellemrum og normaliser datoer.

Find og fremhæv dubletter i regneark

Værktøjer som Excel tilbyder meget praktiske funktioner til til hurtigt at identificere, hvilke værdier der gentages i et celleområdeFør du sletter noget, er det tilrådeligt at bruge et visuelt format, der hjælper dig med at gennemgå og roligt beslutte, hvad du vil beholde.

En meget almindelig måde at starte på er ved at... Betinget formatering til at fremhæve værdier, der vises mere end én gangPå denne måde ændrer du ikke indholdet af cellerne, du markerer dem blot, så du kan analysere dem.

Den typiske arbejdsgang involverer først at vælge de celler, der skal gennemgås, og derefter anvende en Regel for betinget formatering, der markerer dubletter med en anden baggrundsfarve eller skrifttypeDette giver dig mulighed for at identificere mønstre: for eksempel at se, om en person optræder flere gange på en kundeliste, eller om bestemte produktkoder er blevet registreret mere end én gang.

Derudover kan du kombinere denne automatiske fremhævning med filtre i selve regnearket for at Vis kun rækker, der er påvirket af dubletter, og gennemgå dem én efter én.Dette giver dig kontrol og reducerer risikoen for at slette vigtige oplysninger ved et uheld.

Fjern sikkert dubletter i Excel

Når du har styr på, hvilke gentagelser der er unødvendige, inkluderer Excel en specifik funktion kaldet "Fjern dubletter", som permanent sletter gentagne rækkerDet er her, du skal træde forsigtigt, for det, du sletter, er ikke nemt at gendanne, hvis du ikke har gemt en kopi.

Før du kører dette værktøj, anbefales det kraftigt Kopiér det oprindelige dataområde til et andet ark eller en sikkerhedskopifilPå denne måde kan du gennemgå, hvad du har fjernet, og gendanne oplysninger uden problemer, hvis oprydningen giver et uventet resultat.

Proceduren er baseret på at vælge det celleområde, du vil rense, og derefter angive, hvilke kolonner værdierne skal sammenlignes i, for at afgøre, om en række er duplikeret. Hvis du vælger flere kolonner, vil kun den række, hvis komplette kombination matcher en anden række, blive betragtet som en duplikat.hvilket er meget nyttigt, når man arbejder med komplekse data.

Når handlingen er bekræftet, fjerner Excel de ekstra rækker og Den viser dig en oversigt over, hvor mange dubletter der er blevet slettet, og hvor mange unikke poster der er tilbage.Denne korte rapport hjælper dig med at bekræfte, om resultaterne stemmer overens med det, du forventede, da du startede rengøringen.

Det skal huskes på, at Filtrering af unikke værdier er ikke det samme som at fjerne dubletter.Når du filtrerer, skjules dubletterækker kun midlertidigt, men de er der stadig; fjernelse af dubletter sletter dem helt. Derfor er det en mere fornuftig strategi at starte med et unikt filter eller betinget formatering.

Kriterier for at betragte en værdi som duplikeret

Når regnearksværktøjer sammenligner dubletter, De gør det baseret på, hvad der faktisk ses i cellen, ikke på den underliggende fortolkede værdi.Dette har nogle mærkelige konsekvenser, som du skal være opmærksom på, så du ikke får nogen overraskelser.

For eksempel kan to datoer, der repræsenterer den samme dag, ikke betragtes som dubletter, hvis Den ene er skrevet som "08/03/2006" og den anden som "8. marts 2006".fordi tekstindholdet er forskelligt, selvom betydningen er identisk. Det samme kan ske med navne og strenge med forskellige mellemrum eller store bogstaver.

Tilsvarende et tal gemt som tekst og det samme tal i numerisk format De kan behandles som forskellige værdier. Derfor er det så vigtigt at normalisere formater, før man forsøger at slette dubletter af rækker samlet set.

Før du udfører en aggressiv oprydning, er det værd først at filtrere efter unikke værdier eller bruge betinget formatering for at bekræfte. at sammenligningskriteriet fungerer, som du trorVed at fastsætte disse spilleregler fra starten forhindres tab af gyldige data eller forklædte dubletter.

Tekstfunktioner i regneark til at rense snavsede data

En stor del af problemerne med dubletter stammer ikke fra, at den samme værdi gentages, men fra det faktum, at De samme oplysninger er skrevet på lidt forskellige måderDet er her, at tekstfunktioner i Excel eller Google Sheets kommer i spil for at standardisere og forberede tingene, før man fjerner gentagelser.

