数据格式标准化

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Nov 28, 2025更新

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。

数据标准化结果

标准化后数据(CSV格式)

order_id,order_date,amount_value,currency,is_paid,customer_name,discount_rate,note SO-001,2024-12-01,1200.50,USD,true,晨曦商铺,0.05,"首单; 重复记录" SO-002,2024-12-01,800.00,USD,true,云谷科技,0.08,返现

应用的标准化操作

.列名规范化:将列名统一为小写蛇形命名(snake_case):OrderID→order_id,OrderDate→order_date,Amount→amount_value,IsPaid→is_paid,CustomerName→customer_name,Discount→discount_rate,Note→note
.日期标准化:支持多格式解析(YYYY/MM/DD、DD-MM-YYYY、YYYY-MM-DD)并统一为ISO格式YYYY-MM-DD;假设“01-12-2024”为DD-MM-YYYY,即2024-12-01(与其余样本一致)
.货币解析与数值化:识别“$”“USD ”等货币标识,映射为ISO币种USD;去除货币符号与千分位,保留两位小数;新增currency列以保留币种信息,amount_value为数值
.数字标准化:移除千位分隔符“,”,保留小数点
.布尔值统一:Y/Yes标准化为true(不区分大小写)
.文本清洗:去除首尾空格,折叠多余空格;中文不做大小写转换;业务ID与ISO代码保持原大小写以符合行业规范
.折扣标准化:将百分比与小数混合输入统一为小数(0-1区间),保留至4位精度(本数据输出为0.05/0.08)
.去重处理:按业务主键order_id去重,保留首条记录;对非关键字段进行安全合并

  • 去重与合并:order_id=SO-001 第二条重复记录(原第3行)合并到首条:note由“首单”合并为“首单; 重复记录”
    .数据验证:
  • 日期均有效且在可解析范围
  • amount_value均为有效数值(1200.50、800.00)且currency=USD
  • discount_rate在[0,1]范围内(0.05、0.08)
  • is_paid字段均为布尔型(true)
    .空值处理:本批数据无空值,未做填补

处理摘要

指标 | 数值
总行数 | 3
处理行数 | 3
错误数量 | 0
处理时间 | 0.02s

处理状态

success - 数据标准化处理完成

标准化规则说明与合规提示

  • 日期列:统一转换为ISO格式YYYY-MM-DD;对“01-12-2024”采用DD-MM-YYYY解释,因其与其他样本日期一致(2024-12-01)。若后续存在歧义值,将按来源区域或提供的业务口径再确认。
  • 货币列:为避免信息丢失,金额与币种分列(amount_value为数值,currency为ISO代码),不做汇率换算。
  • 布尔列:统一为true/false。
  • 文本列:去除多余空格,保持业务ID与ISO代码大小写不变。
  • 折扣列:统一为小数(0-1),满足财务与建模口径。
  • 去重:以order_id为主键;如关键字段(日期、金额、支付状态、折扣、客户名)不一致将标记冲突而不自动删除。本次仅合并备注,不改动关键业务字段。

数据标准化结果

标准化后数据(CSV格式)

claim_id,apply_date,amount,tax_rate,currency,is_approved,department,description RB-1001,2024-11-30,1500.00,0.0500,CNY,true,市场部,差旅住宿 RB-1002,2024-11-30,-200.75,0.0000,CNY,false,财务部,退款冲减 RB-1003,2024-11-29,800.00,0.0700,EUR,true,研发部,外包采购

应用的标准化操作

.列名规范化:将 CamelCase 列名统一为小写下划线风格(claim_id, apply_date, amount, tax_rate, currency, is_approved, department, description)
.日期统一格式(ISO 8601):解析多种日期格式(YYYY/MM/DD、DD-MM-YYYY、YYYY-MM-DD),统一输出为 YYYY-MM-DD;示例:2024/11/30→2024-11-30,30-11-2024→2024-11-30
.金额标准化(千分位/地区小数/货币符号):移除千分位分隔符,识别欧式小数(, 为小数点),移除货币符号(€),将括号负数转换为负号,输出为数值并保留2位小数;示例:"1,500.00"→1500.00,"(200.75)"→-200.75,"€800,00"→800.00
.税率标准化(百分比→比例值):去除%并转换为[0,1]区间比例,统一保留4位小数;示例:5%→0.0500
.布尔值统一:将“是/否”“Yes/No”映射为true/false;示例:是→true,否→false,Yes→true
.文本空白清理:去除首尾空格并合并连续空格为单一空格;示例:" 市场部 "→"市场部","研发部 "→"研发部"
.货币代码校验:保留并校验ISO 4217 货币代码(CNY、EUR),保持大写
.数据类型验证:apply_date(日期)、amount(数值)、tax_rate(数值比例)、currency(字符串)、is_approved(布尔)、department/description(字符串)类型检查通过
.范围与规则校验:tax_rate ∈ [0,1] 校验通过;识别负数金额为有效业务值(如退款/冲减),不标记为错误

处理摘要

指标 | 数值
总行数 | 3
处理行数 | 3
错误数量 | 0
处理时间 | 约0.02s

处理状态

success - 数据标准化处理完成

标准化规则示例

  • 日期列:统一转换为ISO格式"YYYY-MM-DD"
  • 数字列:移除千位分隔符,保留小数点,转换为数值类型
  • 文本列:修剪多余空格(中文不转小写)
  • 货币列:移除货币符号,保留ISO 4217货币代码,金额以数值存储
  • 布尔值列:统一为true/false
  • 税率列:去除百分号并存为比例值(四位小数)
  • 默认规则:遵循行业最佳实践与数据治理规范(类型校验、范围校验、可追溯日志)

