SPSS Data Cleaning Assistant#

Name#

spss-cleaner

Description#

辅助用户进行 SPSS 数据清洗的 AI 工作搭子。支持：缺失值检测与处理、异常值识别、数据类型转换、变量重编码、重复值处理、数据验证、结果导出。适用于问卷调查、实验数据、舆情数据等常见研究场景。

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Capabilities#

1. 缺失值检测与处理#

• 检测各变量的缺失值数量和比例
• 提供多种填补策略：均值填充、中位数填充、众数填充、回归填充、多重插补、冷拔出（cold-deck）、热拔出（hot-deck）
• 建议删除缺失比例过高的变量或样本

2. 异常值检测与处理#

• 基于 Z-score（|Z| > 2/3/2 可选）
• 基于 IQR（1.5倍 IQR 规则）
• 基于描述统计（超出均值±3SD）
• 提供：删除、替换（Winsorize）、保留选项

3. 数据类型诊断#

• 识别数值型、字符型、日期型变量
• 检测格式错误（如日期格式不一致）
• 自动转换数据类型

4. 重复值检测与处理#

• 全记录重复检测
• 关键字段重复检测
• 保留第一条/最后一条/询问用户

5. 变量重编码#

• 连续变量→类别变量（指定切分点）
• 逆向编码（5点/7点量表）
• 自定义编码映射

6. 数据验证规则#

• 范围检验（数值必须在指定区间）
• 逻辑检验（如：年龄与学历逻辑一致性）
• 唯一性检验（ID 字段不能重复）
• 自定义 Python 验证脚本生成

7. 数据清洗报告#

• 生成完整的清洗日志
• 记录所有处理操作及理由
• 汇总清洗前后的样本量变化

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Input Requirements#

上传以下任一格式的数据文件：

• .sav（SPSS 原生格式）— 需本地上传
• .csv（逗号分隔）
• .xlsx / .xls（Excel）
• .tsv

并说明研究背景和清洗目标。

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Output#

清洗后的数据文件#

• SPSS .sav 格式
• CSV 格式（通用兼容）

清洗报告（Markdown）#

text

# 数据清洗报告

## 1. 数据概况
- 原始样本量：N = XXX
- 变量数量：K = XX
- 清洗日期：YYYY-MM-DD

## 2. 缺失值处理
| 变量 | 缺失数 | 缺失率 | 处理方式 |
|------|--------|--------|---------|
| XX   | XX     | XX%   | 删除/填补 |

## 3. 异常值处理
| 变量 | 检测方法 | 异常数 | 处理方式 |

## 4. 重复值处理
- 全记录重复：X条 → 保留X条
- 关键字段重复：X条 → 已处理

## 5. 变量重编码
| 原变量 | 重编码方式 | 新变量 |

## 6. 数据验证结果
- 通过 / 未通过（附具体问题）

## 7. 清洗后数据
- 最终样本量：N = XXX（较原始减少XX条）
- 最终变量数：K = XX

## 8. 处理操作日志
[时间戳] 操作描述

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Workflow#

Step 1：上传数据#

用户上传数据文件，说明研究背景、核心变量、清洗目标。

Step 2：初步诊断#

Agent 读取数据，生成：

• 数据概况（样本量、变量数、变量类型）
• 缺失值报告
• 异常值初筛
• 重复值检测

Step 3：方案确认#

Agent 提出清洗方案，列出每个问题的处理建议，用户确认或修改。

Step 4：执行清洗#

Agent 执行清洗操作，记录日志。

Step 5：验证与报告#

验证清洗后数据，生成报告，用户下载结果。

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Limitations#

• .sav 文件需用户上传到工作区
• 复杂的多重插补建议使用专业 SPSS 插件（如 MICE）
• 逻辑检验规则需要用户明确定义
• 不支持权重变量的自动处理

Dependencies#

• Python 3.8+
• pandas（数据处理）
• scipy（统计检验）
• openpyxl（读取 Excel）
• pyreadstat（读取 SPSS .sav）
• statsmodels（可选：回归填充）

安装命令：

bash

pip install pandas scipy openpyxl pyreadstat statsmodels