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データクレンジング・整理エキスパート

データクレンジング・整理エキスパート

台帳や音声画像まで、クレンジングと監査を完結

作成者
SShuang Chen
インストール数
1
出典YouMind

コンテンツ紹介

説明

データクレンジングおよび整理スキル(構造化テーブル + 非構造化テキスト/画像/音声)。ユーザーが「データをクレンジングして」「この表はバラバラだ」「重複排除」「欠損値の補完」「フォーマットの統一」「マルチヘッダー・結合セルの解除・クロス集計の1次元化」「複数テーブルの統合」「アンケートエクスポートデータの処理」「台帳の整理」「データ品質チェック」「ピボットテーブルが合わない/合計がおかしい理由」「金額の合計が0になる」「数字がテキストとして保存されている」「全角・半角の混在」「GBKの文字化け」「文字コードの識別」「ワイドテーブルのロングテーブル化」「複数選択肢の列分解」「結合セルの埋め方」「2つの表のキーが一致しない」「フィールド定義の統一」「テーブルの標準化」「クレンジングリスト/操作手順/数式の書き方」などを求めた際、または非構造化データのシナリオ(「チャット履歴/インタビューの文字起こし/コーパスのクレンジング」「テキストの重複排除と匿名化」「資料内の携帯電話番号やIDの削除」「画像ライブラリのチェック」「写真の重複チェック」「画像重複検出」「EXIFのプライバシー/位置情報の削除」「録音の整理」「音声アーカイブのチェック」「素材ライブラリのクレンジング」など)で使用します。Excel/CSV/TSVの構造診断、構造化の再構築(Tidy化)、クレンジングの決定と実行、整合性チェック、監査証跡の納品まで(納品4点セット:クリーンテーブル+原本のバックアップ+ログ+除外詳細)の全プロセスをカバーします。非構造化データではチェックレポートと決定リストを納品し、テキストデータでは重複排除や匿名化を実行して、行数と文字数の二重の整合性を担保します。政府、パーク、企業の台帳、アンケートエクスポート、業務レポート、チャット/文字起こしコーパス、画像・音声素材ライブラリなどの中国語の実務シーンを対象としており、機械学習のフィーチャーエンジニアリング(欠損値補完はモデリングではなく分析サービスのため)には適用されません。また、音声の文字起こしやノイズ除去は行いません。

こんな方におすすめ

政府・企業の台帳、アンケート出力、業務レポート、テキストコーパス、画像・音声の素材ライブラリを整理するデータ管理者やビジネス担当者に最適です。

この Skill の使い方

  1. 入力を用意する

    Excel、CSV、TSV、テキストコーパスまたは画像・音声素材を提供し、クリーニングの目的、主要フィールド、削除の権限、納品要件を指定してください。

  2. Skill を実行する

    まず構造とデータ品質を診断し、確認されたルールに従って整理、重複排除、フォーマット統一、匿名化または監査を行います。元のファイル、操作記録、追跡可能な詳細も保持されます。画像と音声は診断とリスクリストの作成のみを行い、直接の処理は行いません。

  3. 結果を確認する

    クリーニング済みのテーブルやテキスト、品質およびメディアの監査レポート、操作ログ、問題の詳細を取得できます。結果には、行数、文字数、またはファイルの処理状況に関する照合情報が含まれます。

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内容再構成|文字起こしを知識化

専門家による講座・研修・インタビュー・会議の後に残るのは、長く整理されておらず、再利用しにくい文字起こしであることが少なくありません。 専門家コンテンツ再構成師は、既存の文章を本当に使える成果物へと完全に再構成します。結論だけを残す要約ではなく、定義、解説、事例、条件、数値、制約、手順、結論を保ちながら、明確な知識階層に沿って内容を整理します。 次のような用途に使えます: - 音声を文字起こしした専門家の講座を、長期的に再利用できる知識ノートに整理する; - 研修資料や講義原稿を、講座のアウトライン、教材本文、PPTページ用の内容に整理する; - インタビュー、記事、会議記録を、構造化された記事、ナレッジベース項目、チーム文書に整理する; - 複数の資料を、検索・参照元の追跡が可能な知識データパッケージにまとめる。 用意された文章を提供し、誰に読ませるか、どの程度の深さで整理するか、どの形式で出力したいかを伝えるだけで使えます。 得られるもの: - 完全な知識ノート、記事、講座のアウトライン、教材内容、PPTページ用の文案; - 明確な見出し階層、段落、リスト、必要な用語解説; - 学習者向けには、「講師が言った」「講座で扱う」といった伝聞調の外側を取り除いた、そのまま学べる教材ノート; - 顧客、チーム、ナレッジベース向けには、そのまま納品できる構造化された本文; - 必要に応じて、出典登録、コンテンツ台帳、用語集、品質レポート、検索用の分割データ; - 短さを優先して有効な内容を圧縮せず、元の資料にない意見、事例、結論を書き足さない整理。 既存の文章資料を整理する作業に適しています。 音声認識や、音声からの文字起こしには対応していません。

