数据处理
整理表格、格式转换、数据分析。
📊 整理表格
场景：Excel、CSV 数据整理
你: 帮我处理这个表格：
1. 删除重复行
2. 按年龄排序
3. 只保留"北京"的数据
[粘贴表格数据]
傻妞: 处理结果如下：
[提供处理后的数据]技巧：
- ✅ 明确说明处理步骤
- ✅ 提供示例数据
- ✅ 可以要求解释每步操作
🔄 格式转换
场景：JSON、XML、CSV 互转
你: 把这个 JSON 转换成 CSV 格式：
{
"name": "张三",
"age": 25,
"city": "北京"
}
傻妞: 转换结果：
name,age,city
张三,25,北京技巧：
- ✅ 提供完整的源数据
- ✅ 明确目标格式
- ✅ 复杂数据可以分步转换
📈 数据分析
场景：简单数据统计和分析
你: 分析这个销售数据，告诉我：
1. 哪个产品卖得最好
2. 总销售额是多少
3. 哪个月份销售最高
[粘贴数据]
傻妞: 根据数据分析：
1. 产品A卖得最好，占总销售额的35%
2. 总销售额：¥1,234,567
3. 12月份销售最高，达到¥234,567💡 数据处理技巧
✅ 应该做的
- 提供清晰的数据格式
- 说明处理要求
- 提供示例
❌ 避免的
- 数据格式混乱
- 要求不明确
- 数据量过大