Det er meget almindeligt at finde kolonner, hvor nogle navne er med store bogstaver, andre med små bogstaver og andre blandes tilfældigt. For at forene dem har du funktioner, der De konverterer alt til små bogstaver, alt til store bogstaver, eller skriver kun det første bogstav i hvert ord med stort.Dette sikrer, at “ANA PÉREZ”, “ana pérez” og “Ana Pérez” behandles på samme måde.

Tekster med ekstra mellemrum, både inden for kæden og i begyndelsen eller slutningenEn specialiseret funktion kan fjerne ekstra mellemrum og kun efterlade et normalt mellemrum mellem ord, og dermed eliminere "Juan García" eller lignende sætninger, der afbryder sammenligninger.

For data, der er tæt pakket sammen, såsom kombinerede koder eller for- og efternavne i samme celle, er det nyttigt at bruge udtræknings- og foreningsfunktioner. Du kan uddrage en del af teksten angiver fra hvilken position og hvor mange tegn du vil udtrække eller sammenføje flere strenge til én for at rekonstruere mere sammenhængende felter.

I tilfælde af datoer, hvis de ankommer som tekst med forskellige stilarter, er det en god idé at omdanne dem til en Standard datoformat baseret på år, måned og dagPå denne måde behandler regnearkene dem som rigtige datoer, du kan sortere dem korrekt, og sammenligninger afhænger ikke længere af cellens visuelle udseende.

Filtrer unikke værdier og fjern dubletter i regneark

Udover formateringsværktøjer og tekstfunktioner tillader både Excel og Google Sheets Filtrer hurtigt for kun at se unikke værdier fra en kolonne eller et sæt af kolonnerDette er en meget effektiv måde at gennemgå resultater på, før man træffer uigenkaldelige beslutninger.

I nogle miljøer kan du bruge avancerede filtreringsmuligheder til at angive, at du kun vil vise rækker med unikke værdier i en eller flere specifikke kolonner. Denne filtrering sletter ikke data, den skjuler blot midlertidigt dubletter., hvilket gør det til et meget fornuftigt mellemtrin.

Når du har bekræftet, at den unikke visning er den, du er interesseret i, har du kommandoer specifik for Fjern dubletter direkte fra datamenuerneTypisk bruger du noget i retning af "Data > Fjern dubletter", hvor du vælger, hvilke kolonner sammenligningen skal baseres på.

En anden mulighed er at bruge betinget formatering til at fremhæve både dubletter og unikke værdier, afhængigt af dine behov. Du kan f.eks.: Fremhæv de rækker, der kun vises én gang, med en lys farve og analysere, om det er atypiske poster, indlæsningsfejl eller blot sjældne tilfælde, der skal bevares.

Hvis du arbejder med rullelister eller datavalidering, giver det også god mening at rydde op i dem. Du kan gøre dette via valideringsmenuer. definere lukkede lister, der forhindrer introduktion af typografiske variationer, hvilket reducerer forekomsten af ​​falske dubletter, der faktisk bare er stavefejl.

Rensning af dubletter i SQL-databaser med SELECT DISTINCT

Da vi bevægede os fra regnearkenes verden til databaserTilgangen ændrer sig en smule. I SQL er et af de første værktøjer til at håndtere gentaget information operatoren DISTINCT, som bruges sammen med SELECT-kommandoen til at returnere rækker uden dubletter i resultaterne af en forespørgsel.

Ideen er enkel: når du konstruerer en SELECT-sætning, kan du tilføje DISTINCT-nøgleordet for at angive, at Du ønsker kun én forekomst af hver værdikombination i de valgte kolonner. På denne måde returnerer forespørgslen en enkelt linje, hvis den samme logiske række gentages flere gange i tabellen.

Det er vigtigt at forstå, at SELECT DISTINCT ikke sletter noget fra databasen: Det påvirker kun det resultat, du ser, når du kører forespørgslen.De oprindelige oplysninger forbliver uændrede i tabellerne, hvilket er perfekt til udforskende analyse, hvor du ikke ønsker at ændre data endnu.

Hvad angår syntaksen, består det generelle mønster af at kombinere SELECT DISTINCT med listen over kolonner, du er interesseret i, efterfulgt af FROM-klausulen for at angive tabellen og, valgfrit, en WHERE-klausul til at filtrere efter specifikke betingelserPå denne måde kan du for eksempel anmode om unikke kunder fra kun ét land eller forskellige produkter fra en bestemt kategori.

Denne fremgangsmåde er meget nyttig, når du vil indsnævre resultaterne til ikke-duplikerede poster, uanset om det er for Få en kundeliste uden duplikering på grund af flere ordrer, vise en liste over forskellige produktkoder eller generere et antal unikke varer i et datasæt.

