مزيل تكرارات مجاني
ما هي إزالة تكرار البيانات؟
إزالة تكرار البيانات، أو deduping، هي عملية التخلص من السجلات المكررة من مجموعة بيانات.
تعد إزالة التكرار ضرورية للحصول على قائمة إدخالات فريدة. في التسويق باستخدام قوائم البريد، وفي lead generation، أو إدارة العملاء. وكذلك في التجارة الإلكترونية عند إدارة كتالوجات المنتجات. يُعد إدخالان مكررين عندما يشيران إلى الكيان نفسه. اثنان من leads لهما عنوان email نفسه، أو منتجان لهما نفس الباركود.
تؤثر التكرارات في جودة بياناتك وتقلل إنتاجيتك. هناك حلّان للتخلص من التكرارات: حذفها، أو دمج الإدخالات المتشابهة في سجل واحد.
حذف التكرارات سهل؛ إذ يعثر خوارزم إزالة التكرار على الإدخالات المكررة ويحذف جميعها ما عدا واحدًا. أما دمج التكرارات فيتطلب تحليل الإدخالات المكررة لـجمعها في سجل رئيسي واحد.
تحليل كامل أو جزئي للعناصر، على مجموعة بيانات واحدة أو عدة مجموعات
يعمل Datablist Duplicates Finder بالمقارنة الكاملة للعناصر أو باستخدام خصائص محددة.
استخدم وضع الخصائص المحددة للعثور على جهات الاتصال المكررة بناءً على عنوان email الخاص بهم أو لاكتشاف التكرارات في قائمة الشركات باستخدام عنوان URL لموقعهم.
حذف أو توحيد التكرارات
دمج تلقائي للتكرارات غير المتعارِضة
يعثر Datablist تلقائيًا على جميع القيم المكررة التي يمكن دمجها دون فقد أي معلومات.
- عندما تكون لجميع العناصر المكررة القيمُ نفسها للخصائص، يُحتفَظ بعنصر واحد فقط وتُحذف البقية.
- إذا كانت العناصر المكررة متكاملة، يُختار العنصر الأكثر معلومات كعنصر أساسي وتُملأ قيم خصائصه باستخدام قيم خصائص العناصر الأخرى. ثم تُحذف جميع العناصر باستثناء العنصر الأساسي.
- إذا كانت للعناصر المكررة قيم خصائص متعارضة، يتم تجاوز العناصر لدمجها يدويًا.
تجميع التكرارات للاحتفاظ بسجل واحد
عندما لا يكفي الدمج البسيط، استخدم الميزات المتقدمة: دمج أو إسقاط القيم المكررة لتجميع سجلاتك المكررة.
يسرد Datablist الحقول المتعارضة ويتيح لك اختيار كيفية التعامل معها. استخدم Combine values لدمج البيانات نصيًا، وDrop values للاحتفاظ بالقيمة من سجل رئيسي واحد.
أو تحقّق يدويًا من القيم المتعارضة باستخدام مساعد الدمج
عندما لا يكون الدمج التلقائي ممكنًا، استخدم مساعد الدمج من Datablist لاختيار القيمة التي ستُحتفَظ بها وتوحيد عناصرِك.
يُختار العنصر الأكثر معلومات كعنصر رئيسي ويتلقى القيم المكملة من العناصر الثانوية.
معالجة التكرارات باستخدام AI
متى تستخدم إزالة تكرار البيانات؟
- تنظيف قوائم البريد من التكرارات
مع الوقت، ستتدفّق مصادر متعددة إلى قائمة بريدك. مع مشاركي الويبنار، والمشترين، ومستخدمي النسخة المجانية، إلخ. قد يظهر عنوان email عدة مرات في قائمة بريدك.
تؤثر عناوين email المكررة في حملاتك التسويقية بتكاليف إضافية وسلوك يشبه السبام، وخطر إحباط المستخدم إذا استمر في تلقي الرسائل بعد إلغاء الاشتراك من حملة.- كيفية تنظيف قائمة بريدية
- إزالة التكرارات في Microsoft Excel
يوفّر Google Sheets وMicrosoft Excel وأدوات الجداول الأخرى ميزات أساسية لإزالة التكرارات. فهي تبرز القيم المكررة في عمود أو تحذفها. استخدم الدمج التلقائي في Datablist ومساعد الدمج اليدوي للتعامل مع السجلات المكررة المعقّدة.
يفتح Datablist ملفات CSV وExcel على حدٍ سواء.- كيفية إزالة التكرار في ملف Excel
- أداة إزالة التكرارات في leads والعملاء المحتملين
في تسويق B2B، تؤثر جودة قاعدة بيانات العملاء المحتملين في نتائج حملاتك. تؤدي قائمة بيانات غير نظيفة تحتوي على leads مكررة إلى زيادة تكلفة التخزين، وتقليل كفاءة تتبّع lead، وتوليد إحباط لفريق المبيعات لديك.
