Modèles de caractères

Le test analytique « Character Patterns » permet de vérifier si des éléments tels que des numéros de téléphone ou des codes postaux correspondent au modèle attendu. Le test analytique « Character Patterns » utilise le langage Regexp et doit respecter la syntaxe Regexp de Python.

Ce test analytique permet d'identifier des schémas de caractères susceptibles de contribuer à la validation de l'intégrité des données. Par exemple, la validation des numéros de téléphone, des adresses e-mail ou des codes postaux par rapport à des modèles attendus peut permettre d'identifier d'éventuelles erreurs dans les données.

Champs utilisés pour l'analyse

Les champs suivants sont obligatoires pour cette analyse :

Champ(s) de référence - Champ(s) unique(s) utilisé(s) pour créer un identifiant de transaction unique, tel que le champ ID d'écriture pour l'ensemble de données du grand livre. Ces colonnes ne font pas partie du résultat, mais servent à identifier les transactions qui en font partie. Ce champ est déjà défini dans le test et ne peut pas être modifié.
Champs principaux - Un ou plusieurs champs contenant des valeurs de type chaîne de caractères qui sont utilisés pour exécuter le test. Si plusieurs champs sont sélectionnés, le test recherche la même séquence de caractères pour chacun d'entre eux.

Paramètres

Pour exécuter ce test, vous devez définir les paramètres suivants :

Modèle d'inclusion ou d'exclusion - Indiquez si vous souhaitez identifier les champs qui correspondent au modèle spécifié ou ceux qui ne lui correspondent pas.
Modèle de caractères - Indiquez le modèle d'expression régulière Python approprié à utiliser pour analyser les champs sélectionnés.

Configurations de test

La configuration suivante est disponible pour ce test :

Modèle de caractères - Modèle de caractères défini par l'utilisateur, basé sur une expression régulière Python.

Caractéristiques techniques

Lorsque vous lancez le test analytique « Character Patterns », les étapes suivantes sont effectuées pour exécuter le test :

Si nécessaire, appliquez des filtres aux données afin qu'un sous-ensemble soit utilisé pour l'analyse. Si aucun filtre n'est défini, l'analyse portera sur l'intégralité du fichier de données. Cette étape peut également être effectuée en dernier lieu, plutôt qu'en premier. Veuillez noter que la fonctionnalité permettant de définir des filtres n'est pas disponible pour le moment ; elle le sera dans les prochaines versions du test.
Vérifiez que les champs de référence nécessaires ont bien été sélectionnés. Si aucun champ n'a été sélectionné, veuillez créer un champ de référence unique. Cette étape n'est effectuée que si certains champs ont été sélectionnés. Si tous les champs sont disponibles, cette étape n'est pas nécessaire.
Vérifiez qu'un ou plusieurs champs de caractères ont été sélectionnés pour l'analyse. Si plusieurs champs ont été sélectionnés, la même expression régulière est appliquée à chacun d'entre eux.
Vérifiez que l'utilisateur a bien indiqué s'il recherche des lignes qui correspondent au modèle ou qui ne lui correspondent pas.
Récupérez l'expression régulière. Ceci doit être présenté sous la forme d'une expression régulière pouvant être utilisée en Python. Pour en savoir plus, consultez la section re — Opérations sur les expressions régulières .
Selon que l'utilisateur a choisi d'identifier les valeurs qui correspondent ou non au modèle, extrayez les valeurs qui répondent aux critères en fonction de l'expression régulière fournie.
1. S'il y a plusieurs champs et que l'utilisateur a choisi d'identifier les valeurs qui ne correspondent pas au modèle, la ligne de transaction est alors extraite si au moins une des colonnes ne correspond pas au modèle.
2. S'il y a plusieurs champs et que l'utilisateur a choisi d'identifier les valeurs qui respectent le modèle, la ligne de transaction n'est extraite que si tous les champs respectent ce modèle.
Extrayez les champs de résultat sélectionnés par l'utilisateur. Tous les champs sont extraits par défaut. Veuillez noter que la possibilité de sélectionner des champs de résultats n'est pas disponible pour le moment ; elle le sera dans les prochaines versions du test.