这张卡做完，你会得到一份「数据清洗：缺失值、格式统一、异常检测」的可交付产物。先看成品长什么样，再倒推做法：
你从系统导出了一份订单数据，打开一看：有的日期格式是"2024/1/5"，有的是"5-Jan-2024"；有些客户的手机号缺了；某行销售额居然写了个负数……这种"脏数据"直接分析会得出错误结论。让 WorkBuddy 先帮你清洗数据，再分析
要点 1：1. 先诊断，再清洗——做完这一步，你会得到「1. 先诊断，再清洗」对应的可查看产物或结果。
要点 2：2. 缺失值处理——做完这一步，你会得到「2. 缺失值处理」对应的可查看产物或结果。
要点 3：3. 格式统一——做完这一步，你会得到「3. 格式统一」对应的可查看产物或结果。
做出上面的结果，靠的是一条 5 步任务链。看懂每一步的意图，你就能自己「出题」了：
| # | Prompt / 操作原文 | 意图（为什么这么写） |
|---|---|---|
| 1 | 检查这份数据文件，告诉我：哪些列有缺失值（各缺多少）、哪些数据格式不一致、有没有明显的异常值 | 数据加工：明确「输入数据 + 输出格式」，AI 才知道要产出什么形态的结果 |
| 2 | 处理缺失值：数值型列用该列的中位数填充，文本型列标注为"未知"。处理完后统计缺失值是否已全部处理 | 这一步在补充关键上下文或提出明确交付要求，让 AI 基于前面的内容继续，而不是重新开始 |
| 3 | 统一所有日期为"YYYY-MM-DD"格式，金额单位统一为"元"，手机号去掉空格和横线统一为 11 位纯数字 | 这一步在补充关键上下文或提出明确交付要求，让 AI 基于前面的内容继续，而不是重新开始 |
| 4 | 检测数值列中的异常值（超过平均值 3 倍标准差），列出这些异常行，询问我是否要删除还是修正 | 这一步在补充关键上下文或提出明确交付要求，让 AI 基于前面的内容继续，而不是重新开始 |
| 5 | 帮我清洗这份数据：1. 检测所有数据质量问题并列出 2. 缺失值自动填充 3. 日期和金额格式统一 4. 标记异常值 5. 输出清洗后的 CSV 文件。每一步完成后告诉我处理了多少条数据 | 数据加工：明确「输入数据 + 输出格式」，AI 才知道要产出什么形态的结果 |
下面是这段任务在 WorkBuddy 里的完整回放。点「下一步」逐步展开，把每条 Prompt 复制到你的 WorkBuddy 里跟练。
把模板里 带下划线的词换成你自己的话题，在 WorkBuddy 里跑通：
检查点：① 只改内容、结构照抄；② 每一条都等 AI 回复后再发下一条；③ 至少追问一次「把 X 改成 Y」，确认 AI 是基于上文修改而非重新开始。