Wiederholte Bestellreferenzen prüfen
Finde Referenzen, die aus mehreren Exporten erneut importiert wurden. Kontrolliere anschließend im Quellsystem, ob fachlich berechtigte Vorgänge oder versehentliche doppelte Importe dahinterstehen.
Analysiere eine Liste lokal im Browser, um wiederholte Zeilen und ihre Häufigkeit zu erkennen.
Bevor du wiederholte Einträge löschst, solltest du wissen, welche Werte mehrfach vorkommen und wie häufig sie erscheinen. Die Duplikatanalyse erstellt dieses Verzeichnis aus jeweils einem Element pro Zeile: Bestellreferenzen, Teilnehmerkennungen, kopierten Adressen oder Protokollmeldungen. Sie zeigt ausschließlich wiederholte Zeilen mit ihrer gesamten Anzahl an Vorkommen. Deine ursprüngliche Liste bleibt im Eingabefeld erhalten. Das Ergebnis ist ein Häufigkeitsbericht, keine neue bereinigte Liste und keine Prüfung auf eindeutige Schlüssel über mehrere Tabellenspalten. Damit kannst du gezielt entscheiden, welche Einträge vor einer Änderung untersucht werden müssen.
Windows-Zeilenenden CRLF und einzelne CR-Zeichen werden vor dem Aufteilen in LF umgewandelt. Jede physische Zeile wird anschließend als eigener Vergleichswert betrachtet. Vollständig leere Zeilen bleiben unberücksichtigt. Eine Zeile, die nur Leerzeichen enthält, gilt jedoch als tatsächlicher Wert und kann deshalb als unsichtbares Duplikat auftauchen. Eine besondere Kopfzeile gibt es nicht: Eine wiederholte Überschrift wird genauso gezählt wie jede andere Eingabezeile.
Der Vergleich ist exakt. Großbuchstaben, Akzente, Tabulatoren sowie führende und abschließende Leerzeichen bleiben relevant. Bonn, bonn und Bonn mit einem folgenden Leerzeichen bilden drei verschiedene Gruppen. Es erfolgen weder Unicode-Normalisierung noch Adresskorrektur oder Zahlenumwandlung. Die Kennung 0012 wird deshalb nicht mit 12 zusammengefasst. Dieses Verhalten eignet sich für identische Zeichenfolgen, sucht aber keine ähnlichen Namen, Tippfehler oder möglichen Einträge derselben Person mit abweichenden Schreibweisen.
Jedes Vorkommen erhöht einen Zähler. Danach werden ausschließlich Werte behalten, die mindestens zweimal auftreten. Der Bericht ist absteigend nach Häufigkeit sortiert; bei gleicher Anzahl bleibt die Reihenfolge des ersten Auftretens erhalten. Jede Ausgabezeile beginnt mit der Gesamtzahl, gefolgt von × und dem ursprünglichen Wert. Drei bedeutet drei vorhandene Vorkommen, also zwei überzählige, wenn du ein Exemplar behalten möchtest. Wiederholt sich kein Wert, bleibt die Ausgabe leer. Das ist kein Hinweis auf einen Lesefehler.
Füge eine einzelne Tabellenspalte ein oder importiere eine Textliste. Wenn du Kennungen vergleichen möchtest, ergänze auf derselben Zeile weder Kundennamen noch Kommentare, die nicht zum Vergleich gehören.
Wenn äußere Leerzeichen oder Großbuchstaben keine Rolle spielen sollen, bereinige diese Unterschiede bewusst vor der Analyse. Das Werkzeug bietet keine Einstellung, um sie während des Zählens zu ignorieren.
Starte die Analyse, kontrolliere einige gemeldete Werte und kopiere oder exportiere den Textbericht. Entscheide anhand der Ursprungsliste über Löschungen, denn einmalige Werte fehlen im Bericht.
Finde Referenzen, die aus mehreren Exporten erneut importiert wurden. Kontrolliere anschließend im Quellsystem, ob fachlich berechtigte Vorgänge oder versehentliche doppelte Importe dahinterstehen.
Zähle wiederholte Teilnehmerkennungen, bevor du Einträge manuell entfernst. Gleiche Anmeldungen rechtfertigen eine Prüfung des Datensatzes, beweisen aber nicht, dass eine Person gelöscht werden sollte.
Stelle vollständig identische Protokollzeilen nach ihrer Häufigkeit zusammen. Unterschiedliche Zeitstempel verhindern eine Übereinstimmung; entferne diese vorher nur, wenn das zu deiner Untersuchung passt.
BEST-205 kommt dreimal vor und steht an erster Stelle. BEST-104 erscheint zweimal. Um jeweils ein Exemplar zu behalten, müsstest du zwei Vorkommen der ersten und eines der zweiten Referenz entfernen, also insgesamt drei ursprüngliche Zeilen.
Eingabe
BEST-104
BEST-205
BEST-205
BEST-104
BEST-205Ergebnis
3 × BEST-205
2 × BEST-104Die beiden Zeilen Bonn stimmen exakt überein. bonn bleibt ebenso wie Leipzig ein eigener, einmaliger Wert und erscheint daher nicht im Bericht. Eine vorherige Umwandlung in Kleinbuchstaben würde die Definition des Duplikats bewusst verändern.
Eingabe
Bonn
bonn
Bonn
LeipzigErgebnis
2 × BonnSie zählt alle Vorkommen einschließlich des ersten. Bei einer Ausgabe mit 4 × müsstest du drei Vorkommen entfernen, um eines zu behalten. Die Analyse löscht keine Eingabezeilen automatisch.
Abweichende Großschreibung, ein abschließendes Leerzeichen, ein Tabulator oder eine andere Unicode-Darstellung reichen aus. Verglichen werden die empfangenen Zeichen. Weder die Erreichbarkeit einer Adresse noch die Identität ihres Inhabers wird überprüft.
Nein. Diese Analyse interpretiert weder CSV-Spalten noch zitierte Datensätze. Bei der CSV-Deduplizierung kannst du die maßgeblichen Spalten auswählen; dieses Werkzeug zählt dagegen vollständige Textzeilen.
Keine nicht leere Zeile kommt mindestens zweimal in exakt derselben Schreibweise vor. Fachliche Eindeutigkeit ist damit nicht bewiesen: Unterschiedlich geschriebene Namen können dieselbe Person oder Sache bezeichnen und trotzdem verschiedene Zeichenfolgen sein.
Verwandte Werkzeuge
Werkzeuge, die diesem ähnlich sind oder es ergänzen.
Entferne doppelte CSV-Zeilen anhand der ausgewählten Vergleichsspalten.
Entferne überflüssige Leerzeichen, doppelte Tabulatoren und Leerzeilen aus kopiertem Text.
Entferne doppelte Zeilen aus einer Liste und behalte jeden Wert genau einmal.
Erfahre, wann du Tabellen pivotieren, transponieren oder in HTML, Markdown oder SQL konvertieren solltest.