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How to use the tool
- 输入数据集名称：用一句话指明主题。示例：“2023全国空气监测数据”、“B2B客户续约记录”
- 填写数据集描述：说明来源与用途。示例：“汇总各城市小时级 PM2.5 值”、“跟踪企业客户合同续签情况”
- 列出需清理的错误类型：用逗号分隔。示例：“缺失坐标、重复测站、格式不一致”、“合同编号冲突、空字段、异常日期”
- （可选）指定清理工具：如 “OpenRefine”、“R-tidyverse”
- （可选）说明特殊注意事项：如 “遵守 GDPR，脱敏邮箱”、“保留原始 CSV 备份”
- 点击“生成数据清理计划”，页面显示结构化方案；复制文本后即可在团队会议或脚本中使用。
Quick-Facts
- 企业数据错误率平均 27% (IBM Whitepaper, 2016)
- 数据科学家 60% 时间花在整理与清理 (Kaggle Survey, 2017)
- GDPR 第5条要求数据“准确且最新” (GDPR Text, eur-lex.europa.eu)
- ISO 8000 提供数据质量定义与度量方法 (ISO 8000-1:2021)
常见问题解答
什么是数据清理计划生成器？
它是一个表单驱动工具，你输入数据背景与问题，系统立即产出逐项清理步骤和注意事项，用于指导后续脚本或手工处理。
计划包含哪些核心要素？
输出文本涵盖错误类型、优先级、推荐工具、字段级操作和合规提示，便于一键复制到任务清单。
如何验证计划的有效性？
你应在小样本上试运行所列步骤，检查缺失填补、去重与格式校正结果，再扩展至全量数据。
生成器是否存储数据？
表单仅发送元数据到服务器生成文本，不上传实际数据文件，降低敏感泄露风险。
怎样让计划满足 GDPR？
在“特别注意事项”字段写明脱敏、加密或匿名化，生成器会把这些要求纳入步骤。
是否支持实时数据流？
是。将“工具”填入流处理框架（如 Kafka Streams），计划会包含滑动窗口去重与延迟警报建议。
我可以自动执行计划吗？
你可将步骤映射到脚本。例如“删除重复行”对应 pandas drop_duplicates()；生成器给出思路，执行仍由你完成。
计划输出多久更新一次？
每次提交表单都会重新计算并生成最新方案，确保与你的输入保持一致。
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