首先删除重复数据，选中区域后通过“数据”选项卡的“删除重复项”功能移除重复行；接着处理缺失值，利用“定位条件”查找空值，采用填充或删除策略；然后统一文本格式，使用TRIM、LOWER/UPPER函数清理空格与大小写，并批量替换特殊字符；再标准化日期与数字格式，设置统一日期模板、分列转换非标准日期，规范数字显示并用VALUE函数转换文本型数字；最后验证数据一致性，通过条件格式、数据透视表、COUNTIF函数检查异常值与重复，导出CSV文件进行外部验证。
如果您在使用ChatExcel处理数据时发现存在重复、缺失或格式不统一的问题，这可能会影响后续的数据分析结果。以下是进行数据清洗与格式规范化的具体步骤：
一、删除重复数据
重复数据会导致统计结果偏高或模型训练出现偏差，因此需要识别并移除完全重复的行记录。
1、选中需要检查重复的数据区域，通常为整个数据表。
2、点击“数据”选项卡中的“删除重复项”功能。
3、在弹出窗口中确认参与比对的列，确保关键字段如ID、时间戳等被勾选。
4、点击确定后系统将自动移除重复行，并提示删除了多少条重复记录。
二、处理缺失值
缺失值会影响数据分析的完整性，需根据实际情况选择填充或删除策略。
1、通过“查找与选择”功能中的“定位条件”，选择“空值”以高亮所有空白单元格。
2、对于数值型字段，可采用向前填充或向后填充方式补全，操作命令为“用上方值填充空格”。
3、若缺失比例较低且不影响整体分布，建议直接删除含有空值的整行数据。
4、对重要字段可设置默认值填充，例如用0代替收入为空的情况，但需备注说明。
三、统一文本格式
文本字段常因输入习惯不同导致大小写混杂或前后有空格，影响匹配和分类。
1、使用TRIM函数去除字符串首尾多余空格，公式为：=TRIM(A1)。
2、针对英文内容，利用LOWER或UPPER函数统一转换为小写或大写形式。
3、复制处理后的列，通过“选择性粘贴”覆盖原数据，避免公式依赖导致导出异常。
4、批量替换特殊字符，如将“/”、“-”统一替换为标准分隔符“|”。
四、标准化日期与数字格式
日期和数字格式不一致会阻碍排序、筛选及计算功能的正常使用。
1、选中日期列，右键选择“设置单元格格式”，指定统一的日期模板，如YYYY-MM-DD。
2、对于非标准日期（如“2024年5月”），使用“分列”功能配合固定分隔符转换为系统可识别格式。
3、数字列应设置千位分隔符并保留固定小数位数，提升可读性。
4、检查是否存在以文本形式存储的数字，使用VALUE函数进行类型转换。
五、验证数据一致性
完成清洗后必须验证各字段是否符合预设规则，防止逻辑错误残留。
1、利用条件格式标记超出合理范围的数值，例如年龄大于150岁的记录。
2、创建数据透视表，按类别汇总关键指标，观察是否存在异常分组。
3、使用COUNTIF函数核对唯一标识符的重复情况，确保主键无重复。
4、导出清洗后数据为CSV文件，在外部工具中再次加载验证格式兼容性。
