Logo

Hapus Duplikasi

Masukkan nilai yang dipisahkan dengan koma, titik koma, atau jeda baris

Centang kotak ini untuk memperlakukan nilai sebagai peka huruf besar-kecil, sehingga 'A' dan 'a' dianggap berbeda. Jika tidak dicentang, 'A' dan 'a' dianggap sama dan hanya satu yang akan disimpan.

Total nilai:0Nilai unik:0Duplikasi yang akan dihapus:0

Apa itu alat penghapus duplikasi?

Alat penghapus duplikasi adalah utilitas yang membantu Anda mengidentifikasi dan menghapus entri duplikat dari daftar atau dataset.

Alat ini memungkinkan Anda memasukkan daftar nilai, seperti nama, angka, atau teks lainnya, dan dengan cepat mengidentifikasi serta menghapus entri duplikat.

Alat ini berguna untuk membersihkan data, menghapus redundansi, dan memastikan setiap nilai unik dalam dataset yang disediakan.

Bagaimana sensitivitas huruf besar-kecil memengaruhi penghapusan duplikasi?

Sensitivitas huruf besar-kecil menentukan apakah alat menganggap karakter huruf besar dan kecil sebagai berbeda saat mengidentifikasi duplikasi.

Ketika sensitivitas huruf besar-kecil diaktifkan, 'Hello' dan 'hello' akan dianggap sebagai nilai yang berbeda.

Sebaliknya, ketika sensitivitas huruf besar-kecil dinonaktifkan, 'Hello' dan 'hello' akan dianggap duplikat dan salah satu akan dihapus, tergantung pada urutan input (kemunculan pertama disimpan).

Apa yang ditunjukkan oleh statistik?

Statistik yang disediakan oleh alat memberikan gambaran umum tentang data yang Anda masukkan dan hasil proses penghapusan duplikasi.

  • Total Nilai: Jumlah total nilai unik dalam daftar input.
  • Nilai Unik: Jumlah nilai berbeda setelah duplikasi dihapus.
  • Duplikasi yang akan dihapus: Jumlah nilai duplikat yang diidentifikasi dan dihapus dari daftar.

Apa saja aplikasi umum alat ini?

Alat ini dapat digunakan dalam berbagai skenario, seperti:

  • Membersihkan daftar data: misalnya, menghapus alamat email duplikat dari daftar email.
  • Memastikan keunikan: misalnya, memverifikasi bahwa setiap ID siswa dalam basis data adalah unik.
  • Analisis data: misalnya, mengidentifikasi dan menghapus catatan duplikat dalam dataset untuk mencegah kesalahan dalam analisis.
  • Validasi entri data: misalnya, memeriksa entri duplikat dalam pengiriman formulir untuk menjaga integritas data.