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데이터 정제 및 정리 전문가

데이터 정제 및 정리 전문가

장부, 설문, 말뭉치 정제 및 미디어 감사·이력 인도

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설명

데이터 정제 및 정리 스킬(구조화된 표 + 비구조화 텍스트/이미지/오디오). 사용자가 "데이터 정제해 줘" "이 표가 뒤죽박죽이야" "중복 제거" "누락 보완" "형식 통일" "다단 헤더/병합 셀/크로스탭을 1차원으로" "여러 표 합치기" "설문조사 내보내기 데이터 처리" "장부 정리" "데이터 품질 진단" "피벗 테이블이 안 맞거나 합계가 이상한 이유" "금액 합계가 0" "숫자가 텍스트로 저장됨" "전각·반각 혼용" "GBK 깨짐" "인코딩 인식" "와이드 테이블을 롱 테이블로" "객관식 복수응답 문항 분할" "병합 셀 채우기" "두 표의 키가 안 맞음" "필드 기준 통일" "표 표준화" "정제 목록/작업 단계/수식 작성법" 등을 요청할 때 사용합니다. 또한 비구조화 시나리오도 지원합니다: "채팅 기록/인터뷰 전사/말뭉치 정제" "텍스트 중복 제거 및 민감정보 마스킹" "자료 속 전화번호와 주민등록번호 삭제 방법" "이미지 라이브러리 진단" "사진 중복 검사" "이미지 중복 감지" "EXIF 프라이버시/위치 정보 삭제" "녹음 정리" "오디오 아카이브 진단" "소재 라이브러리 정리" 등. Excel/CSV/TSV의 구조 진단, 구조화 재구축(tidy화), 정제 결정 및 실행, 무결성 검증, 이력 감사 인도까지 전 과정(인도 4종 세트: 정제된 표+원본 백업+로그+제외 상세 내역)을 지원합니다. 비구조화 라인은 진단 보고서와 결정 목록을 인도하며, 텍스트 라인은 중복 제거 및 마스킹을 실행하고 건수와 문자 수의 양방향 무결성을 보장합니다. 정부, 공원, 기업 장부, 설문조사 내보내기, 업무 보고서, 채팅/전사 말뭉치, 이미지 및 오디오 소재 라이브러리 등의 중국어 실무 시나리오를 대상으로 합니다. 머신러닝 특성 공학(누락값 보정은 모델링 서비스가 아닌 분석 서비스임)에는 적합하지 않으며, 오디오 전사 및 노이즈 제거는 수행하지 않습니다.

추천 대상

정부 및 기업 장부, 설문조사 내보내기, 업무 보고서, 텍스트 말뭉치, 이미지 및 오디오 소재 라이브러리를 정리하는 데이터 관리자와 업무 담당자에게 적합합니다.

이 Skill 사용 방법

  1. 입력 제공

    Excel, CSV, TSV, 텍스트 말뭉치 또는 이미지·오디오 소재를 제공하고, 정제 목표, 주요 필드, 삭제 권한, 전달 요구사항을 설명하세요.

  2. Skill 실행

    먼저 구조와 데이터 품질을 진단한 뒤, 승인된 규칙에 따라 정리, 중복 제거, 형식 통일, 민감정보 마스킹 또는 감사를 수행하며, 원본, 작업 기록, 추적 가능한 상세 내역을 보존합니다. 이미지와 오디오는 진단과 위험 목록화만 수행하고 직접 처리하지 않습니다.

  3. 결과 확인

    정제된 표 또는 텍스트, 품질 및 미디어 감사 보고서, 작업 로그 및 문제 상세 내역을 제공받습니다. 결과에는 행 수, 문자 수 또는 파일 처리 현황에 대한 대조 정보가 포함됩니다.

관련 스킬

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콘텐츠 재구성 전문가

전문가 강의, 교육, 인터뷰 또는 회의가 끝나면 길고 뒤섞여 다시 활용하기 어려운 전사본만 남는 경우가 많습니다. 전문가 콘텐츠 재구성 도우미는 기존 텍스트를 실제로 활용할 수 있는 콘텐츠 결과물로 완전히 재구성합니다. 결론만 남기는 요약이 아니라 정의, 설명, 사례, 조건, 수치, 제한 사항, 단계와 결론을 보존하고, 명확한 지식 계층에 따라 내용을 다시 구성합니다. 다음과 같이 활용할 수 있습니다. - 음성을 텍스트로 변환한 전문가 강의를 장기적으로 재사용할 수 있는 지식 노트로 정리합니다. - 교육 자료나 강의 원고를 강의 개요, 강의 자료 본문, PPT 페이지 콘텐츠로 정리합니다. - 인터뷰, 글 또는 회의 기록을 구조화된 글, 지식베이스 항목 또는 팀 문서로 정리합니다. - 여러 자료를 검색하고 출처를 추적할 수 있는 지식 데이터 패키지로 정리합니다. 텍스트 자료를 제공하고, 누가 읽을지, 어느 정도 깊이로 정리할지, 어떤 형식으로 출력할지만 알려주면 됩니다. 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다. - 완성도 높은 지식 노트, 글, 강의 개요, 강의 자료 콘텐츠 또는 PPT 페이지 문안 - 명확한 제목 계층, 문단, 목록 및 필요한 용어 설명 - 학생을 대상으로 할 때 바로 학습할 수 있는 교육 노트. “강연자가 말했다”, “강의에서 다룰 내용”과 같은 전달용 표현은 남기지 않습니다. - 고객, 팀 또는 지식베이스에 바로 전달할 수 있는 구조화된 본문 - 필요에 따라 출처 등록, 콘텐츠 장부, 용어집, 품질 보고서 및 검색용 분할 자료 제공 - 간결함을 위해 유효한 내용을 압축하지 않으며, 원자료에 없는 관점, 사례 또는 결론을 덧붙이지 않습니다. 기존 텍스트 자료를 정리하는 작업에 적합합니다. 오디오 인식이나 오디오에서 전사본을 생성하는 작업은 지원하지 않습니다.

