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表格数据清洗与规范化

数据分析 更新于 2026.08.30

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技能介绍

解决的问题

处理运营、财务、行政等常见表格时,数据往往散落在多个 .xlsx、.csv、.tsv 文件里:日期格式混用、重复行、字段粘连、空值未标记、异常值影响后续分析。本技能适合在表头在首行、同一目录文件命名一致的前提下做确定性清洗,而不是做语义分析或可视化。

技能如何工作

技能围绕固定输入和输出流程:

  • 批量读取:支持 .xlsx、.xls、.csv(UTF-8/GBK)、.tsv,可处理单表或多表批量文件。
  • 字段提取:按分隔符或规则从组合列中拆出目标字段,例如从“姓名+身份证号”拆出生日期。
  • 格式统一:将日期等字段标准化,如 2024/1/5 转为 2024-01-05。
  • 去重与校验:删除全字段一致的重复行;标记缺失值,并识别负年龄、文本金额等异常。
  • 结果输出:生成清洗后的新文件和清洗日志,记录每行处理结果与失败明细。

适用边界

它不理解自然语言语义,不能判断“张三”和“张 三”是否同一人,除非配置规则;不支持图片/PDF 表格、加密或损坏文件;如果表头不在首行,需要手动指定;不提供可视化、统计分析或自动决策。

使用场景

  • 运营拿到同目录下多个月度销售 .xlsx,需要把日期列统一为 YYYY-MM-DD 格式。
  • 财务收到客户回传 CSV,其中姓名与手机号混在一列,需要按分隔符拆成两列。
  • 行政整理活动报名表 TSV,需要删除全字段重复行,并标记空值与异常记录。
  • 数据分析师合并多月订单 XLSX,需要先统一数字格式、去除完全重复行。

适合人员

  • 每周要汇总多份命名一致的运营报表,并输出可追溯清洗日志的运营人员
  • 需要把客户回传 CSV 拆字段、去重并标记异常值的数据分析师
  • 每月清理报销、台账或回款表 Excel 的财务人员
  • 负责整理报名表、行政台账等表格的行政人员