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Coincidencia aproximada (fuzzy matching)

¿Qué es Coincidencia aproximada (fuzzy matching)?

La coincidencia aproximada (fuzzy matching) localiza entradas parecidas pero no idénticas, por ejemplo por erratas, abreviaturas o grafías distintas. Se basa en medidas de similitud como la distancia de Levenshtein, que cuenta cuántos caracteres hay que cambiar. Un uso típico es buscar duplicados en datos de direcciones y clientes: «García S.L., C/ Mayor 5» y «Garcia SL, Calle Mayor 5» se reconocen como probablemente el mismo registro.

Cómo ayuda KI.ordo

La plantilla de KI.ordo «Limpiar una lista» unifica grafías y te marca posibles duplicados, también cuando se escriben de forma parecida.

Más información →

Plantillas adecuadas

Limpiar una listaUnifica grafías, espacios, mayúsculas y formatos de fecha, marca posibles duplicados y datos que faltan, y registra cada cambio.Ver plantilla →

Temas

Limpieza de datos
Duplicados
Comparación de textos

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Términos relacionados

Limpieza de datos

La limpieza de datos consiste en detectar y corregir entradas erróneas, duplicadas o incoherentes en un conjunto de datos. Pasos típicos son unificar grafías y formatos de fecha, eliminar espacios sobrantes y fusionar duplicados como «García S.L.» y «Garcia SL». Unos datos limpios son la base de análisis, envíos masivos y aplicaciones de IA fiables.

calidad de datos
duplicados
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Plantilla

Validación de datos

La validación de datos comprueba que los datos estén completos, con el formato correcto y sean plausibles antes de seguir procesándolos. Los controles típicos revisan campos obligatorios, el formato de correos, códigos postales o fechas y las contradicciones lógicas, como una fecha de entrega anterior a la del pedido. Así los errores se detectan pronto, en lugar de arrastrarse a informes, facturas o análisis con IA.

calidad de datos
comprobación
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Plantilla

Quizás quisiste decir (Did You Mean)

«Quizás quisiste decir» (Did You Mean, DYM) es una función de búsqueda que propone una consulta corregida cuando lo que escribes parece tener errores o es poco habitual. Se basa en medidas de similitud entre palabras, modelos de lenguaje y el análisis de búsquedas frecuentes. Ejemplo: si escribes «cafetra» en una tienda online, verás «Quizás quisiste decir: cafetera». Así se reducen las páginas sin resultados y mejora la experiencia de búsqueda.

búsqueda
corrección ortográfica
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Datos estructurados

Los datos estructurados siguen un esquema fijo con campos bien definidos, como tablas, bases de datos u objetos JSON con información como nombre, precio y fecha. Las máquinas pueden leerlos, filtrarlos y procesarlos de forma fiable, a diferencia del texto libre o las imágenes. En las webs, el marcado de schema.org describe, por ejemplo, productos, eventos o preguntas frecuentes para que buscadores y sistemas de IA entiendan el contenido sin ambigüedad. La IA también puede extraer datos estructurados de textos no estructurados.

datos
JSON
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