业务和功能介绍
面向电商/零售团队的后台数据整理场景：运营每天从平台后台导出订单明细，人工核对耗时长、格式混乱易出错。本系统自动读取导出的原始订单文件，完成字段清洗与规范化（统一订单号、时间格式、商品名称空格、金额精度），自动剔除重复订单、丢弃时间非法与数量异常记录、按商品标准价补齐缺失单价，并自动生成每日经营日报，内容包括销售额走势、每日订单量与客单价、商品销售TOP榜、渠道占比，输出结构化数据文件与可视化运行报告，可直接用于日报汇报。演示中把原来1-2小时的人工整理压缩到数秒完成。
项目实现
整体采用 Python 脚本 + 规则引擎 + 报告模板三层结构：①数据层读取原始导出文件，容错处理编码、全角字符、多种日期格式；②清洗层按规则流水线执行去重、异常过滤、缺失值补齐、字段标准化，并输出完整清洗日志（命中规则与条数）；③统计层按日期、商品、渠道聚合，计算销售额、客单价、占比等指标；④输出层生成可视化运行报告(HTML)与可二次加工的明细数据(CSV)。用331条模拟脏订单数据实测：清洗后保留313条有效订单，识别剔除重复9条及若干数量/时间异常记录，自动汇总近7日销售额52.76万元。难点在于脏数据形态多样（3种日期格式混用、金额缺失、全角空格、手工录入错误），通过先标准化再校验的顺序与可配置规则映射表解决，更换客户只需改配置不改代码。
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