Résumé

Les fichiers CSV (Comma-Separated Values) sont des fichiers texte délimités qui peuvent stocker des données tabulaires, en utilisant une virgule ( , ) pour distinguer chaque valeur dans une rangée — cependant, le point-virgule ( ; ), la barre oblique ( / ) ou le pipe ( | ) peuvent également être utilisés comme délimiteurs. Ces fichiers peuvent être difficiles à analyser pour détecter des problèmes et des erreurs, ce qui peut entraîner des erreurs dans MindBridge.

Découvrez les problèmes les plus courants qui peuvent survenir dans un fichier CSV ci-dessous, et apprenez comment les résoudre.

Problèmes courants dans les fichiers CSV

1. Colonnes non correspondantes

   • Problème : Le nombre de valeurs délimitées dans une rangée ne correspond pas au nombre attendu de champs de données (c'est-à-dire, les en-têtes de colonne).
   • Résolution : Assurez-vous que les champs de données dans la rangée d'en-tête sont tous présents, corrects et apparaissent à la bonne position. Vérifiez le fichier pour des valeurs manquantes ou supplémentaires, et assurez-vous que chaque rangée du fichier contient le bon nombre de valeurs pour le nombre de champs.

2. Problèmes de citation

   • Problème : Les guillemets doubles ( " ) sont manquants ou non correspondants, entraînant une mauvaise évasion dans une valeur.
   • Résolution : Assurez-vous que tous les caractères de guillemets doubles ( " ) font partie d'une paire, et que les termes cités dans une valeur sont entourés d'une deuxième série de guillemets. Par exemple, si une valeur doit être lue "vis" en métal coûtent aux cogs, alors le terme "métal", ainsi que la valeur elle-même, nécessiteraient une série supplémentaire de guillemets au début et à la fin, c'est-à-dire, """métal"" vis coûtent aux cogs".

3. Confusion de délimiteur

   • Problème : Délimiteurs incorrects, ou délimiteurs apparaissant dans le contenu d'une valeur.
   • Résolution : Utilisez l'un des délimiteurs standard de MindBridge (indiqués dans le résumé ci-dessus) ou un délimiteur personnalisé de manière cohérente dans l'ensemble des données. Si l'un des délimiteurs standard apparaît dans le contenu d'une valeur, entourez la valeur entière de guillemets doubles ( " ). Par exemple, si une valeur doit être lue coûts aux cogs, vis, boulons, alors elle devrait avoir une série de guillemets au début et à la fin de la valeur, c'est-à-dire, "coûts aux cogs, vis, boulons".

4. Valeurs manquantes

   • Problème : Certaines valeurs attendues semblent manquer dans une rangée.
   • Résolution : Assurez-vous que les données importées sont correctes et complètes. Vous pouvez procéder aux analyses si des cellules vides sont détectées, car MindBridge ignorera les cellules vides, mais si des données attendues manquent, cela peut entraîner des problèmes d'incomplétude et de solde.

5. Formatage numérique

   • Problème : Utilisation incohérente du formatage dans les valeurs de montant. Par exemple, alors que certaines régions utilisent un point comme séparateur décimal (par exemple, 10.00) d'autres utilisent une virgule comme séparateur décimal (par exemple, 10,00). L'utilisation de l'un ou l'autre est acceptable, mais un seul séparateur décimal doit être utilisé dans un ensemble de données ; ils ne doivent pas être combinés ou utilisés de manière interchangeable.
   • Résolution : Assurez-vous d'utiliser un format de formatage numérique de manière cohérente dans l'ensemble des données.

6. Formatage de la date et de l'heure

   • Problème : Formats de date et d'heure incohérents, ambigus ou non pris en charge.
   • Résolution : Assurez-vous que toutes les dates et horodatages sont cohérents, ne peuvent pas être mal interprétés et sont pris en charge par MindBridge. Consultez notre article d'aide sur les formats de date pour plus de détails

7. Notation scientifique

   • Problème : Dans les fichiers CSV, les notations scientifiques sont prises telles quelles, quel que soit la colonne dans laquelle elles apparaissent. Si elles sont mappées à une colonne numérique (par exemple, Montant), MindBridge convertira la notation scientifique en valeurs de longueur complète, ce qui peut entraîner des valeurs moins précises que les données réelles ne le représentent.
   • Résolution : Convertissez les notations scientifiques en leurs vraies valeurs de montant avant d'importer le fichier.

8. Données imbriquées ou hiérarchiques

   • Problème : Les fichiers CSV ne sont pas adaptés aux données regroupées, ou aux structures de données imbriquées ou hiérarchiques, car chaque rangée dans un fichier CSV représente un seul poste de ligne.
   • Résolution : Déregroupez et aplatissez la structure des données afin que chaque champ de données (colonne) ait des données présentes sur chaque rangée.

Des parties de ce document peuvent avoir eu des brouillons en phase initiale générés par des outils IA et ont été révisées, éditées et clarifiées par de vrais humains.

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