Penebak Tipe Data

• Deteksi Tipe Data Instan: Penebak kami mendeteksi 12 tipe berbeda - integer, float, boolean, tanggal, tanggal-waktu, waktu, email, URL, UUID, JSON, null, dan string - untuk setiap kolom pada input CSV atau JSON Anda. Hasil muncul seketika dengan skor keyakinan per kolom dan rincian tipe.
• Penebak Tipe Data Online yang Aman: Semua deteksi tipe berjalan lokal di browser Anda. Data CSV, array JSON, dan nilai kolom Anda tidak pernah diunggah ke server mana pun saat Anda memakai penebak tipe data online kami - 100% privat dan aman untuk data bisnis sensitif serta data pribadi.
• Penebak Tipe Data - Tanpa Instalasi: Gunakan penebak gratis kami langsung di browser tanpa unduhan, plugin, dan tanpa akun. Tempel CSV, JSON, atau daftar nilai sederhana dan dapatkan hasil deteksi tipe seketika - sepenuhnya gratis.
• Pembuatan Tipe SQL dan TypeScript: Selain deteksi, penebak kami menghasilkan pernyataan SQL CREATE TABLE dan antarmuka TypeScript yang siap pakai dari hasil kolom Anda - menghemat waktu saat menyiapkan basis data atau mendefinisikan model data.

• Perancangan Skema Basis Data: Tempel ekspor CSV dan gunakan penebak kami untuk langsung mendapatkan tipe kolom SQL yang tepat bagi pernyataan CREATE TABLE Anda - menghemat berjam-jam inferensi tipe manual saat merancang skema baru.
• Validasi Respons API: Tempel array JSON dari respons API ke penebak untuk memverifikasi bahwa tipe field sesuai skema yang Anda harapkan - menangkap ketidakcocokan tipe seperti string di tempat yang seharusnya integer sebelum mencapai produksi.
• Penyiapan Pipeline Data: Sebelum mengimpor data CSV ke data warehouse atau pipeline ETL, gunakan penebak kami untuk mendeteksi tipe kolom dan mengenali nilai null, tipe campuran, dan format tak terduga yang bisa menyebabkan kegagalan pipeline.
• Pembuatan Model TypeScript: Hasilkan antarmuka TypeScript dari kumpulan data CSV atau JSON mana pun dengan satu klik. Penebak kami menyimpulkan tipe TypeScript yang benar - termasuk varian nullable - dan mengeluarkan definisi antarmuka yang siap pakai.
• Audit Kualitas Data: Gunakan skor keyakinan dan rincian tipe di penebak kami untuk mengenali kolom bertipe campuran - misalnya kolom yang sebagian besar integer tetapi memuat beberapa nilai string - yang menandakan masalah kualitas data.
• Migrasi Spreadsheet ke Basis Data: Saat memigrasikan data spreadsheet ke basis data relasional, gunakan penebak kami untuk menentukan otomatis tipe kolom yang benar, batasan null, dan tipe data SQL untuk setiap kolom ekspor Anda.

Penebak tipe data adalah alat yang menganalisis nilai-nilai dalam sebuah kolom dan menyimpulkan tipe yang paling mungkin - seperti integer, float, boolean, tanggal, email, atau string. Ini penting saat bekerja dengan ekspor CSV, respons API, atau data spreadsheet yang tipe kolomnya tidak dideklarasikan secara eksplisit. Penebak kami mendeteksi 12 tipe berbeda per kolom, menghitung skor keyakinan berdasarkan seberapa konsisten nilai cocok dengan tipe yang terdeteksi, dan menghasilkan saran tipe SQL maupun TypeScript - semuanya berjalan lokal di browser tanpa unggah ke server.

1. Tempel Data Anda: Tempel tabel CSV (dengan atau tanpa baris header), array JSON berisi objek, array JSON berisi primitif, atau daftar nilai sederhana yang dipisahkan baris baru. Penebak tipe data otomatis mendeteksi format input dan pemisahnya.
2. Analisis Instan di Browser: Klik "Deteksi Tipe Data" dan alat menganalisis setiap nilai di setiap kolom sepenuhnya di browser Anda. Tidak ada data yang dikirim ke server. Setiap kolom mendapat tipe dominan, skor keyakinan, rincian tipe, nilai contoh, dan statistik numerik bila berlaku.
3. Salin atau Unduh Output: Beralih ke tab Antarmuka TypeScript atau SQL CREATE TABLE untuk menyalin atau mengunduh kode skema yang dihasilkan. Gunakan langsung di migrasi basis data, model ORM, atau lapisan data TypeScript Anda.

• Tipe Numerik: Integer (bilangan bulat) dan float (bilangan desimal termasuk notasi ilmiah) dideteksi terpisah dan dipetakan ke tipe SQL INTEGER atau DECIMAL(18,6).
• Tipe Temporal: Tanggal (ISO 8601 dan format umum), tanggal-waktu (dengan waktu dan zona waktu), dan waktu (HH:MM:SS dengan AM/PM opsional) dideteksi dan dipetakan ke tipe SQL DATE, TIMESTAMP, dan TIME.
• Tipe Semantik: Alamat email, URL, dan UUID dideteksi memakai pencocokan pola dan dipetakan ke tipe SQL yang sesuai (VARCHAR(254), TEXT, UUID) serta tipe string TypeScript.
• Penanganan Null: String kosong dan teks literal "null", "NA", "N/A", dan "-" diperlakukan sebagai nilai null. Kolom dengan nilai null mendapat batasan NULL di SQL dan tipe union | null di TypeScript.

Penebak tipe data memakai pencocokan pola heuristik - ia menyimpulkan tipe dari pola nilai, bukan dari skema yang dideklarasikan. Skor keyakinan di bawah 80% menandakan kolom bertipe campuran yang nilainya tidak konsisten cocok dengan satu tipe. Ini sering menjadi sinyal masalah kualitas data yang perlu ditelusuri sebelum diimpor ke basis data. Untuk kasus ambigu - misalnya kolom yang hanya memuat "1" dan "0" - penebak dapat mendeteksi boolean atau integer tergantung pola mayoritasnya. Selalu tinjau rincian tipe dan nilai contoh sebelum memakai output SQL atau TypeScript di produksi.