在多个 Excel 文件之间管理重复记录，是一件非常耗时的麻烦事，还很容易造成数据不一致和代价不低的业务错误。
如果没有可靠的去重流程，你可能会给同一个联系人重复发送多封邮件，基于重复数据做出错误的业务判断，还会花很多时间手动比对记录。
这篇指南会教你如何用成熟的方法和工具，高效地对多个 Excel 文件进行数据去重。你可以节省时间，保持数据准确性，并减少后续重复数据再次出现的风险。
在本指南中，你将学习如何从结构不同的多个列表中删除重复记录：
Step 1：导入需要去重的文件
注册 Datablist，然后至少导入两个文件。
确保你的文件中至少有一个可用于匹配的唯一标识符。
备注：Datablist Duplicates Finder 可以处理任意数量的 Excel/CSV 文件。这些文件的结构可以不同，只要每个列表文件里都有一个可匹配的标识符即可。
在这个示例中，我选择了潜在客户的 LinkedIn URL 作为唯一标识符。
唯一标识符不一定要绝对唯一。它也可以是公司名称或名字，只要你把它作为本次匹配的标识字段来使用即可。
Step 2：跨多个列表匹配重复记录
接着，点击 “Clean”，然后选择 “Duplicates finder”。
备注：你可以从任意一个文件开始操作。流程和结果都是一样的。
设置跨 CSV 文件去重所需的选项。
- 点击 "Selected Properties and Multi Collections"，然后
- 点击 "Check Duplicate Items Across Several Collections"
- 选择你要参与去重的 collections，可以选择两个或更多文件，没有数量限制。
选择要用于去重匹配的字段。
每个文件中都必须有一个类似的字段。对于每一个用于 deduping 的字段，你都需要在每个 collection 中选择对应的匹配字段。
在这个示例中，我会根据 LinkedIn URL，从 "File B" 中移除所有已经存在于 "File A" 里的 prospects。
你可以选择多个字段来进行重复匹配。在这种情况下，记录必须在所有字段上都匹配，才会被视为重复。如果你想查找字段 A 或字段 B 上的重复记录，请分两次执行流程，每次针对一个字段。
选择你想使用的比较机制。
对于 IDs（CRM Ids、Internal Ids），我通常使用 "Exact"。对于 URLs、Emails 等文本类字段，我会使用 "Smart" 算法，这样在多个文件之间去重时准确率更高。
如果你的 Names 可能存在拼写错误或轻微差异，可以使用距离算法，例如 Levenshtein Distance 或 Jaro-Winkler Distance。
选择最符合你去重需求的机制后，点击 “Run duplicates check”。
Step 3：设置重复数据清理操作
通过以下选项设置清理规则：
- 从 collection X 中删除重复 items
- 只在 collection X 中保留重复 items（该选项仅在跨 3 个或更多 collections 去重时可用）
点击 "Process duplicate items" 继续。
现在，我清理后的文件只包含新的 prospects，没有重复记录。
重要 - 在多个列表之间 deduping 时，算法不会删除单个文件内部的重复项。如果某个文件内部已经存在重复记录，请先分别对每个文件运行去重流程。
这个工作流适合哪些场景
- 避免重复联系同一个 prospect。
- 避免联系同一家公司的多个人。
- 汇总来自不同部门或分支机构的客户数据。
- 清理并合并来自不同 sales campaigns 的多个联系人列表。
- 整合来自多个渠道的客户反馈或问卷回复。