有了WorkBuddy，建议别再硬学Excel技能！

当你不是改一个格子，而是发现一整列都不能用，就进入第二阶段。比如日期列中，存放格式各种各样，无法使用公式统一修改时，可以直接让AI批量修改。

这里有个重点：宁可标异常，也不要让 AI 硬猜。如有 “1月5日”这个日期没有年份，AI 猜 2026 可能对，也可能错。可以在指令中加一句，如果无法识别日期在单元格上标记黄色背景。

当问题不止一列时，就要从“改列”升级到“洗表”。而一张脏表常见有 7 类问题：

1. 有空行、空列

2. 有完全重复的行

3. 文本中有杂乱的火星文

4. 同一列格式不统一（如日期有不同的存放方式）

5. 数据存放不符合规范（如金额数据后加了元）

6. 同物异名（苹果手机记录为：苹果/Apple/IPhone）

7. 缺分析要用的派生列（如单独需要月份等数据）

当你手上有：订单表、客户表、渠道表，或者好几个系统导出来的表，这时候就不能再“洗一张表”，而要谈全局数据治理。不仅需要数据清洗，还需要数据整合。

因此这里人要做的是定业务规则，AI 做的是执行和罗列异常。在库表清洗中，常见的问题在于：

1、同样作用的表有多张（如每月销售数据分成多张表存放）；

2、同样维度在不同表中列标题不一致；

3、同样维度在不同表中数值类型不同（如日期格式以时间戳/文本展示）；

4、关键字段未存放（如确定商品唯一的方式是商品编码而不是名称）；

5、表格其他脏数据的清洗；

以上就是数据清洗的一些案例啦，最后要给大家总结一下，数据清洗指令的一些编辑要点：

1. 说具体的列，不要仅说那列

❌ 把那列日期统一一下

✅ 把“下单日期”列统一为 YYYY-MM-DD

2. 说标准，不要说形容词

❌ 把名字洗干净

✅ 去掉首尾空格、合并连续空格、全角转半角

3. 说异常怎么处理

✅ 转不了的标“待确认”

✅ 异常行不要删，单独放一张表

✅ 空值填 0 还是填“未知”，要写明白

4. 永远保留原表

✅ 另存为 xxx_cleaned.xlsx

✅ 原文件先备份再处理

✅ 敏感数据先脱敏，再丢给 AI

5. 要“清洗日志”，不要只要“干净表”

好的指令结尾通常是：

告诉我：原始行数、剩余行数、删除空行数、去重数、格式转换数、异常待确认数。

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