M
12k
연구

가맹점 자료 사전심사 도우미

자료를 모두 제출했는데 왜 심사에서 계속 추가 자료를 요청할까요? 이 Skill은 제공한 심사 목록과 규칙에 따라 가맹점이 제출한 자료를 제출 전에 사전심사하고, 누락과 충돌을 먼저 정리해 줍니다. 다음 결과를 받을 수 있습니다: ① 항목별 사전심사표: 충족, 누락, 충돌, 명확한 미충족, 확인 필요로 구분합니다. ② 누락 항목 목록: 추가로 제출해야 할 서류, 필드 및 설명을 정리합니다. ③ 필드 충돌표: 적용 가능한 규칙에 따라 주체, 주소, 날짜 및 계정을 대조하고 출처 위치를 표시합니다. ④ 제출 전 실행 목록: 다음 단계를 체크 가능한 작업으로 정리합니다. 제공한 규칙을 기준으로 하며, 경험에 근거해 플랫폼 요구 사항을 임의로 작성하지 않습니다. 발췌 내용에서 확인되지 않았다고 해서 제출되지 않았다고 단정하지 않습니다. 규칙 버전이 충돌하면 표시하고, 민감한 번호는 마스킹 처리합니다. 가맹점 운영, 자료 정리 및 소규모 팀의 제출 전 자체 점검에 적합합니다. 결과는 복사할 수 있는 Markdown 보고서로 제공됩니다. 이는 사전심사를 위한 준비 자료이며 플랫폼, 은행, 세무 기관 또는 감독 기관의 최종 심사를 대신하지 않습니다. 입점 승인을 보장하지도 않습니다. 사례 자료는 자체 제작한 내용입니다.

L
0무료

연구과제 평가 전문가 도우미

대학 내 연구과제 평가를 위한 전문가 도우미입니다. 사용자는 특정 분류에 속한 N개 과제의 자료를 제공합니다. 각 과제에는 신청서, 형식 점검표/중간 점검표, 증빙자료의 3종 파일이 포함됩니다. 파일명이 뒤섞이거나 잘못 전달되었거나 변경되었을 수 있으며, 형식은 docx/xlsx/pdf/이미지일 수 있습니다. 증빙자료는 하나의 파일로 묶여 있을 수도, 여러 파일로 나뉘어 있을 수도 있습니다. 이 Skill은 다음 작업을 순서대로 수행합니다. ① 내용 기준점 대조—문서 내부에서 과제명/센터명, 책임자, 소속 단과대학 및 수행 기간을 추출해 3종 자료를 하나씩 대응시키고, 파일명과 내용이 일치하지 않는 항목을 확인 대상으로 표시합니다. ② 증빙 항목 정규화—묶음 파일이든 개별 파일이든 모두 ‘원자 증거 항목’으로 분해하고, 각 항목에 코드와 상태 태그(완비/확인 필요/누락/의심)를 부여한 대장을 작성해 파일 개수로 증빙의 충실도를 판단하지 않도록 합니다. ③ 3차원 항목별 감사—각 증거의 대응성, 진위성, 충실성을 평가하고 신청서의 약속 및 중간 점검표의 자체 보고 성과와 대조합니다. ④ 이중 기준 평가 및 전체 순위·등급화—부록 2의 5개 항목 가중합을 보고용 기준으로, 중간 점검의 5개 차원을 참고용 기준으로 사용하며 두 기준은 독립적으로 운영하고 혼합하지 않습니다. 또한 모든 과제를 순위화하고 등급별로 분류합니다. ⑤ 구조화된 평가 초안 문서를 제공하고, 공식 양식에 바로 붙여 넣을 수 있는 ‘점수 + 평가 의견’을 첨부하며, 필요에 따라 상호작용형 평가 웹페이지를 생성합니다. 기본적으로 화리의 현행 기준을 적용하며, 지표·가중치·참조 자료는 작업 시작 전에 사용자가 확인하거나 대화로 수정하거나 업로드한 자료로 대체할 수 있습니다. 두 곳의 확인 지점(먼저 자료 대조와 대장 작성, 다음 평가와 순위·등급화)을 두며, 자료를 식별할 수 없을 때는 사용자에게 확인을 요청합니다. 종료 평가 유형의 과제에는 두 가지 필수 제약을 추가로 적용합니다. 첫째, ‘신청서의 예상 성과 ↔ 증빙 성과’의 대응성을 반드시 검증하며, 증빙에 신청서에 기재된 예상 성과가 포함되지 않으면 즉시 불합격 처리합니다. 둘째, 서식 문제를 ‘템플릿을 완전히 잘못 사용함’(불합격)과 ‘일부 형식이 일치하지 않음’(소폭 감점)으로 구분합니다.

H
13무료

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