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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。
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
.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
指标 | 数值
总行数 | 3
处理行数 | 3
错误数量 | 0
处理时间 | 0.02s
success - 数据标准化处理完成
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
.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
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
success - 数据标准化处理完成
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
指标 | 数值 总行数 | 2 处理行数 | 3 错误数量 | 0 处理时间 | N/A
success - 数据标准化处理完成
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。
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。
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。
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。
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