أدِر عمليات lead generation باستخدام Datablist. أو استورد بيانات CRM لديك أو قوائم leads إلى Datablist لتنظيفها.- كيفية إزالة التكرار من قوائم leads
- إزالة التكرار من ملفات CSV
يستغرق تنظيف بيانات CSV وقتًا طويلًا. يستخدم مهندسو البيانات لغات برمجة مثل Python لتحليل بيانات CSV وتنظيفها. يوفّر Datablist أداة بدون كود لتنفيذ عمليات تنظيف البيانات مع ملفات CSV لمستخدمين غير تقنيين. افتح ملفات CSV تحتوي على مئات الآلاف من الصفوف وأزل تكرار السجلات بسرعة.
- كيفية إزالة التكرار من ملف CSV
الأسئلة الشائعة
نعم، يمكنك العثور على التكرارات ودمجها عبر الإنترنت مجانًا. الميزات الأساسية مثل المطابقة Exact وSmart متاحة بدون حساب. أما الخوارزميات المتقدمة مثل المطابقة التقريبية Fuzzy أو الصوتية Phonetic فتتطلب خطة مدفوعة.
يقوم Excel بحذف الصفوف المكررة نهائيًا، مما يجعلك تفقد بيانات قد تكون قيّمة من تلك الإدخالات. يقوم Datablist بدمج السجلات، فيجمع بذكاء المعلومات المكمّلة من جميع التكرارات في سجل رئيسي واحد كامل. لن تفقد أي بيانات.
تم إنشاء Datablist للتعامل مع الملفات الكبيرة. يمكنك معالجة قوائم تصل إلى مليون صف في الخطة المجانية وحتى 1.5 مليون صف في خططنا المدفوعة، وهي أكبر بكثير من حدود أدوات الجداول التقليدية.
بالتأكيد. تستخدم أداتنا خوارزميات مطابقة تقريبية متقدمة، مثل مسافة Levenshtein وJaro-Winkler، لتحديد السجلات المتشابهة حتى مع الأخطاء الإملائية أو الاختلافات البسيطة في التنسيق.
تم تصميمه لذلك. يمكنك تفعيل ميزة "Multiple Value Matching" للتعامل مع كل قيمة داخل الخلية (المفصولة بفاصلة منقوطة) كإدخال منفصل للمقارنة. يعثر على تطابق حتى إذا كانت إحدى القيم فقط مكررة.
نعم. يمكنك استيراد عدة ملفات إلى Datablist وتشغيل Duplicates Finder عليها جميعًا. يمكنه مطابقة السجلات بناءً على معرّف مشترك، حتى إذا كانت الملفات تحتوي على أعمدة أو هياكل مختلفة.
أبدًا. Datablist حلّ بدون كود بالكامل. يوجّهك Duplicates Finder خلال عملية بسيطة خطوة بخطوة حيث تختار الأعمدة وقواعد المطابقة من واجهة سهلة الاستخدام.
توفر لك ميزة AI Editing مرونة غير محدودة. بدلًا من قواعد دمج قياسية، يمكنك كتابة تعليمات باللغة الإنجليزية المبسطة. على سبيل المثال، اطلب جمع أرقام المبيعات من الإدخالات المكررة أو اختيار السجل الرئيسي بناءً على أحدث تاريخ. يحول ذلك المنطق المعقّد إلى طلب بسيط.
يقوم Datablist بتجميع بياناتك في سجل رئيسي واحد. يملأ تلقائيًا المعلومات المفقودة من التكرارات الأخرى ويمنحك خيارات للتعامل مع البيانات المتعارضة: يمكنك دمج النص من صفوف مختلفة أو اختيار القيمة التي تريد الاحتفاظ بها. بعدها تُحذف السجلات الزائدة.
نقدّم عدة خوارزميات لاحتياجات مختلفة: 'Exact' للتطابقات المتطابقة تمامًا، و'Smart' للاختلافات مثل ترتيب الكلمات أو بروتوكولات URL، و'Phonetic' للأسماء التي تتشابه في النطق، و'Fuzzy Matching' للأخطاء المطبعية والهجائية.
نعم. بعد أن يحدّد Datablist جميع مجموعات التكرار، يمكنك تصديرها إلى ملف CSV أو Excel قبل إجراء أي تغييرات. يسرد هذا الملف جميع العناصر المكررة بشكل متتالٍ، مع سرد كل مجموعة تلو الأخرى، لتسهيل مراجعتها خارجيًا أو معالجتها بأداة أخرى.
بعد الانتهاء من الدمج، يوفّر Datablist ملف 'Changes List' قابلًا للتنزيل. يعمل هذا الملف كسجل، يوضّح كل سجل تم تحديثه أو حذفه أثناء العملية. يمكنك استخدام هذا الملف لتكرار التغييرات بسهولة في نظامك الخارجي، مثل CRM، لضمان بقاء بياناتك متزامنة تمامًا.
See Also
