本提示词针对商业数据清洗场景,自动评估CSV数据质量,生成缺失值处理、标准化和异常值处理规则,并输出可执行Python清洗脚本和清洗效果报告,帮助提升数据可靠性并支撑后续分析。

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提示词变量

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变量说明

  • 数据质量问题
    数据质量问题的类型
    示例:“缺失值,重复记录”
  • 质量要求
    数据清洗的质量标准要求
    示例:“高”
  • 输入CSV数据
    CSV格式的数据内容
    示例:“姓名,年龄,城市 张三,25,北京 李四,30,上海”
  • 清洗方法偏好
    数据清洗时偏好的处理方法
    示例:“填充,删除”
  • 异常值处理策略
    处理异常值的具体策略
    示例:“排除”

使用场景案例

  • 销售订单清洗
    用于电商日常销售订单的清洗脚本生成与评估。CSV含重复订单、数量缺失、金额不匹配、币种混用、英文状态、日期非法、字段错位与中文乱码等问题。期望接口自动体检并生成缺失值处理、金额校验与重算、币种统一、地区与状态标准化、异常数量识别分组处理、重复记录合并、错位修复和字符编码清理的可执行Python脚本,附带清洗前后对比指标与可审计规则说明,满足严格审核与可追溯。
  • 用户行为清洗
    用于APP与网页用户事件日志的清洗脚本生成。数据包含重复事件、时间格式多样、非法日期、拼写错误、城市中英混用、单位不统一(CNY/yuan)、时长非数值、极端时长异常、中文乱码与字段错位。期望接口自动完成时间统一与校验、行为标签标准化、异常值标记、单位换算、城市字典映射、文本编码与噪声清理、重复合并,以及自动验证清洗效果(留存字段分布/异常率前后对比),输出可执行Python流程与可回溯规则说明。
  • 库存财务清洗
    用于仓储出入库与成本对账的清洗脚本生成。CSV包括缺失入库量、重复记录、单位不统一(瓶/箱)、币种混用(CNY/USD)、单价格式异常、金额与数量不一致、日期非法、字段错位(备注含逗号)、中文乱码与品名拼写问题。期望接口自动完成数量与金额校验重算、单位换算、币种换算、异常值修正、重复合并、时间与数值格式标准化、文本与编码清理,并输出标准化台账与清洗报告,帮助财务与运营直接复用。