Zlúčenie informácií o dokumente od rôznych používateľov?

Zlúčenie informácií o dokumente od rôznych používateľov do značnej miery závisí od formátu informácií a požadovaného výsledku. Tu je rozdelenie prístupov, berúc do úvahy rôzne scenáre:

1. Pochopenie údajov:

* Formát: Sú informácie v štruktúrovanom formáte (napríklad tabuľka, databáza alebo XML) alebo neštruktúrované (napríklad text voľnej formy)? Štruktúrované údaje je oveľa ľahšie zlúčiť automaticky.

* schéma: Ak sú štruktúrované, zdieľajú dokumenty rovnakú schému (hlavičky stĺpcov, značky atď.)? Ak nie, mapovacie polia budú rozhodujúce.

* Typ obsahu: O akých informáciách hovoríme? Jednoduchý text? Numerické údaje? Obrázky? Rôzne typy obsahu vyžadujú rôzne techniky zlúčenia.

* Konfliktné informácie: Ako zvládnete situácie, keď používatelia poskytujú protichodné informácie (napr. Rôzne hodnoty pre rovnaké pole)? Uprednostňujete určitých používateľov, používate priemery alebo konflikty príznakov pre manuálne rozlíšenie?

2. Techniky zlúčenia:

* Štruktúrované údaje:

* tabuľky (napr. Excel, Google Sheets): Na kombináciu textových polí použite funkciu „zreťazená“ (alebo jej ekvivalent). V prípade numerických údajov použite `sum`,` priemer, `max`,` min` atď., V závislosti od vašich potrieb. Mnoho tabuľkových programov ponúka aj funkcie na priame zlúčenie súborov.

* Databázy (napr. SQL, MySQL): Použite `ÚNIE All` (na zahrnutie všetkých riadkov, dokonca aj duplikátov) alebo„ Union` (na odstránenie duplikátov) na kombináciu údajov z rôznych tabuliek. Pravdepodobne budete musieť vopred zabezpečiť kompatibilné schémy. „Spojte“ sa používajú operácie, keď chcete kombinovať súvisiace informácie z rôznych tabuliek na základe spoločného poľa.

* Programovacie jazyky (Python, R atď.): Knižnice ako „pandas“ (Python) umožňujú efektívnu manipuláciu s údajmi a zlúčenie vrátane spracovania rôznych schém a riešenia konfliktov.

* Neštruktúrované údaje:

* Zlúčenie založené na texte: Jednoduchá zreťazenie môže stačiť, ale môže to mať za následok chaotický výstup. Sofistikovanejšie techniky zahŕňajú spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) na identifikáciu kľúčových informácií a ich štruktúrovanie pred zlúčením.

* Nástroje na úpravy spolupráce (napr. Dokumenty Google, Microsoft Word Online): Tieto nástroje umožňujú viacerým používateľom súbežne upravovať jeden dokument, prirodzene zlúčiť ich zmeny (so zabudovanými mechanizmami riešenia konfliktov). To je najlepšie pre situácie, ktoré si vyžadujú jeden zjednotený dokument.

3. Stratégie riešenia konfliktov:

* Prioritizácia: Priraďte váhy alebo priority používateľom a uprednostňujú informácie niektorých používateľov v prípade konfliktov.

* Priemerovanie: V prípade numerických údajov vypočítajte priemer konfliktných hodnôt.

* Manuálne recenzie: Vlajky protichodné položky na manuálne preskúmanie a riešenie človeka.

* Rozlíšenie založené na časových pečiatkách: Uprednostnite najnovší záznam.

* Ovládanie verzií: Použite systémy riadenia verzií (napríklad GIT) na sledovanie zmien každého používateľa, čo uľahčuje návrat do konkrétnych verzií alebo porovnajte rôzne úpravy.

4. Príklad (python s pandami):

Povedzme, že máte dva súbory CSV (`user1.csv` a` user2.csv`) s informáciami o produktoch:

`` `Python

Importovať pandy ako PD

df1 =pd.read_csv ('user1.csv')

df2 =pd.read_csv ('user2.csv')

Predpokladajme, že oba súbory CSV majú spoločný stĺpec „Názov produktu“

merged_df =pd.merge (df1, df2, on ='názov produktu', ako ='vonkajšie') # 'vonkajšie' spojenie obsahuje všetky položky

Zvládajte konflikty (príklad:Výber najvyššej ceny)

merged_df ['cena'] =merged_df [['cena_x', 'cena_y']]. max (os =1) # za predpokladu, že 'cena_x' a 'cena_y' sú cenové stĺpce z každého df

merged_df =merged_df.drop (['cena_x', 'cena_y'], os =1) #Drop redundantné stĺpce

tlač (merged_df)

merged_df.to_csv ('merged_data.csv', index =false)

`` `

Tento kód Python používa na zlúčenie dvoch súborov CSV „pandas“. Argument `How ='Outer'` zaisťuje, že sú zahrnuté všetky údaje z oboch súborov. Potom ukazuje jednoduchú metódu riešenia konfliktov, ktorá si vyberie najvyššiu cenu. Prispôsobte tento kód svojim konkrétnym stratégii údajov a riešenia konfliktov.

Nezabudnite zvoliť metódu, ktorá najlepšie vyhovuje vášmu formátu údajov, objem údajov, úroveň zložitosti pri riešení konfliktov a vaše technické odborné znalosti. Pre komplexné scenáre alebo veľké súbory údajov je programový prístup (napríklad príklad Python) vo všeobecnosti efektívnejší a škálovateľný.

• Predchádzajúca strana: Existuje dokument o emabarkačnom dokumente, ktorý je možné naplniť? 
• Ďalšia strana: Kde sa nachádzajú súbory na obnovenie dokumentov?