La abreviatura CSV se refiere a un tipo de datos de texto en el procesamiento de datos con el que se pueden registrar, almacenar y procesar grandes cantidades de datos estructurados. El término CSV significa “valores separados por comas” (comma-separated values). Los archivos CSV se utilizan con frecuencia para los catálogos de productos de las tiendas online. El archivo termina en .csv.
Los datos estructurados se pueden utilizar y procesar con el formato CSV. No hay reglas de codificación fijas para crear archivos CSV. Normalmente, UTF-8 se utiliza y escribe en ASCII de 7 bits. También se utilizan diferentes caracteres (comas, tabulaciones, etc.) para los saltos de línea. Las representaciones comunes son las tablas, en las que también se pueden anidar otras tablas.
La siguiente estructura es típica para un archivo CSV:
No existe un formato uniforme para los archivos CSV. Cuando se recogen datos para un software de lectura especial, el formato debe definirse de antemano para evitar errores. Por lo tanto, se producen problemas al leer los datos de fecha y hora. Del mismo modo, es posible que un exceso de texto provoque errores de lectura.
Los archivos CSV se utilizan en muchas áreas. Aquí hay algunos ejemplos de aplicación:
La ventaja de los archivos CSV en el marketing es que estos datos en bruto pueden analizarse fácilmente con los programas más populares y mostrarse claramente en gráficos o diagramas. Además, los datos pueden ser recolectados con muchos CMS o herramientas de análisis a través de una simple exportación de archivos. Para el área SEO, los archivos CSV son adecuados para crear informes regulares sobre posiciones de palabras clave o para generar resúmenes de URLs existentes, por ejemplo.
Puede ser una desventaja que no existan reglas de formateado fijas. Los formatos de fecha que se leen de forma diferente, o los campos en blanco que se interpretan incorrectamente, pueden llevar a conclusiones falsas del análisis a largo plazo. Por lo tanto, es importante que todo el formato esté claramente definido antes de la recolección de datos.
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