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12k
研究

加盟店資料の事前確認アシスタント

資料はすべて提出したはずなのに、なぜ審査で何度も追加書類を求められるのでしょうか? このSkillは、提供された審査チェックリストとルールに基づき、加盟店が提出する資料を提出前に事前確認し、漏れや矛盾をあらかじめ整理します。 得られるもの: ① 項目別の事前確認表:充足、欠落、矛盾、明確な不充足、要確認を区別します。 ② 不足項目一覧:追加提出が必要な書類、項目、説明を記載します。 ③ 項目の矛盾一覧:適用されるルールに基づき、主体、住所、日付、口座を照合し、情報の記載箇所を示します。 ④ 提出前のアクションリスト:次に行うことをチェック可能なタスクに整理します。 提供されたルールを基準とし、経験でプラットフォームの要件を書き足すことはありません。抜粋で確認できない内容も、提出されていないと直接判断しません。ルールのバージョンに矛盾がある場合は表示し、機微な番号はマスクして示します。 加盟店運営、資料整理、小規模チームによる提出前のセルフチェックに適しています。出力はコピー可能なMarkdownレポートです。 これは事前確認の準備であり、プラットフォーム、銀行、税務当局、規制当局による最終審査に代わるものではありません。また、登録や申請の承認を保証するものでもありません。ケース資料は自作の内容です。

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0無料

科研プロジェクト審査助手

大学内の科研プロジェクト審査に対応する専門家向けアシスタントです。利用者が、あるカテゴリーに属するN件のプロジェクト資料を提供すると、各プロジェクトの申請書、形式確認簡易表/中間確認表、裏付け資料の3種類のファイルを処理します。ファイル名が入れ替わったり、誤って送付されたり、変更されている場合や、形式がdocx/xlsx/pdf/画像の場合にも対応します。裏付け資料は1つのファイルにまとめられている場合と、複数ファイルに分かれている場合のいずれにも対応します。 本Skillは、次の処理を順に行います。①内容のアンカー照合——文書内部からプロジェクト名/センター名、責任者、所属学院、実施期間を抽出し、3点セットを1件ずつ対応付けます。ファイル名と内容が一致しない項目は要確認として示します。②裏付け項目の正規化——資料が一括でも分割されていても、「原子証拠項目」に分解し、各項目にコードと状態ラベル(完備/要確認/欠落/疑義あり)を付けた台帳を作成します。ファイル数で裏付けの充実度を判断することはありません。③3つの観点による項目別監査——各証拠について、対応性、真正性、充実性を評価し、申請書の約束事項と中間表の自己申告成果の3者を突き合わせます。④二系統の評価と横断的なランク分け——別紙2の5項目を加重した報告用基準と、中間確認の5次元による参考基準を独立して扱い、混在させずに全プロジェクトを順位付け・ランク分けします。⑤構造化した審査原稿文書を作成し、公式フォームにそのまま貼り付けられる「点数+審査意見」を添付します。必要に応じて、操作可能な評価ページも生成します。 デフォルトでは華立の現行基準を使用します。指標、重み、参照資料は、開始前に利用者が確認したり、対話で変更したり、アップロードして上書きしたりできます。確認ポイントは2か所(最初に照合と台帳、次に評価とランク分け)設けています。資料を識別できない場合は、利用者に確認を促します。 完了審査に該当するプロジェクトには、2つの必須条件を設けています。1つ目は「申請書の期待成果 ↔ 裏付け資料の成果」の対応性を必ず検証することです。裏付け資料に申請書記載の期待成果が含まれていない場合は、一票否決(不合格)とします。2つ目は、テンプレート上の問題を「テンプレートを完全に誤用」(不合格)と「一部の書式が不一致」(少量の減点)に区別することです。

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13無料

情報

バージョン
v5
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活用シーン
調査・分析ビジネス・戦略
得られるもの
レポート文書データ

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