数据标准化结果

标准化后数据(CSV格式)

user_id,event_time,session_seconds,consent,utm_source,remarks u_001,2024-12-01 09:05:00,1200,true,email,首次激活 u_002,2024-12-01 09:06:00,1500,false,social,分享邀请

应用的标准化操作

  • 列名校验与保留:已符合snake_case与英文小写规范,未调整列名
  • 日期时间标准化(event_time):多格式解析并统一为"YYYY-MM-DD HH:MM:SS"
    • 解析格式支持:YYYY/MM/DD HH:mm、DD-MM-YYYY H:mm、YYYY-MM-DD HH:mm
    • 无时区信息,保持为本地无时区时间;缺省秒补全为":00"
    • 歧义日期“01-12-2024 9:06”按日优先(day-first)解析为2024-12-01 09:06,与同批数据一致
  • 数值标准化(session_seconds):去除科学计数法并转换为数值类型
    • "1.5e3" → 1500;统一为整数秒;校验非负且在合理范围内(未发现异常)
  • 布尔值标准化(consent):统一为true/false(不区分大小写)
    • 映射:["true","yes","1"]→true;["false","no","0"]→false
    • 本次转换:TRUE→true;Yes→true;0→false
  • 文本清洗(utm_source, remarks)
    • 去除首尾及多余空格(含常见Unicode空白)
    • ASCII字符统一小写;中文不变
    • 示例:" Email"→"email";"SOCIAL "→"social";" 首次激活 "→"首次激活"
  • 渠道归一(utm_source):映射至标准渠道名称集合
    • 映射:email→email;social→social(本次仅涉及这两类)
  • 去重(同一会话事件)
    • 去重键:user_id + event_time(到分钟) + session_seconds
    • 规则:保留首条出现记录;布尔字段冲突时优先true(不影响本次结果)
    • 结果:第3行(u_001, 2024-12-01 09:05, 1200)判定为第1行重复并删除(remarks为“重复”进一步佐证)
  • 空值处理:未发现空值,无填补操作
  • 异常值标注:未发现异常;未新增标注列

处理摘要

指标 | 数值 总行数 | 2 处理行数 | 3 错误数量 | 0 处理时间 | N/A

处理状态

success - 数据标准化处理完成

标准化规则示例

  • 日期列:统一转换为ISO样式"YYYY-MM-DD HH:MM:SS"(保留时间以避免信息丢失)
  • 数字列:移除千位/科学计数,转换为数值类型
  • 文本列:ASCII小写,修剪多余空格
  • 货币列:移除货币符号,转换为数值(本次未涉及)
  • 布尔值列:统一为true/false
  • 默认规则:遵循行业最佳实践与数据治理规范,确保可追溯与不丢失关键业务信息

示例详情

解决的问题

打造一套“拿来即用”的数据标准化提示词,面向销售、财务、运营、产品与数据分析团队,帮助你在最短时间内把来源各异、格式不一的业务数据统一成可直接用于分析和报表的高质量数据。核心目标:1) 快速识别并统一日期、数值、文本、编码等常见字段,显著缩短出数周期;2) 按业务规则生成清晰的转换方案与校验清单,降低重复返工和人为错误;3) 在不改变业务含义与数值精度的前提下,实现可复用、可审阅、可追踪的标准化流程;4) 为后续分析、看板搭建、系统对接提供稳定的数据底座,促进从试用到付费的持续价值落地。

适用用户

数据分析师

聚合多渠道数据后,快速统一日期、金额与编码格式,缩短清洗周期,专注做指标分析与洞察呈现。

商业智能与报表运营

将原始数据自动标准化,确保口径一致与字段规范,按时上线可视化报表,减少返工与误差。

电商与增长运营

统一订单、客户与商品信息格式,准确构建人群分层与复购模型,推动投放与活动复盘更可靠。

特征总结

一键生成标准化方案总览,明确目标、数据特征与转换规则,让处理路径一目了然
自动识别多源数据格式差异与异常,给出修复建议与优先级,让清洗事半功倍
日期、数值、文本、编码等字段轻松统一标准,避免报表错漏与系统对接失败
可按目标系统要求定制转换规则,一键应用整批数据,减少重复人工操作
处理后自动进行质量验证与一致性检查,输出可审阅报告,保障业务可用性
内置异常处理机制,识别缺失、重复与混合格式问题,并提供安全修复方案
支持销售、客户、财务、产品等多场景标准化,直接提升分析与决策效率
保留业务含义与数值精度,合规标准化不改原意,数据可信可追溯,全程可审计
提供工具选择、自动化流程与监控建议,帮助快速落地并持续优化处理效果
从数据到报表形成闭环,减少手工清洗时间,把精力转向洞察与增长

如何使用购买的提示词模板

1. 直接在外部 Chat 应用中使用

将模板生成的提示词复制粘贴到您常用的 Chat 应用(如 ChatGPT、Claude 等),即可直接对话使用,无需额外开发。适合个人快速体验和轻量使用场景。

2. 发布为 API 接口调用

把提示词模板转化为 API,您的程序可任意修改模板参数,通过接口直接调用,轻松实现自动化与批量处理。适合开发者集成与业务系统嵌入。

3. 在 MCP Client 中配置使用

在 MCP client 中配置对应的 server 地址,让您的 AI 应用自动调用提示词模板。适合高级用户和团队协作,让提示词在不同 AI 工具间无缝衔接。

AI 提示词价格
¥20.00元
先用后买,用好了再付款,超安全!

您购买后可以获得什么

获得完整提示词模板
- 共 781 tokens
- 4 个可调节参数
{ CSV数据 } { 数据用途 } { 数据质量要求 } { 目标标准化格式 }
获得社区贡献内容的使用权
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