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本提示词旨在系统性地诊断用户指定数据集类型中潜在的数据质量问题,并提供专业、可落地的评估策略与优化建议。适用于数据分析师、数据工程师及业务决策者,用于在数据清洗、验证、监控及治理等环节,快速识别数据风险,提升数据资产的可靠性与业务价值。

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变量说明

  • 数据集类型
    需要分析的具体数据集类型
    示例:“销售交易记录”
  • 数据质量评估维度
    希望重点评估的数据质量维度
    示例:“准确性,完整性”
  • 数据来源与处理流程简述
    数据的采集来源及主要处理步骤简述
    示例:“数据来自CRM系统手工录入,经过ETL清洗后导入数据仓库。”
  • 已知或怀疑的具体问题
    已观察到的异常现象或特定的业务场景疑虑
    示例:“近期发现客户电话号码字段存在大量空值。”

使用场景案例

  • 客户表诊断
    面向客户主数据,聚焦唯一性、准确性与一致性,期望产出可执行的去重与标准化策略、关键质量指标阈值、字段级监控方案及异常回溯流程,支撑精准营销、人群洞察与合规审计。
  • 交易数据诊
    针对销售交易记录,重点评估时效性与准确性,输出延迟容忍窗口、晚到合并策略、跨源对账规则、异常金额拦截阈值与监控告警设计,保障小时级营收看板与毛利核算稳定。
  • 传感器质控
    面向物联网传感器数据,聚焦时效性、完整性与有效性,期望形成滑窗质量监控、设备级异常隔离、时钟校准与缺测补齐策略,以及与告警系统联动的质量门控,提升告警可靠性与根因追溯效率。

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