业务和功能介绍
业务亮点和立项原因：针对大学生消费数据杂乱、人工整理效率低的问题，开发自动化清洗系统，解决数据格式混乱、异常值干扰分析的问题，为校园消费行为分析提供高质量数据基础。
立项过程：项目源于校园卡管理中心的需求调研，与学生会生活部合作，通过问卷收集了100+学生的数据管理痛点，最终确定以“标准化+自动化”为核心解决方案。
功能模块：
数据加载与初步检查：支持CSV文件输入，快速检测空值、格式错误
智能清洗：自动修复日期（如无效日期"2025-02-31"）、修正负金额、标准化分类
报告生成：输出清洗日志，包含数据量变化、异常记录统计
功能路径：
原始数据 → 加载 → 逐字段清洗（日期/金额/分类/支付方式） → 结果导出 → 可视化报告
立项过程：项目源于校园卡管理中心的需求调研，与学生会生活部合作，通过问卷收集了100+学生的数据管理痛点，最终确定以“标准化+自动化”为核心解决方案。
功能模块：
数据加载与初步检查：支持CSV文件输入，快速检测空值、格式错误
智能清洗：自动修复日期（如无效日期"2025-02-31"）、修正负金额、标准化分类
报告生成：输出清洗日志，包含数据量变化、异常记录统计
功能路径：
原始数据 → 加载 → 逐字段清洗（日期/金额/分类/支付方式） → 结果导出 → 可视化报告
项目实现
团队与分工：3人团队（1后端开发、1数据分析、1测试），开发周期1周。我负责核心清洗逻辑开发、异常处理规则设计。
技术亮点：
使用Pandas实现高效向量化操作，处理1000条数据仅需0.5秒
动态容错机制：fuzzy=True解析非常规日期，保留原始信息的同时修复错误
边界控制：通过lambda函数实现金额动态截断（>500→500）
技术亮点：
使用Pandas实现高效向量化操作，处理1000条数据仅需0.5秒
动态容错机制：fuzzy=True解析非常规日期，保留原始信息的同时修复错误
边界控制：通过lambda函数实现金额动态截断（>500→500）
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