Résumé
L’étape Validation des données vous fournit des informations de haut niveau qui vous permettent de décider si le processus d’importation doit être poursuivi ou non.
En savoir plus sur les différents contrôles de validation des données et la méthode de résolution des problèmes.
Si les données apparaissent dans un format groupé, MindBridge ne pourra pas les analyser. Sélectionnez Formater les données afin de formater automatiquement les données dans un format non groupé, puis poursuivez le processus d’importation.
Détails du fichier
Ces détails de fichier précis peuvent vous aider à vous assurer en un coup d’œil que les données importées répondent à vos attentes.
- Type : Affiche le type de fichier que vous avez importé, tel qu’un grand livre ou des comptes créditeurs.
- Nom : Affiche le nom du fichier que vous avez importé.
- Nombre total de colonnes : Affiche le nombre total de colonnes détectées dans les données.
- Nombre de lignes : Affiche le nombre total de lignes détectées dans les données.
- Nombre de colonnes numériques : Affiche le nombre de colonnes contenant uniquement des données numériques.
- Nombre de colonnes de date : Affiche le nombre de colonnes contenant des dates.
- Nombre de colonnes de texte : Affiche le nombre de colonnes contenant du texte, qui peut inclure une combinaison de lettres, de chiffres et de symboles.
- Délimiteur : Affiche le caractère, le cas échéant, utilisé pour indiquer où les colonnes commencent et se terminent dans l’ensemble de données.
Modifier le délimiteur
- Sélectionnez Modifier pour mettre à jour le délimiteur.
Une fenêtre contextuelle s’ouvre. - Utilisez le menu déroulant pour sélectionner le délimiteur que MindBridge doit rechercher ou entrez un délimiteur personnalisé dans le champ de texte.
Utilisez la section Prévisualiser les colonnes de données pour vous assurer que les données sont correctement lues. - Lorsque vous êtes satisfait, confirmez la modification.
Le fichier importé est automatiquement revalidé.
Contrôles d’intégrité
Ces contrôles comprennent des informations détaillées sur chaque colonne au sein des données. Ils peuvent signaler des problèmes avec le fichier, mais ne vous empêcheront pas de poursuivre le processus d’importation.
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Ce que MindBridge recherche |
Pourquoi ? |
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La présence de colonnes numériques. |
Les données doivent contenir au moins 1 colonne ayant des valeurs numériques, sinon MindBridge ne disposera pas d’une quantité de données suffisante pour effectuer une analyse. |
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Si le fichier contient plusieurs feuilles de calcul. |
MindBridge analysera uniquement les données de la première feuille de calcul du fichier. Consolidez les données pertinentes dans la première feuille de calcul, puis réimportez les données. Si vous avez besoin d’aide pour consolider les données pertinentes sur la première feuille de calcul du fichier, découvrez comment soumettre une demande de mise en forme des données. |
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Un nombre incohérent de colonnes dans les lignes. |
Si 700 lignes ont 6 colonnes et 1 ligne a 5 colonnes, cela peut indiquer des informations manquantes ou erronées dans les données. |
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La présence de cellules anormalement grandes. |
Cela peut indiquer des données erronées, des cellules fusionnées ou un échappement inapproprié. |
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Si des colonnes contiennent plus de 50 % de cellules vierges. |
Cela peut indiquer qu’il manque des données dans le fichier. |
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La présence de valeurs NULLES dans les données. |
MindBridge ne peut pas analyser des cellules contenant le mot « NUL » au lieu d’une valeur. Supprimez le mot « NUL » des données ou remplacez-le par les données appropriées. |
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Si les valeurs sont exprimées en notations scientifiques. |
