1. 多源数据自动采集
支持读取 .xlsx / .xls / .csv 文件;
支持合并同一目录下多个结构相同的文件(如每日销售明细);
支持从数据库(MySQL/SQLite)直接读取数据。
2. 智能数据清洗
自动检测并处理缺失值(填充均值/中位数/众数,或删除);
自动去重,保留最新记录;
日期格式标准化(自动识别多种日期字符串并统一为 YYYY-MM-DD);
文本规范化(去除空格、统一大小写、替换非法字符);
异常值标记(通过 Z-score 或 IQR 方法识别并高亮)。
3. 灵活的数据透视与汇总
按任意维度(如区域、产品线、销售员)进行分组汇总;
支持自定义聚合函数(求和、平均、计数、最大/最小、标准差);
自动生成环比/同比变化率;
可配置多级小计和总计。
4. 自动化报表生成
生成格式美观的 Excel 报表,包含:
数据明细表(自动添加筛选器);
汇总透视表;
可视化图表(柱状图、折线图、饼图,使用 OpenPyXL 或 XlsxWriter);
条件格式(如销量低于阈值标红、高于目标标绿)。
支持输出为 .xlsx 或 .pdf 格式。
5. 定时调度与邮件分发
集成 schedule 或 Windows 任务计划器,实现每日/每周自动运行;
自动将生成的报表通过 SMTP 邮件发送给指定收件人列表;
支持邮件正文插入关键指标摘要。
这个项目的核心概述可以总结为“一个配置驱动、模块化组装、全自动闭环的数据处理流水线”。以下是精简概述:
1. 核心定位
将分散、杂乱的Excel数据,通过Python脚本自动完成清洗 → 计算 → 可视化 → 分发的全流程,彻底替代手工重复劳动。
2. 架构精髓(配置驱动)
所有业务规则(如按哪列汇总、缺失值填什么、发给谁)全部抽离到YAML配置文件中。改规则不动代码,业务人员修改配置即可适配新需求。
3. 运行机制(ETL流水线)
抽取:自动合并文件夹内多源Excel或数据库数据。
转换:链式执行去重、空值填充(中位数/均值)、日期标准化、异常标记,并利用位移计算自动生成环比/同比指标。
加载:将明细表、汇总透视表、Matplotlib动态图表写入一个格式化Excel(含冻结窗格、条件标红/标绿),并自动打包为邮件附件发送。
4. 技术破局点
防内存溢出:采用分块(chunksize)读取大文件。
高可用:内置网络重试机制,异常时自动发送错误日志邮件,避免程序直接崩溃。
极简运维:打包成.exe文件,配合Windows任务计划器实现每日定时无人值守运行。
5. 最终成效
日均处理5000+行数据,耗时从2小时压缩至5分钟,错误率从5%降至0.1%以下,每周稳定释放约10人天的工作量。