Vorbereiten von Daten für den CSV-Upload

Hinweis:

• Sie müssen die Rolle IXP-Projektadministrator als Automation Cloud™-Benutzer oder die Berechtigungen Quellenadministrator und Nachrichten bearbeiten als Legacy-Benutzer zugewiesen haben, um CSV-Dateien in eine Quelle hochzuladen.
• Weitere Informationen zum Hochladen von Daten aus einer CSV-Datei Aktivieren Sie neben häufigen Fehlermeldungen Hochladen einer CSV-Datei in eine Quelle.

Vor dem Hochladen von Daten in Communications Mining™ müssen einige Faktoren berücksichtigt werden, wenn die Daten für die Erfassung durch die Plattform vorbereitet werden:

• Wenn Sie die .csv-Datei in Excel mehrmals geöffnet und Änderungen vorgenommen haben, kann das zu Formatierungsproblemen führen, die sich auf den Upload-Prozess auswirken können. Um dies zu vermeiden, nehmen Sie alle Aktualisierungen direkt in der .csv-Datei vor .
• Speichern Sie die CSV-Datei als CSV UTF-8 (durch Kommas getrennt), sodass jedes Feld in Anführungszeichen gesetzt wird. Sie können das Ergebnis in einem Texteditor überprüfen.
  Wichtig:

  Stellen Sie sicher, dass Sie eine .csv- und keine Excel-Datei.

Überprüfen Sie die in der folgenden Tabelle aufgeführten Elemente, bevor Sie Ihre.csv-Datei in die Plattform hochladen. So können Sie Fehler beim Hochladen oder Probleme mit der Datenqualität vermeiden, die sich negativ auf die Qualität der Modellleistung auswirken.

Element	Beschreibung
Doppelte Zeilen	Die gleichen Daten werden während des gesamten Datenextrakts mehrmals wiederholt.
Header stimmen nicht überein	Die falschen Header sind auf die falschen Datenfelder ausgerichtet.
Hängende Zeilen oder Spalten	Nicht alle Daten sind in sequenziellen Zeilen enthalten. Zum Beispiel alle Nachrichten in Zeile 1 bis 10.000, aber eine Zeile mit einer Zelle, die Daten in Zeile 19.999 enthält.
Inkonsistente Datumsformatierung	Verschiedene Zeilen mit inkonsistenten Datumsformaten. Zum Beispiel eine Reihe von Nachrichten im US-Datumsformat und eine Reihe von Nachrichten im EU-Datumsformat, die sich alle im selben Dataset befinden, da dies Probleme bei der Normalisierung im Downstream haben wird.
Inkhärente Sätze	Das sind Sätze, die eine Reihe von Wörtern ohne klare syntaktische oder semantische Struktur enthalten. Zum Beispiel: Der Benutzer fordert ein neues Portticket 28442 298 an, das erstellt werden soll.
Inkonsistente Abstände	Wenn zwischen Wörtern eine unregelmäßige Anzahl von Leerzeichen vorhanden ist. Zum Beispiel: Die Richtlinie ist auf Erneuern festgelegt. anstatt: Die Richtlinie ist auf Erneuern festgelegt.
Pausen in Wörtern	Wenn es in der Mitte eines Wortes Unterbrechungen gibt. Zum Beispiel: Die Richtlinie ist festgelegt. zu erneuern. anstatt: Die Richtlinie ist auf Erneuern festgelegt.
Fehlerhafte Zeichencodierung	Wenn Textdaten nicht richtig codiert sind, führt dies zu unlesbaren oder unlesbaren Zeichen. Zum Beispiel: Attended: datöt. anstatt: Die App ist großartig.
Leere Nachrichten	Kommunikation ohne Inhalt im Betreff oder Textkörper.
Nachrichten mit vielen Tippfehlern	Textdaten mit vielen Rechtschreibfehlern.
Header/Fußzeilen	Wenn Header oder Fußzeilen enthalten sind. Zum Beispiel Spam-Warnungen, Virenscan-Warnungen usw.
Metadaten im Betreff/Textkörper anstatt als Metadateneigenschaft enthalten	Wenn Metadaten im Betreff oder Text enthalten sind. Zum Beispiel: [01/01/2023] Ich möchte meine Richtlinie erneuern. als Text einer Nachricht, anstatt: Ich möchte meine Richtlinie erneuern. als die Nachricht mit 01/01/2023 als in den Metadaten enthaltenes Datum.
Mehrere Nachrichten in einer Nachricht kombiniert	Wenn mehrere Nachrichten, die in separate Thread-Nachrichten hätten aufgeteilt werden sollen, stattdessen in einer einzigen Kommunikation kombiniert werden.