Limpeza de Dados | Ferramenta online grátis | Elysia Tools

Guia de uso da ferramenta

Veja quando usar esta ferramenta, o que ela suporta e como os usuários a aplicam.

Fatos principais

Categoria: Data Processing
Tipos de entrada: textarea, select, checkbox, text
Tipo de saída: text
Cobertura de exemplos: 4
API pronta: Sim

Visão geral

A ferramenta de Limpeza de Dados permite higienizar e normalizar listas textuais, tabelas CSV, TSV, SSV ou arrays JSON em segundos. Com opções modulares para eliminar duplicatas, preencher campos ausentes, padronizar formatos de data e números, corrigir ortografia e ajustar maiúsculas e minúsculas, você transforma conjuntos de dados desorganizados em saídas estruturadas e prontas para análise.

Quando usar

Ao preparar arquivos CSV ou TSV com registros duplicados e linhas vazias antes de importá-los para um banco de dados.
Ao padronizar datas desiguais e formatos numéricos divergentes vindos de múltiplos formulários ou sistemas legados.
Ao normalizar caixas de texto (como Title Case ou minúsculas) e remover espaços em branco excedentes de listas de contatos ou produtos.

Como funciona

1Cole seu texto no campo de entrada e selecione o formato correspondente (linhas simples, CSV, TSV, SSV ou JSON).
2Ative as regras de higienização desejadas, como remoção de duplicatas, preenchimento de ausências, remoção de espaços e correções.
3Configure as preferências de formatação para datas, números, estilo de caixa (maiúsculas/minúsculas) e separadores personalizados.
4Escolha o formato de saída (CSV, tabela, JSON ou lista) e obtenha os dados limpos imediatamente com ou sem relatório descritivo.

Casos de uso

Higienização de listas de e-mails e contatos comerciais para remover espaços, duplicatas e unificar capitalização de nomes.
Conversão e padronização de relatórios financeiros de formato CSV para JSON com números decimais e datas consistentes.
Limpeza rápida de logs brutos e extrações de dados desformatadas para relatórios em tabela legível.

Exemplos

1. Padronização de Cadastro de Clientes

Analista de CRM

Contexto

Uma planilha de clientes exportada de diferentes canais continha nomes com capitalização mista, espaços extras e registros repetidos.

Problema

Unificar nomes em Title Case, eliminar registros duplicados e remover espaços excedentes sem intervenção manual linha por linha.

Como usar

Cole a lista no formato de entrada 'Linha por Linha', selecione o estilo de caixa 'Caixa de Título' e ative a remoção de duplicatas e espaços.

format: lines, removeDuplicates: true, trimWhitespace: true, caseStyle: titlecase, outputFormat: list

Resultado

Lista de clientes sem duplicatas, com espaços normalizados e nomes padronizados em caixa alta/baixa.

2. Normalização de Datas e Valores para Importação

Engenheiro de Dados

Contexto

Recebimento de um lote diário em CSV contendo registros transacionais com datas em formatos mistos (DD-MM-YYYY e MM-DD-YYYY) e linhas em branco.

Problema

Padronizar o formato de datas para o padrão internacional YYYY-MM-DD e eliminar linhas vazias para evitar falhas no pipeline SQL.

Como usar

Perguntas frequentes

Quais formatos de entrada são suportados?

A ferramenta aceita texto linha por linha, CSV (separado por vírgula), TSV (tabulações), SSV (espaços) e arrays JSON.

Como funciona o preenchimento de valores ausentes?

A opção 'Preencher Valores Ausentes' identifica campos vazios entre delimitadores e insere substitutos padronizados para manter a consistência estrutural.

Posso converter a estrutura dos dados para outro formato na saída?

Sim, você pode entrar com dados em linhas ou CSV e exportar o resultado diretamente como CSV, tabela formatada, JSON ou lista simples.

O que a opção 'Incluir Relatório' faz?

Ela insere um resumo legível no início do resultado detalhando as alterações aplicadas, como duplicatas removidas e linhas limpas.

A padronização de datas altera todos os registros?

Sim, selecionando formatos como YYYY-MM-DD ou ISO 8601, a ferramenta converte as datas reconhecidas para o padrão escolhido.

format: csv, dateFormat: yyyy-mm-dd, removeEmpty: true, outputFormat: csv

Limpeza de Dados

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Fatos principais

Visão geral

Quando usar

Como funciona

Casos de uso

Exemplos

1. Padronização de Cadastro de Clientes

2. Normalização de Datas e Valores para Importação

Perguntas frequentes

Limpeza, conformação e normalização de dados tabulares

Exemplos de Linhas Duplicadas

Exemplos de Substituição de Regex

Processamento de Strings Windows - Exemplos C#

Exemplos CSV

Removedor de Caracteres BOM

Removedor de Colunas Duplicadas

Removedor de Cabeçalhos

Removedor de linhas duplicadas CSV