Forskelle mellem DISTINCT og andre måder at undgå dubletter i SQL

Selvom DISTINCT og UNIQUE kan lyde ens, De spiller ikke den samme rolle inden for SQL-økosystemetDISTINCT fungerer i SELECT-forespørgsler og påvirker de returnerede rækker; UNIQUE er normalt relateret til begrænsninger i definitionen af ​​tabeller, hvilket angiver, at visse felter ikke kan indeholde gentagne værdier.

Derudover kan brugen af ​​SELECT DISTINCT i sammenhænge med store mængder data være ydeevnekrævende, fordi Databasemotoren skal sammenligne alle valgte kolonner. at bestemme hvilke rækker der er ens. I store tabeller eller tabeller med mange kolonner kan dette blive besværligt.

Derfor er det i nogle tilfælde værd at overveje alternativer. En af de mest almindelige er at bruge GROUPÉR EFTER for at gruppere rækker efter en eller flere kolonner og anvende aggregeringsfunktioner (f.eks. COUNT, MIN eller MAX), der giver dig mulighed for at opsummere dataene effektivt.

Du kan også bruge klausuler som EXISTS til tjek om bestemte værdier findes i en anden tabelDette undgår at sammenføje unødvendige duplikerede rækker. Eller du kan bruge underforespørgsler med veldefinerede SELECT-, FROM- og WHERE-klausuler til bedre at angive, hvilke poster du vil hente.

Når man vil tælle, hvor mange unikke værdier der er i en kolonne, er det almindeligt at kombinere COUNT med DISTINCT, så Du får antallet af forskellige elementer direkte. uden at skulle tjekke hver enkelt af dem manuelt.

Praktiske eksempler: kundehenvendelser og adresser uden dubletter

Forestil dig, at du arbejder med en ordretabel, hvor hver række repræsenterer et foretaget køb. Det er almindeligt, at Den samme kunde vil dukke op flere gange, hvis de har afgivet mere end én ordre.Hvis du kun vil se hver kunde én gang, er SELECT DISTINCT et meget overskueligt værktøj.

I dette scenarie ville du oprette en forespørgsel, der vælger kundeidentifikationskolonnerne (f.eks. deres ID og deres navn) og anvender DISTINCT på modtager kun en liste med hver klient én gang, selvom den oprindelige tabel har ti forskellige rækkefølger.

Noget lignende sker, hvis du har brug for at se alle unikke leveringsadresser, som produkterne er sendt tilHvis hver ordre indeholder en adresse, vil tabellen være fuld af gentagelser; men med DISTINCT i adressekolonnerne kan du generere en kompakt liste over leveringssteder.

Når du vil fokusere på kunder fra et bestemt område, kan du tilføje en WHERE-klausul for f.eks. at angive, at Du er kun interesseret i optegnelser fra et bestemt landPå denne måde virker SELECT DISTINCT på en delmængde af tabellen og ikke på alle dataene.

Inden for sundhedsvæsenet eller det akademiske område er operatøren også meget praktisk til gruppedata fra patienter eller forfattere, der optræder flere gange i forskellige studier eller artikler, hvor kun én post pr. enhed vises til analyseformål.

Håndtering af dubletter i bibliografiske databaser

Inden for videnskabelig dokumentation tilbyder bibliografiske databaser normalt specifikke værktøjer til at fjerne dubletter Når du søger på tværs af forskellige kilder, er dette afgørende for at forhindre, at dine litteraturgennemgange bliver fyldt med dubletter.

I disse systemer er der normalt en kommando "Fjern dubletter" i værktøjsmenuen, som Den analyserer resultatsættet og fjerner automatisk dubletter.Systemet rapporterer normalt, hvor mange elementer der er blevet slettet, og hvor mange der er tilbage i det aktuelle sæt.

På mange platforme kan du konfigurere det fra en præferencesektion Fjernelse af dubletter af referencer sker automatisk. hver gang du udfører en ny søgning. Dette sparer en masse manuelt arbejde, selvom det er tilrådeligt regelmæssigt at kontrollere, at de dublerede kriterier er korrekte.

Ud over massesletning giver disse administratorer dig mulighed for manuelt at vælge specifikke referencer for at beslutte, om de skal beholdes eller slettes. Denne manuelle gennemgang er nyttig, når systemet er usikkert, om to poster rent faktisk er det samme element. eller hvis de svarer til forskellige versioner (for eksempel fortryk og endelige versioner).

Efter fjernelse af dubletter opdateres resultatsættet, og viser det reducerede antal referencerDenne numeriske kontrol hjælper med at validere, at fejlfindingen har haft en effekt, og med at dokumentere processen i systematiske reviews eller søgerapporter.