Les notations scientifiques apparaissent souvent sous la forme d’un nombre inférieur à 10 avec 2 décimales et une puissance de 10, de sorte que le calcul peut être moins précis que les données réelles. Par exemple, la notation scientifique de 4 354 765 455 est 4,35E9. MindBridge calculerait cela comme 4,35 x 10^9 = 4 350 000, ce qui est beaucoup moins que la valeur initiale. MindBridge peut lire des notations scientifiques qui apparaissent dans des colonnes monétaires de fichiers Excel et de fichiers au format .CSV. Dans Excel, les notations scientifiques apparaissent à des fins de présentation. Cela signifie qu’Excel traite les notations scientifiques trouvées dans les colonnes monétaires* comme des chiffres. Dans les fichiers au format .CSV, les notations scientifiques sont prises telles que présentées, quelle que soit la colonne dans laquelle elles apparaissent. Cela signifie que, bien que MindBridge puisse facilement les ingérer, cette notification de validation apparaît lorsqu’ils sont présents dans un fichier .CSV. * Remarque : Dans Excel, les notations scientifiques trouvées dans les colonnes non numériques ne peuvent pas être lues par MindBridge. |
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La présence de caractères spéciaux. |
MindBridge ne peut pas analyser certains caractères spéciaux, notamment les jeux de caractères étendus (tels que les mentions de copyright), les caractères non imprimables et les caractères de contrôle (tels que les marques de mise en forme) et les caractères ne faisant pas partie de l’alphabet anglais moderne. |
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Formats de date incohérents, ambigus ou non pris en charge. |
Les dates apparaissant dans la même colonne devraient être présentées dans un format uniforme et correct. |
Aperçu de la colonne
Ces statistiques peuvent vous aider à vérifier vos attentes et à trouver immédiatement des données anormales.
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Nom de la colonne |
Description et valeur |
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Nom |
L’en-tête de colonne tel qu’il apparaît dans le fichier d’origine. Reportez-vous à ce point lors de l’affichage des statistiques de chaque ligne. |
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Type de données |
Indique le type de données détectées dans chaque colonne du fichier d’origine. Il peut s’agir de :
Certaines colonnes devraient avoir certains types de données. Par exemple, si MindBridge détecte du texte dans la colonne « Date de saisie », cela peut indiquer des données erronées. |
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Valeur la plus basse |
La valeur numérique la plus basse trouvée dans une cellule dans chaque colonne. Si la valeur se situe en dehors du champ de variation attendue, elle peut indiquer des données anormales. |
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Valeur la plus élevée |
La valeur numérique la plus élevée trouvée dans une cellule dans chaque colonne. Si la valeur se situe en dehors du champ de variation attendue, elle peut indiquer des données anormales. |
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Nombre de valeurs uniques |
Une estimation du nombre de valeurs uniques dans chaque colonne. Certaines colonnes devraient avoir certaines valeurs. Par exemple, si MindBridge détecte que la « Date de saisie » contient 365 valeurs uniques, mais que la colonne « Date de la transaction » en a 400, cela peut indiquer des données supplémentaires hors période. |
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Somme |
Le montant total, résultant de la somme de toutes les valeurs numériques dans chaque colonne. Reportez-vous à ce point pour vérifier si les débits et les crédits sont équilibrés. |
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Nombre de caractères le plus faible |
Le plus petit nombre de caractères trouvés dans une cellule dans chaque colonne. Reportez-vous à cette colonne pour vérifier vos attentes. Par exemple, si MindBridge détecte une cellule contenant seulement 2 caractères dans la colonne « Débit », cela peut indiquer des données erronées ou manquantes. |
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Nombre de caractères le plus élevé |
Le plus grand nombre de caractères trouvés dans une cellule dans chaque colonne. Reportez-vous à cette colonne pour vérifier vos attentes. Par exemple, si MindBridge détecte une cellule contenant 10 000 caractères dans la colonne « Débit », cela peut indiquer des données erronées ou un échappement inapproprié. |
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Nombre de cellules vierges |
Le nombre de cellules vides qui apparaissent dans chaque colonne. Si vous remarquez qu’une colonne requise telle que Débit contient des cellules vides, cela pourrait indiquer des données manquantes. |
Exemple
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