Programa de padronização de formatos usando Quadratic Unified Data Sources
Os problemas comuns de campos conflitantes e formatos confusos ao integrar dados entre sistemas podem ser resolvidos das seguintes maneiras:
- Inferência inteligente de tiposReconhecimento automático de formatos especiais, como datas/valores
- Biblioteca de conversãoFunções de limpeza de dados comuns incorporadas
- Ferramenta de mapeamento visual: combina intuitivamente diferentes campos de origem
Implementação específica:
- Acesso a todas as fontes de dados por meio do Data Connections
- Escrever scripts de conversão usando o pandas do Python ou a biblioteca polars do Rust
- Aplicação de funções de conversão incorporadas, como q.str.to_datetime()
- Criar modelos de formatação e aplicá-los aos dados recém-importados
- Verificar a consistência usando o recurso Data Quality Check
Dicas avançadas: plug-ins de analisadores personalizados podem ser criados para lidar com formatos especiais, e scripts de verificação de qualidade executados regularmente podem ser definidos como tarefas automatizadas. Para dados de mesma origem, recomenda-se criar pipelines de dados para sincronização contínua.
Essa resposta foi extraída do artigoQuadratic: formulários de análise de dados on-line que integram diálogo de IA e execução de códigoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como melhorar a inconsistência de formato ao integrar várias fontes de dados?
