{"skill":{"slug":"excel-auto-cleaner-pro","displayName":"Excel 数据自动清洗引擎 Pro","summary":"Excel 数据自动清洗引擎 — 自动去重、格式统一、缺失值处理、智能分类、交叉验证。 拖进去一份脏数据，出来一份干净能用的报表。支持 CSV/XLSX/JSON 多格式。 适合财务、运营、数据分析师、电商卖家。","description":"---\nname: excel-auto-cleaner\ndescription: >\n  Excel 数据自动清洗引擎 — 自动去重、格式统一、缺失值处理、智能分类、交叉验证。\n  拖进去一份脏数据，出来一份干净能用的报表。支持 CSV/XLSX/JSON 多格式。\n  适合财务、运营、数据分析师、电商卖家。\nversion: 1.0.0\nauthor: 小小怪\nclawhub:\n  tags: [excel, data-cleaning, automation, analytics, business]\n  category: productivity\n  price: 39\n---\n\n# Excel 数据自动清洗引擎\n\n> 别再手动清理数据了，AI 比你快 100 倍\n\n## 能做什么\n\n- 🧹 **自动去重** — 按单列或多列去重，智能识别相似重复\n- 📐 **格式统一** — 日期/电话/地址/金额...自动标准化\n- 🔧 **缺失值处理** — 智能填充/标记/删除空值\n- 🏷️ **智能分类** — 根据内容自动打标签/归类\n- ✅ **交叉验证** — 检查数据逻辑（比如金额=单价×数量）\n- 📊 **输出报表** — 生成清洗前后对比 + 数据质量评分\n\n## 触发方式\n\n用户说以下任意关键词时加载此技能：\n- \"清洗数据\" \"整理表格\" \"处理 Excel\"\n- \"去重\" \"数据太乱\" \"帮我看这个表\"\n\n## 使用流程\n\n### 第一步：读数据\n让用户提供文件路径或粘贴数据。\n- `read` 直接读文件（CSV/TXT/JSON）\n- Excel 用 Python openpyxl 解析\n\n### 第二步：体检报告\n自动扫描并输出数据质量报告：\n```\n📊 数据体检报告\n━━━━━━━━━━━━━━━\n总行数：12,847\n总列数：18\n重复行：342 (2.7%)\n缺失值：156 处\n   - 价格列：23 个空值\n   - 日期列：89 个格式错误\n   - 手机号列：44 个不规范\n异常值：12 处（价格负数、日期未来）\n数据质量分：82/100 ⚠️\n```\n\n### 第三步：自动清洗\n按发现的问题逐项处理：\n\n1. **去重** — 保留第一条或按业务规则合并\n2. **日期标准化** — 统一为 YYYY-MM-DD 格式\n3. **电话标准化** — 统一为纯数字或格式化\n4. **金额清洗** — 去除货币符号/空格，统一小数位\n5. **空值处理** — 数值列填中位数、分类列填\"未知\"\n6. **异常值标记** — 标记可疑数据但不删除\n\n### 第四步：输出清洗结果\n保存清洗后的文件：\n- 原文件名_cleaned.xlsx（干净数据）\n- 原文件名_report.md（清洗报告，记录了改了什么）\n\n### 第五步：可选拓展\n用户可以说：\n- \"再帮我分类\" → 对某列 AI 自动分类\n- \"生成图表\" → 自动生成柱状图/折线图/饼图\n- \"导出飞书表格\" → 写入飞书多维表格\n\n## 工具使用\n\n- `read` — 读取原始数据文件\n- `exec` — 运行 Python openpyxl/pandas 处理\n- `write` — 写出清洗后的文件\n- `web_search` — 辅助数据验证（如手机号归属地）\n\n## 常用清洗规则（内置）\n\n| 列类型 | 规则 |\n|--------|------|\n| 手机号 | 去空格、统一 11 位、验证格式 |\n| 日期 | 统一 YYYY-MM-DD、修复乱码日期 |\n| 金额 | 去货币符号、统一小数、检测异常 |\n| 地址 | 提取省市区、补充邮编 |\n| 姓名 | 去空格、统一大小写 |\n| 身份证 | 验证校验位、提取生日性别 |\n\n## 客户画像\n\n- 做财务/报表的运营\n- 每天要处理供应商报价的采购\n- 电商卖家（批量处理订单/商品数据）\n- 数据分析新人（不想写 Python）\n\n## 定价参考\n\n本技能模板在 ClawHub 建议售价：**39-69 元**\n搭配定制化清洗规则：**129 元**\n\n---\n\n_由 OpenClaw 技能工厂制作 | 2026.05_\n","tags":{"latest":"1.0.0"},"stats":{"comments":0,"downloads":315,"installsAllTime":0,"installsCurrent":0,"stars":0,"versions":1},"createdAt":1778386137389,"updatedAt":1778492892498},"latestVersion":{"version":"1.0.0","createdAt":1778386137389,"changelog":"首发版本：支持自动去重、格式统一、缺失值处理、智能分类、交叉验证、数据质量评分报告","license":"MIT-0"},"metadata":{"setup":[],"os":null,"systems":null},"owner":{"handle":"lijinhao123-dot","userId":"s17am2bnqk4tga6qbtkcd6z9bn83q86n","displayName":"Lijinhao123-Dot","image":"https://avatars.githubusercontent.com/u/263565226?v=4"},"moderation":{"isSuspicious":false,"isMalwareBlocked":false,"verdict":"clean","reasonCodes":["review.llm_review"],"summary":"Review: review.llm_review","engineVersion":"v2.4.24","updatedAt":1780090776826}}