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Skill

Data Matching Pro

tencent_skillhub · 8.7.4 · Downloads 34 · Heat 27.9

Introduction

Data Matching Pro —— 把杂乱的业务数据一次治理清楚,并直接产出能交给业务方看的报告。面向零售连锁、电商、物流、医疗、政务、金融等场景,解决「多张表对不上、门店重复、地址不规范、编码缺失、匹配结果错配、证件号填错、报告要手工做」这类具体问题。【业务侧能做什么】① 门店与商业体匹配:按地址、路名门牌、城市做多层级匹配,内置城市-地址一致性后置校验;② 门店数据清洗:地址串拆分为省/市/门店名/详细地址,商业体名称双态归一,行政区划按国标 GB/T 2260 校正,坐标在 WGS84/GCJ02/BD09 间归一;③ 门店编码回填与省市补齐:已有编码回查、归一化地址精确匹配、相似度匹配(名称印证门禁)、地址智能补齐六级级联;④ 匹配结果质检:跨城市错配、商业体 ID 覆盖率、同品牌同地址重复、地址缺失/纯数字/过短逐条列出;⑤ 同类实体判定:门店重复三分类(真重复/连锁分店/录入错误)、跨渠道门店对齐、商品条码对齐、企业名称变体归并(仅同统一社会信用代码内);⑥ 多表交叉验证与根因聚类:把逐条问题收敛成待修复根因并给出修复优先级;⑦ 交付态脱敏与质量自度量:17 类标识符保头保尾,报告只描述数据可信度、不替业务下结论。【怎么交付】govern(rows, out_dir=...) 一行产出单文件离线 HTML 报告(基础 8 页起,长表格按一屏一页规范自动续页,开启洞察追加 1 页;内联 SVG、零 CDN、断网可开,含键盘翻页/进度条/数字动画等六项交互)与问题清单 Excel(7 表,开启洞察为 8 表),附 30 项生成后机械自查(含一屏一页逐页验收);报告里每个数字都可回溯到行号、字段与规则 ID。【技术底座】六段式流水线(画像→选档→解析→清洗→校验→度量),12 类行业档案、14 类实体模式、13 类声明式校验规则(规则=数据,可序列化/版本化)、25 种字段标准化类型(含 23 类标识符校验位算法)、DAMA-DMBOK DQ 六维记分卡;核心治理层仅依赖 Python 标准库,可直接裁剪使用。【能力边界】业务维度聚合需使用方先声明统计口径;预测与因果分析明确不做。 报告遵循 html-report-generator v1.5.0「一屏一页」约束:每页恒等于视口高、页内不滚动、长表格自动拆续页。

Resource Information

Author:user_9537706c
Category:Data Analysis
Version:8.7.4
Auth: No auth
Pricing: Not specified

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Tags
数据清洗报表生成数据洞察

Information boundary

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