重复的公司名称真的让人头大：CRM 里一团乱、报表不准、客户互动记录也更难追踪。
更糟的是，靠人工一个个去改？只会更痛苦。
好消息是：这件事其实可以更简单。
这篇指南会带你用一种更高效的方法，在 CSV/Excel 文件或 CRM 系统中快速找出并合并重复的公司名称。你将学会：
开始把数据收拾干净吧。
Step 1: 导入公司名称名单
先把你的公司名称列表导入 Datablist。
导入完成后，检查一下数据是否加载正确：公司名称列、以及其他字段有没有对齐。
Step 2: 用算法识别重复
使用 Datablist 的 Duplicates Finder 来检测匹配的公司名称。
选择包含公司名称的那一列作为目标字段。
接下来，选择最适合你的去重算法：
- Smart Algorithm: 适合处理经过规范化（normalization）后的“标准重复”。
- Distance Algorithm: 用来找“相似但不完全一致”的名称，比如有轻微拼写差异、空格/符号不同或 typo。你可以设置相似度阈值（默认 80，最低 50）。
运行 duplicates check，即可找出匹配的记录。
理解 Company Name Processor
Company Name Processor 是一个在检测重复前，先对公司名称做规范化处理的工具。这一步非常关键，因为同一家公司在你的数据里经常会以不同写法出现。
它会做什么：
- 移除法律后缀：LLC、Inc.、Ltd. 等
- 忽略地理词：Europe、USA、UK 等
- 去掉常见业务词：Partners、Group、Technologies 等
示例：
| Original Name | Normalized Name |
|---|---|
| Apple Inc. | Apple |
| Apple USA LLC | Apple |
| Apple Technologies | Apple |
| Microsoft Corporation | Microsoft |
| Microsoft Ltd. UK | Microsoft |
这样一来，“Apple Inc.” 和 “Apple Technologies” 就会被正确识别为重复项。
Step 3: 合并重复的公司记录
重复记录会被自动分组展示。
Note: 如果你只是想拿到“重复名单”，直接导出匹配结果即可；如果你要合并重复项，请继续往下。
处理冲突字段
当同一个字段在多条重复记录里出现了不同值，就会被标记为冲突字段（conflicting property）。
比如两条记录的电话、地址、官网不一致，你就需要决定合并规则。
Datablist 提供两种合并方式：
- Combine Values: 把不同重复记录里的多个值合并到主记录同一字段里（例如合并多个电话号码）。
- Keep One Value and Delete the Others: 只保留其中一条记录的值，其它重复记录在该字段的值会被丢弃（例如保留信息最完整的地址）。
有一个 Shortcuts Link 可以让你把同样的合并规则一键应用到所有冲突字段。
选择 Master Record（主记录）
系统会选定一条记录作为“master”，其它重复记录会合并进这条记录。
你可以按以下规则选择：
- Most Complete: 选择已填字段最多的那条记录。
- Last Updated: 选择最近一次被修改的记录。
- First Created: 选择创建时间最早的记录。
- Highest Value: 选择某个指定字段数值最高的记录（如果并列，用最新的记录打破平局）。
- Lowest Value: 选择某个指定字段数值最低的记录（如果并列，用最新的记录打破平局）。
- Matching Value: 选择在某个字段里包含指定值的记录；不包含该值的记录不会被合并。
设置好合并规则和 master record 选择方式后，刷新预览（preview），先看一遍实际合并后的效果，再确认执行。
预览会显示每组重复项里：哪些值会被删除、哪些会被合并、以及最终哪条是 master record。
如果你有更精细的需求，也可以手动合并指定记录。
当条件允许时，选择合适的选项启动自动合并流程（例如 “Auto-merge duplicates when possible”）。
合并完成后，你的数据就干净了，可以直接导出。
要导出去重后的数据，在顶部点击 “Export”，支持导出 CSV 或 Excel。
总结
清理重复公司名称，不一定要搞得很崩溃。
用对工具和方法，你可以：
- 避免数据不一致
- 提升 CRM 使用效率
- 节省大量人工核对时间
从今天开始，持续把公司数据维护得干净、可用、好运营。