Чистка грязных данных в таблице
Выгрузка из CRM, собранная вручную база, таблица после трёх сотрудников — знакомый пейзаж: дубли, телефоны в пяти форматах, «Москва», «москва» и «МСК» как три разных города. Анализировать такое нельзя, чистить руками — вечер. ИИ вычистит за минуты — и, что важнее, покажет журнал каждой правки, чтобы чистка не превратилась в порчу.
⚙️ Задача
Почистить "грязную" таблицу — дубли, форматы, опечатки в категориях — и получить чистый файл с журналом правок и списком спорных мест
🇷🇺 Промт
Почисти мою таблицу. Работай на копии —
исходные данные не perder.
Вот файл: [приложи таблицу]
Что это за данные: [клиентская база /
выгрузка заказов / каталог / контакты
с мероприятия]
Ключевые колонки: [по каким полям искать
дубли — телефон, email, название]
Что привести к единому виду: [телефоны
в формат +7..., даты в ДД.ММ.ГГГГ,
города и категории — к одному написанию]
Правило для дублей: [объединять, забирая
самое полное / оставлять свежий /
только пометить]
Что точно не трогать: [колонки или значения]
Правила чистки:
1. НИЧЕГО МОЛЧА: каждое изменение — в журнал
правок отдельным листом: строка, колонка,
было → стало, причина
2. СОМНЕВАЕШЬСЯ — НЕ ПРАВЬ: похожие, но
не точные дубли, странные значения,
нечитаемые ячейки — на отдельный лист
«на проверку» с пояснением, почему
сомнение. Решу сам
3. ПУСТОТЫ не заполняй выдумкой — пометь
и посчитай, сколько их по колонкам
4. В конце — сводка: строк было/стало,
дублей слито, форматов исправлено,
спорных на проверке
Выдай три листа одним файлом: чистые данные,
журнал правок, «на проверку». И скажи, какие
правила валидации завести, чтобы таблица
не загрязнялась снова.
🇬🇧 Prompt
Clean my spreadsheet. Work on a copy — never
lose the original data.
Here is the file: [attach the table]
What the data is: [customer base / order
export / catalog / event contacts]
Key columns: [which fields identify duplicates —
phone, email, name]
What to standardize: [phones to +7... format,
dates to DD.MM.YYYY, cities and categories
to one spelling]
Duplicate rule: [merge keeping the fullest /
keep the newest / only flag]
Never touch: [columns or values]
Cleaning rules:
1. NOTHING SILENTLY: every change goes into
a change log on a separate sheet: row,
column, before → after, reason
2. IN DOUBT — DON'T FIX: near-duplicates, odd
values, unreadable cells — to a separate
"review" sheet with the reason for doubt.
I'll decide
3. DON'T invent values for blanks — flag them
and count per column
4. At the end — a summary: rows before/after,
duplicates merged, formats fixed, items
under review
Deliver three sheets in one file: clean data,
change log, "review". And suggest validation
rules so the table doesn't rot again.
💡 Совет
Журнал правок — не бюрократия, а страховка: «умная» чистка без журнала однажды склеит двух разных Ивановых в одного клиента, и ты об этом не узнаешь. Лист «на проверку» просматривай обязательно — там живут самые дорогие ошибки. Клиентскую базу с телефонами чисти с головой: это персональные данные, их не стоит гонять через чужие сервисы без нужды — либо обезличь ключевые поля, либо убедись, что твой тариф и политика позволяют. Для регулярных выгрузок сохрани заполненный промт, а когда правила чистки устаканятся — закажи по ним скрипт (#074-логика) и автоматизируй совсем.
⚠️ ИИ может ошибаться: факты, цифры и ссылки из ответов проверяй, а в юридических, финансовых и медицинских вопросах решения принимай со специалистом.