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针对用户提供的数据问题,生成结构化的数据清洗步骤建议,涵盖验证、清理、分析和监控流程。确保数据准确性、完整性和可靠性,适用于数据预处理和质量管理任务,提升数据分析效率与信任度。

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变量说明

  • 数据问题描述
    描述具体的数据质量问题
    示例:“数据中存在大量缺失值和异常值...”
  • 数据集特性
    提供数据规模、字段信息、类型或来源等背景
    示例:“数据集包含10万条记录,20个字段...”
  • 输出格式要求
    输出内容的格式要求
    示例:“Markdown步骤列表”

使用场景案例

  • 订单清洗方案
    面向电商订单与退款数据的清洗建议草案,强调时区与币种统一。
  • 线索去重方案
    营销线索与触点数据去重与合规清洗,确保归因可用。
  • 传感器质量控
    针对多源物联网遥测日志,聚焦时间、单位与异常值处理。

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