Excel 数据自动清洗引擎#

别再手动清理数据了，AI 比你快 100 倍

能做什么#

• 🧹 自动去重 — 按单列或多列去重，智能识别相似重复
• 📐 格式统一 — 日期/电话/地址/金额...自动标准化
• 🔧 缺失值处理 — 智能填充/标记/删除空值
• 🏷️ 智能分类 — 根据内容自动打标签/归类
• ✅ 交叉验证 — 检查数据逻辑（比如金额=单价×数量）
• 📊 输出报表 — 生成清洗前后对比 + 数据质量评分

触发方式#

用户说以下任意关键词时加载此技能：

• "清洗数据" "整理表格" "处理 Excel"
• "去重" "数据太乱" "帮我看这个表"

使用流程#

第一步：读数据#

让用户提供文件路径或粘贴数据。

• read 直接读文件（CSV/TXT/JSON）
• Excel 用 Python openpyxl 解析

第二步：体检报告#

自动扫描并输出数据质量报告：

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📊 数据体检报告
━━━━━━━━━━━━━━━
总行数：12,847
总列数：18
重复行：342 (2.7%)
缺失值：156 处
   - 价格列：23 个空值
   - 日期列：89 个格式错误
   - 手机号列：44 个不规范
异常值：12 处（价格负数、日期未来）
数据质量分：82/100 ⚠️

第三步：自动清洗#

按发现的问题逐项处理：

1. 去重 — 保留第一条或按业务规则合并
2. 日期标准化 — 统一为 YYYY-MM-DD 格式
3. 电话标准化 — 统一为纯数字或格式化
4. 金额清洗 — 去除货币符号/空格，统一小数位
5. 空值处理 — 数值列填中位数、分类列填"未知"
6. 异常值标记 — 标记可疑数据但不删除

第四步：输出清洗结果#

保存清洗后的文件：

• 原文件名_cleaned.xlsx（干净数据）
• 原文件名_report.md（清洗报告，记录了改了什么）

第五步：可选拓展#

用户可以说：

• "再帮我分类" → 对某列 AI 自动分类
• "生成图表" → 自动生成柱状图/折线图/饼图
• "导出飞书表格" → 写入飞书多维表格

工具使用#

• read — 读取原始数据文件
• exec — 运行 Python openpyxl/pandas 处理
• write — 写出清洗后的文件
• web_search — 辅助数据验证（如手机号归属地）

常用清洗规则（内置）#

列类型规则手机号去空格、统一 11 位、验证格式日期统一 YYYY-MM-DD、修复乱码日期金额去货币符号、统一小数、检测异常地址提取省市区、补充邮编姓名去空格、统一大小写身份证验证校验位、提取生日性别

客户画像#

• 做财务/报表的运营
• 每天要处理供应商报价的采购
• 电商卖家（批量处理订单/商品数据）
• 数据分析新人（不想写 Python）

定价参考#

本技能模板在 ClawHub 建议售价： 39-69 元 搭配定制化清洗规则： 129 元

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由 OpenClaw 技能工厂制作 | 2026.05