Ik maak een aangepaste python script om je twee data bronnen te matchen


Over deze dienst
Automatische vertaling
Twee bestanden. Verschillende systemen. Zelfde onderliggende records maar niets
lijnt op.
Ik maak een gedocumenteerde, herbruikbare Python script die je eigen twee
data bronnen deterministisch matcht (exacte sleutel, zoals een ID of
e-mail), fuzzy fallback wanneer de formatting verschilt (spelfouten, naamwijzigingen,
ontbrekende velden), en duplicaatdetectie voordat iets twee keer wordt geteld.
Niet beperkt tot e-commerce. Ik heb dezelfde matching logica gebruikt voor een
CRM-vs-mailinglijst contactopruiming en een vendor-factuur-vs-aankoop-
order reconciliatie op verschillende domeinen, dezelfde aanpak.
Meer dan 20 jaar praktische ervaring met SQL en data-reconciliation discipline, toegepast
op Python. Elke match wordt gecontroleerd, niet geraden. De script markeert wat
het niet met vertrouwen kan matchen in plaats van records te koppelen op zwakke bewijzen.
Inbegrepen: een gedocumenteerde, herbruikbare script die twee bestanden matcht die je
aanlevert, met exacte + fuzzy matching en duplicaat/uitzonderingen markering.
Niet inbegrepen: live database of account toegang, gehoste/doorlopende
infrastructuur, of geautomatiseerde pipelines die live API's gebruiken.
Stuur me een voorbeeld van je twee data bronnen (of beschrijf de velden) en
ik vertel je eerlijk of dit geschikt is voordat je bestelt.
Maak kennis met Mazharul Islam
Shopify and Amazon Reconciliation, Accurate SQL Queries, Views and Procedures
- Afkomstig uitBangladesh
- Lid sindsjun 2026
Talen
Bengaals, Engels
Automatische vertaling
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
1. Moet ik je live toegang geven tot mijn systemen?
Nee. Je deelt twee bestandsexports (CSV/Excel) — nooit live database of account toegang. Ik maak en test de script tegen die bestanden, jij kunt hem zelf opnieuw uitvoeren.
2. Hoe weet ik zeker dat de fuzzy matches echt correct zijn?
Elke fuzzy match bevat de confidence basis (bijvoorbeeld naam gelijkenis score) in de output, en er wordt niets gekoppeld zonder een echte drempel te halen. Alles wat onzeker is, wordt gemarkeerd als niet gekoppeld, niet geraden.
3. Kan dit omgaan met data die niet van e-commerce platforms komt?
Ja — het is gebouwd om elke twee van je eigen data bronnen te matchen. Eerdere voorbeelden zijn een CRM-vs-mailinglijst opschoning en een vendor-factuur-vs-aankoop-ordere reconciliatie.
4. Host je of draai je dit op een doorlopende basis?
Nee. Je ontvangt de script en documentatie — je voert het zelf uit, wanneer je maar wilt. Niets wordt gehost of geautomatiseerd aan onze kant after levering.
5. Wat als mijn twee data bronnen geen schoon gedeeld veld hebben om op te matchen?
Stuur me eerst een bericht met een beschrijving van beide bestanden. Als er geen redelijke basis is voor matching, vertel ik dat eerlijk in plaats van iets onbetrouwbaars te bouwen.

