Preparando datos para cargar archivos .CSV

Nota:

• Debes tener asignado el rol de administrador de proyectos de Extracción y Procesamiento Inteligentes (IXP) como usuario de Automation Cloud™, o los permisos de administrador de orígenes y Editar mensajes como usuario heredado para cargar archivos CSV en un origen.
• Para obtener más información sobre cómo cargar datos desde un archivo .csv, junto con los mensajes de error comunes, consulta Cargar un archivo CSV en un origen.

Prior to uploading data into Communications Mining™, there are a few factors to take into consideration when preparing the data for the platform to ingest:

• If you have opened the .csv in Excel multiple times and made changes, this can lead to formatting issues that can affect the upload process. To avoid this, make any updates directly within the .csv file.
• Save the CSV file as CSV UTF-8 (Comma delimited) so that every field is wrapped in quotation marks. You can check the result in a text editor.

Importante: Asegúrate de cargar un archivo .csv no un archivo de Excel.

Check for the items listed in the following table before uploading your .csv into the platform. This helps you avoid any errors upon uploading, or data quality issues that will negatively impact the quality of model performance.

Elemento	Descripción
Duplicar filas	Tener los mismos datos repetidos varias veces en el extracto de datos.
Encabezados no coincidentes	Tener los encabezados incorrectos alineados con los campos de datos incorrectos.
Colgar filas o columnas	No tener todos los datos contenidos en filas secuenciales. Por ejemplo, tener todos los mensajes en la fila 1 a 10 000, pero tener una fila con una celda que contiene datos en la fila 19 999.
Formato de fecha inconsistente	Filas diferentes con formatos de fecha inconsistentes. Por ejemplo, tener una cantidad de mensajes en formato de fecha de EE. UU. y una cantidad de mensajes en formato de fecha de la UE, todo en el mismo conjunto de datos, ya que esto tendrá problemas para normalizar posteriormente.
Oraciones incoherentes	Estas son oraciones que contienen una variedad de palabras sin una estructura sintáctica o semántica clara. Por ejemplo: El usuario solicita la creación de un nuevo ticket portátil 28442 298 portátil.
Espaciado inconsistente	Cuando hay un número irregular de espacios entre palabras. Por ejemplo: La política está configurada para renovarse. en lugar de: La política está configurada para renovarse.
Pausas en las palabras	Cuando hay pausas en medio de una palabra. Por ejemplo: La política está establecida. para renovar. en lugar de: La política está configurada para renovarse.
Codificación de caracteres errónea	Cuando los datos de texto no están codificados correctamente, lo que da lugar a caracteres ilegibles o ilegibles. Por ejemplo: ThÇ åpp is gré¶t. en lugar de: La aplicación es genial.
Mensajes en blanco	Comunicaciones sin contenido incluido en el asunto o cuerpo.
Mensajes con muchos errores tipográficos	Datos de texto que contienen muchos errores ortográficos.
Encabezados/pies de página	Cuando hay encabezados o pies de página incluidos. Por ejemplo, advertencias de spam, advertencias de análisis de virus, etc.
Metadatos incluidos en el asunto/cuerpo en lugar de como una propiedad de metadatos	Cuando se incluyen metadatos en el asunto o cuerpo. Por ejemplo: [01/01/2023] Me gustaría renovar mi póliza. como el cuerpo de un mensaje, en lugar de: Me gustaría renovar mi póliza. como mensaje con 01/01/2023 como fecha incluida en los metadatos.
Varios mensajes combinados en un mensaje	Cuando varios mensajes que deberían haberse dividido en hilos separados, los mensajes se combinan en una sola comunicación.