规则优先,AI 只在必要时介入
重复值、空值、日期格式、空格、类型异常和离群值先用确定性规则诊断,降低不稳定结果。
上传混乱数据,逐项查看质量问题,选择需要的修复,再下载带完整变更日志的干净文件。
重复值、空值、日期格式、空格、类型异常和离群值先用确定性规则诊断,降低不稳定结果。
上传混乱表格,查看问题报告,选择修复项,然后几秒内导出干净结果。
提供行数变化、修复日志、前后预览和可下载文件,方便复核和交接。
使用流程
当前版本优先解决确定性清洗问题。只有在需要判断的场景下,AI 才会参与建议。
支持 CSV、TSV、XLSX 和 XLS,统一解析成内部数据模型。
每个问题都会展示严重级别、影响行数、样例值以及是否支持自动修复。
选择要应用的修复项,预览结果,然后下载清洗后的 CSV 或 XLSX。
当前实现聚焦产品主链路:解析器、诊断引擎、修复流程、报告界面、导出、定价和首发 SEO 页面。
热门清洗意图
上传混乱的 CSV,快速识别重复记录,保留首条有效数据,并导出更干净的文件。
识别同一列中的混合日期格式,统一为更稳定的 ISO 日期,减少导入和排序错误。
快速定位空白单元格和缺失字段,补齐明显空值,减少下游系统的必填报错。
识别字段前后的隐藏空格和多余空白,减少匹配失败、去重异常和导入不一致。
快速发现数值列中的潜在异常值,先人工复核,再决定是否在下游系统中调整。
识别常见 mojibake、替换字符和破损文本编码,尽量恢复明显可修复的乱码内容。
处理货币符号、千分位和混合数字字符,让数值列更适合排序、聚合和导入。
检测明显不合法的邮箱格式,定位错误联系人字段,减少通知失败和 CRM 导入报错。
识别同一列里由分隔符拼接的多个值,并追加安全的拆分辅助列,便于后续清洗。
识别列名异常、结构噪音和多值拼接迹象,帮助你在导入前先把字段结构整理清楚。
用 CleanCSV 检查重复行、空值和空格问题,避免导入前才发现错误。
大多数数据质量检查不依赖 AI,结果更可重复、更适合团队协作。
导出清洗后的 CSV 或 XLSX,并附带变更日志,方便交给财务、运营或 BI 团队。