リストデータクリーナー - 正規化と修正

リストデータクリーナーは、データベース・スプレッドシート・APIにインポートする前に、乱雑または不整合なデータを正規化します。個別のオプションを設定する代わりに、データベース向けや数値データなどのプリセットを選ぶだけで、関連するすべての操作がワンクリックで適用されます。制御できないシステムからエクスポートされたデータに使用してください：CSVダンプ、コピー＆ペーストされたレポート、スクレイピングされたテキスト、または null値・大文字小文字混在・HTMLが含まれたスプレッドシートなど。

のみ null類似値を含む行を置換します：NaN、N/A、NA、#N/A、null、NULL、None、undefined、nil、-、-。他のテキストの中にnull語が含まれる行は置換されません - 完全にnull値だけのセルのみが対象です。空白行を削除も有効にしてから置換値を空文字列に設定すると、それらの行を実質的に削除できます。

以下の略語が展開されます：St → Street、Ave → Avenue、Blvd → Boulevard、Dr → Drive、Ln → Lane、Rd → Road、Ct → Court、Pl → Place、Hwy → Highway、Fwy → Freeway、Pkwy → Parkway、Cir → Circle、Ter → Terrace、Trl → Trail、Apt → Apartment、Ste → Suite、NE → Northeast、NW → Northwest、SE → Southeast、SW → Southwest。展開は大文字・小文字を区別せず、完全一致の単語マッチングを使用します。

テキストフィクサーは、区切り文字で分割、テキストの追加、JSONへの変換など、正確に何をしたいかわかっている場合の精密な手動変換向けです。リストデータクリーナーは正規化向けです：乱雑なインポートデータをワンクリックで一貫したものにしたい場合に使います。両者は補完的です - まずここでデータをクリーニングし、その出力をテキストフィクサーに渡して構造的な書式設定を行います。

メールリストプリセットをクリックし、リストを貼り付けると、ツールが：各アドレスの空白を削除し、すべて小文字に変換し、空白行を削除し、重複を除去します。これはメールアドレスをCRMにインポートする前の標準的な準備手順です。追加の安全のために不可視文字を削除も有効にして、メールマッチングを妨げる可能性のある隠し文字を検出してください。

各行が日付値の場合に日付正規化が機能します。以下の形式がすべて自動検出されます：

形式	例
ISO / YYYY-MM-DD	2026-05-19
数値（DMY / MDY）	19/05/2026   05-19-2026
月名が最初	January 15, 2024
日が最初	15 January 2024
序数接尾辞付き	May 19th, 2026
曜日付き	Monday, May 19 2026
ハイフン付き月名	19-May-2026

どのパターンにも一致しない日付は変更されません。

日付があいまいな場合（例：01/02/2024は2月1日か1月2日か不明）、ツールは指定した数値日付の順序（欧州式 DD/MM または米国式 MM/DD）を使用します。解析できない日付は変更されません。ISO日付（YYYY-MM-DD）は常に明確に検出されます。15 January 2024のような月名付き日付も自動的に解析されます。