SPARKPOND / CSV PROFILER

Profiler et analyser un CSV en ligne

Obtenez un rapport qualité en lecture seule avant toute modification. Les statistiques renvoient vers des valeurs invalides représentatives pour rester explicables.

✓ Traité localement✓ Sans compte✓ Original intact

LOCAL WORKSPACE

Ouvrez votre fichier de données

CSV, TSV. ou déposez-les ici.

Télécharger le fichier d’exemple ↓

Fonction précise

Ce que fait cet outil

Profilez CSV ou TSV localement : lignes, colonnes, types, valeurs manquantes, distinctes, doublons et structure, sans compte.

  • ✓ Comptage des lignes et colonnes
  • ✓ Types probables et confiance
  • ✓ Valeurs manquantes et distinctes
  • ✓ Détection des doublons et anomalies de structure

Procédure

Comment l’utiliser

  1. 01

    Ouvrez le fichier et confirmez son interprétation.

  2. 02

    Consultez les métriques puis chaque colonne.

  3. 03

    Exportez le rapport ou ouvrez un outil de correction ciblé.

Contrôles disponibles

Options disponibles

  • Longueur minimale et maximale.
  • Exemples de valeurs invalides.
  • Doublons exacts ou par clé.
  • Profil en lecture seule avant les corrections suggérées.

Petit audit qualité

Exemple avant et après

Un petit fichier cache un e-mail manquant, un identifiant dupliqué et une incohérence de type.

Avant

id,email,age
001,ada@example.com,36
002,,unknown
002,ada@example.com,36

Après

Rows: 3
Columns: 3
Missing email: 1
Duplicate id: 002
Invalid age example: unknown

Résultat attendu : Le profil identifie chaque anomalie sans modifier de ligne.

Situations concrètes

Cas d’usage fréquents

Auditer une nouvelle source.

Estimer un nettoyage avant migration.

Documenter un dataset pour un collègue.

LIMITES HONNÊTES

Limites importantes

  • iLes types probables ne remplacent pas un schéma de base de données.
  • iLes comptes distincts peuvent utiliser un échantillon borné sur de gros fichiers.

FAQ

Questions propres à cet outil

Le profil modifie-t-il mon CSV ?

Non. Le profil reste en lecture seule jusqu’à l’ajout explicite d’une opération.

Comment le type probable est-il choisi ?

Les valeurs non vides sont comparées à des motifs texte, nombre, booléen et date avec un niveau de confiance.

Puis-je voir les valeurs invalides ?

Oui. Des exemples représentatifs bornés sont affichés localement.