Normalizador 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
Tipo de saída: text
Cobertura de exemplos: 4
API pronta: Sim

Visão geral

O Normalizador de Dados é uma ferramenta projetada para limpar, padronizar e converter conjuntos de dados desestruturados em formatos estruturados como JSON, CSV, XML, TSV e SSV. Com regras programáticas de tratamento, ele remove inconsistências como linhas em branco, espaços extras e aspas irregulares, facilitando o pré-processamento de informações para análises e integrações.

Quando usar

Quando você precisa converter dados brutos de CSV, TSV ou XML para o formato JSON estruturado.
Ao limpar planilhas ou exportações de texto que contêm linhas vazias, espaços em branco desnecessários e aspas mal formatadas.
Para padronizar cabeçalhos de coluna e converter automaticamente tipos de dados antes de carregar registros em um banco de dados.

Como funciona

1Cole o texto dos seus dados brutos no campo de entrada e escolha o formato original ou use a detecção automática.
2Selecione o formato de saída desejado, como JSON, CSV, XML, TSV ou SSV.
3Marque as opções de normalização necessárias, incluindo aparar espaços, padronizar cabeçalhos e preencher valores ausentes.
4Execute a ferramenta para gerar os dados limpos e visualizar as estatísticas de normalização opcionais.

Casos de uso

Transformação de arquivos CSV desorganizados em JSON limpo para consumo por APIs REST.
Limpeza de relatórios tabulares com valores ausentes e linhas em branco antes da importação em bancos de dados SQL.
Conversão e padronização de dados legados em XML ou SSV para formatos modernos como TSV e CSV.

Exemplos

1. Limpeza de CSV bagunçado para exportação em JSON

Desenvolvedor Backend

Contexto

O desenvolvedor recebeu uma lista de clientes exportada de um CRM antigo com espaços extras, aspas desalinhadas e linhas vazias.

Problema

O endpoint da API aceita apenas arrays JSON limpos e sem campos com espaçamento irregular.

Como usar

Cole o texto CSV no campo de entrada, selecione o formato de saída como JSON e marque as opções de remover linhas vazias e aparar espaços.

inputFormat: csv, outputFormat: json, normalizationOptions: ["removeEmptyRows", "trimWhitespace", "standardizeQuotes"]

Resultado

Obtenção de uma estrutura JSON válida, com campos devidamente formatados e sem registros vazios.

2. Padronização de arquivo TSV para CSV

Analista de Dados

Contexto

O analista precisa consolidar arquivos delimitados por tabulações que contêm cabeçalhos duplicados e valores ausentes.

Problema

A ferramenta de visualização de dados exige formato CSV com colunas únicas e dados tipificados.

Como usar

Cole os dados TSV, configure a saída para CSV e ative a detecção de tipos e remoção de cabeçalhos duplicados.

Perguntas frequentes

Quais formatos de dados de entrada são suportados?

A ferramenta suporta CSV, JSON, XML, TSV e SSV, além de oferecer detecção automática de formato.

Como funciona a opção de aparar espaços em branco?

Ela remove espaços extras no início e no fim de cada campo ou valor de texto do conjunto de dados.

É possível converter um arquivo CSV diretamente para JSON?

Sim, basta inserir os dados em CSV, selecionar CSV como entrada (ou detecção automática) e escolher JSON como formato de saída.

O que a opção de padronizar cabeçalhos faz?

Ela ajusta a formatação dos nomes das colunas, removendo duplicidades e inconsistências de nomenclatura.

Para que serve a opção de incluir estatísticas?

Quando ativada, ela adiciona um resumo das alterações e contagens de registros processados antes da saída principal.

inputFormat: tsv, outputFormat: csv, normalizationOptions: ["removeDuplicateHeaders", "detectDataTypes", "fillMissingValues"]

Normalizador de Dados

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Fatos principais

Visão geral

Quando usar

Como funciona

Casos de uso

Exemplos

1. Limpeza de CSV bagunçado para exportação em JSON

2. Padronização de arquivo TSV para CSV

Perguntas frequentes

Fluxo de Revisão e Normalizacao de Alteracoes JSON

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