面向中小企业及个人办公场景中 Excel、CSV 数据需要反复整理、清洗、校验和合并的问题开发。传统人工处理方式步骤重复、容易误操作,且面对多文件、字段不一致、重复数据及异常数据时效率较低。本项目将常见的数据处理流程整合为可视化 Windows 桌面工作台,用于批量导入、字段映射、数据清洗、去重、校验、预览及结果导出,提高日常办公数据处理效率并降低人工出错率。
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面向中小企业及个人办公场景中 Excel、CSV 数据需要反复整理、清洗、校验和合并的问题开发。传统人工处理方式步骤重复、容易误操作,且面对多文件、字段不一致、重复数据及异常数据时效率较低。本项目将常见的数据处理流程整合为可视化 Windows 桌面工作台,用于批量导入、字段映射、数据清洗、去重、校验、预览及结果导出,提高日常办公数据处理效率并降低人工出错率。
面向中小企业及个人办公场景中 Excel、CSV 数据需要反复整理、清洗、校验和合并的问题开发。传统人工处理方式步骤重复、容易误操作,且面对多文件、字段不一致、重复数据及异常数据时效率较低。本项目将常见的数据处理流程整合为可视化 Windows 桌面工作台,用于批量导入、字段映射、数据清洗、去重、校验、预览及结果导出,提高日常办公数据处理效率并降低人工出错率。
负责项目需求拆解、功能规划、数据处理流程设计、核心规则定义、测试与最终验收。项目使用 Python 实现数据读取、字段映射、清洗校验、去重、批量更新及结果导出等核心功能,并围绕真实数据处理场景设计异常处理和 Dry Run 预检查机制。开发过程中采用 AI 辅助编程提高实现效率,同时对生成代码进行人工审查、运行验证和多轮回归测试。项目建立了自动化测试体系,对核心数据流程、错误处理、日志隐私及导出结果进行验证,并完成 Windows 可执行程序打包和真实 GUI 场景验收。






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