Wie man eine verwendbare Straßenadresse, Stadt, Bundesstaat und Postleitzahl aus einem einzelnen Zeichenfolgenpaar analysiert

Bei der Migration von Daten aus einer Access-Datenbank zu SQL Server 2005 tritt eine häufige Herausforderung auf: das Aufteilen eines einzelnen Adressfeldes in seine einzelnen Komponenten. Zum Beispiel könnte eine Adresse von einem Benutzer oder einer vorhandenen Datenbank in einer unordentlichen Zeichenfolge empfangen werden, wie diese:

A. P. Croll & Son 2299 Lewes-Georgetown Hwy, Georgetown, DE 19947

Mit ungefähr 4.000 Datensätzen, die verarbeitet werden müssen, kann die Aufgabe überwältigend werden. Dieser Blogbeitrag führt Sie durch praktische und effektive Methoden, um eine Adresszeichenfolge in verwendbare Teile zu zerlegen: Straßenadresse, Stadt, Bundesstaat und Postleitzahl.

Verständnis des Problems

Die Herausforderung

Die Hauptschwierigkeit liegt in der Unvorhersehbarkeit der Adressformate. Jede Adresse könnte Folgendes beinhalten:

• Variationen in der Darstellung der Straßenadressen (z. B. einschließlich Adressaten oder Suite-Nummern)
• Abkürzungen für Bundesstaaten
• Mögliche Tippfehler und Formatinkonsistenzen
• Standard-Postleitzahlen mit 5 Ziffern oder erweiterte zip+4-Codes

Annahmen

Bei der Erstellung einer Parsing-Lösung nehmen wir an:

1. Die Adressen befinden sich in den USA.
2. Einige Einträge könnten Adressaten oder sekundäre Adresszeilen (wie „Suite B“) enthalten.
3. Es gibt verschiedene Abkürzungen und potenzielle Tippfehler.

Schritt-für-Schritt-Paarungsstrategie

1. Beginnen Sie mit der Postleitzahl

Beginnen Sie mit der Analyse vom Ende der Adresszeichenfolge. Die Postleitzahl befindet sich typischerweise nahe dem Ende und erscheint normalerweise in einem der zwei bekannten Formate:

• XXXXX (5 Ziffern)
• XXXXX-XXXX (zip+4)

Wenn kein Format vorhanden ist, befinden Sie sich wahrscheinlich noch im Abschnitt der Stadt oder des Bundesstaates.

2. Extrahieren Sie den Bundesstaat

Unmittelbar vor der Postleitzahl finden Sie den Bundesstaat. Dies kann entweder sein:

• Eine zweibuchstabige Abkürzung (z. B. DE für Delaware)
• Voll ausgeschrieben als ganzes Wort, obwohl das seltener ist

Die Verwendung einer Referenzliste von Abkürzungen für US-Bundesstaaten kann helfen, die Ergebnisse zu normalisieren. Typografische Fehler können durch Verwendung eines Soundex-Algorithmus zur Rechtschreibkorrektur bei den Bundesstaaten gemildert werden.

3. Identifizieren Sie die Stadt

Typischerweise erscheint der Stadtname direkt vor dem Bundesstaat. Bei der Analyse können Sie die extrahierte Postleitzahl mit einer Postleitzahl-Datenbank abgleichen, um die Gültigkeit zu bestätigen. Dies dient als Überprüfungsmechanismus für die Stadt-Bundesstaat-Verbindung.

4. Bestimmen Sie die Straßenadresse

Die Straßenadresse befindet sich gewöhnlich am Anfang der Zeichenfolge. Wenn mehrere Zeilen vorhanden sind, enthält die zweite Zeile oft eine Suite-Nummer oder ein Postfach. Zerlegen Sie diesen Abschnitt in Komponenten, indem Sie gängige Muster identifizieren (z. B. Zeichen wie Kommas und Zeilenumbrüche).

5. Benennung der Adresszeilen

Die Identifizierung von Namen oder Adressaten kann knifflig sein. Eine potenzielle Regel zur Anwendung:

• Wenn eine Zeile nicht von einer Zahl eingeleitet wird oder mit Begriffen wie “attn:” oder “zu beachten:” beginnt, betrachten Sie sie wahrscheinlich als Namen anstelle einer Adresse.

Abschließende Schritte und visuelle Überprüfung

Nach der Analyse ist es ratsam, eine visuelle Überprüfung der Ergebnisse durchzuführen. Aufgrund der inhärenten Fehler aus Quelldaten und der Variationen in der Formatierung kann eine manuelle Überprüfung sicherstellen, dass keine wesentlichen Abweichungen existieren.

Fazit

Auch wenn das Analysieren einer einzelnen Zeichenfolge in genaue Adresskomponenten Herausforderungen aufgrund von Inkonsistenzen und möglichen Ungenauigkeiten mit sich bringt, kann ein strukturierter Ansatz den Prozess erheblich vereinfachen. Durch das Arbeiten rückwärts von der Postleitzahl und die Durchführung von Überprüfungen gegenüber bekannten Daten können Sie wertvolle Adressinformationen effizient extrahieren.

Die Implementierung dieser Methoden ermöglicht es Ihnen, eine organisierte, normalisierte Tabelle für Ihre Aufzeichnungen in SQL Server aufrechtzuerhalten, was die zukünftige Datenverarbeitung erheblich erleichtert. Frohes Parsen!