本提示词专为商业数据运营场景设计,能够系统化处理各类数据格式标准化问题。通过智能识别数据特征、分析格式差异、制定转换规则、执行标准化操作和验证处理结果五个核心步骤,确保数据质量符合业务要求。支持多种数据源格式的统一处理,包括日期时间标准化、数值格式规范、文本内容清洗等常见数据预处理需求,帮助用户提升数据质量,为后续数据分析奠定坚实基础。

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提示词变量

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变量说明

  • CSV数据
    用户提供完整CSV数据,包括字段及数据内容,用于标准化处理
    示例:“姓名,年龄,入职日期 张三,25,2023-01-15 李四,30,2022-12-20”
  • 数据用途
    描述数据使用场景
    示例:“报表生成”
  • 数据质量要求
    数据质量的具体要求
    示例:“日期统一格式”
  • 目标标准化格式
    目标标准化格式要求
    示例:“ISO日期格式(YYYY-MM-DD)”

使用场景案例

  • 销售订单归一
    针对销售订单数据的日期、金额、布尔与文本杂糅格式进行统一,自动识别重复订单、剔除多余空格与大小写差异,输出可直接用于收入口径与折扣分析的标准表。
  • 报销单规范化
    面向费用报销的多来源数据,统一日期口径、货币与负数表示,规范税率百分比与审批布尔值,清洗文本空格与科目描述,便于记账、对账与预算偏差分析。
  • 行为日志清洗
    对用户行为日志中的日期时间、科学计数法时长、渠道字段与布尔同义词进行标准化,清理空格与重复事件,输出用于漏斗、留存与投放渠道评估的干净明细。