内容与数据处理
表格清洗、转换与校验
把混乱表格整理为可复跑、可核对的数据。
- 适合
- 需要一次性清洗、合并或转换这一批现有表格时选择；需要可持续自助运行的工具请选 本地脚本与轻量工具。
- 工作范围单位
- 一批数据与一组约定转换规则
- 可能的交付形式
- 文件包／报告
你提供 · 你会收到
需要你提供
- Excel/CSV 脱敏样本、字段词典与处理规则
- 重复、缺失、异常值的处理口径
- 输出目标格式、是否要可复跑脚本
可以先说明你已有的材料，缺少的信息可在确认范围时补充。正式执行前，会根据具体任务确认必要的材料、使用权限及执行条件。
可能交付什么
- 清洗后 Excel/CSV
- 处理日志、异常/排除记录
- 可选 Python/SQL 脚本及说明
重点核查
对账总行数、字段映射和异常输出。
可核查的验收 · 3
- 处理前后记录数可解释
- 样例数据与人工指定预期吻合
- 不覆盖原始数据，异常值有标记
假设 Brief 与输出结构
示例 · 假设
说明性假设示例，非已完成的客户订单
示例请求
两张订单表字段名不同，请合并、去重，并保留异常记录。
示例成果文件
orders-clean.csv清洗结果exceptions.csv未能处理的行transform.py可选复跑脚本
文件名仅为示意
其他同类需求示例
- 把几个月的个人消费记录合并为一份带异常说明的月度账本。
输出结构/测试路径
映射示例：order_no ↔ transaction_id；异常表保留原始行索引与原因
重要边界
明确缺失、重复和异常值处理规则；保留原始数据，不能默默删除行。
默认不包含
- 自行猜测关键财务或业务口径
- 在没有权限的情况下处理敏感数据
- 默认修改生产数据库
影响报价的因素
按文件体量、规则复杂度及校验比例报价。
真实项目参考
Asterline ↗
AI 工作流与 Eval（自有项目，使用合成测试数据）
合成测试数据上的评价经验，不应当作真实客户业务准确率。
自有项目与公开作品证明相关实践，不代表付费客户交付记录，也不保证本次任务结果。
