答案：处理数据格式不统一需依次进行日期标准化、数值清洗、文本规范化、分类编码统一及缺失异常值标记。首先将日期转为YYYY-MM-DD格式，清除数值中的符号并保留两位小数，文本统一大小写并去多余空格，通过映射将分类字段如“男”“男性”统一为“Male”，最后检测并标记空值与异常值以提升数据质量。
如果您在使用ChatExcel处理数据时发现格式不统一或无法正确识别内容，可能是由于原始数据的格式与目标要求不匹配。以下是进行数据格式转换与标准化处理的具体步骤：
一、统一日期格式
日期字段常因来源不同而呈现多种格式（如YYYY-MM-DD、DD/MM/YYYY等），需将其转换为一致的标准格式以确保后续分析准确。
1、选中包含日期的整列数据。
2、在ChatExcel的功能面板中选择“格式转换”下的“日期标准化”功能。
3、从弹出的选项中选择目标格式，例如YYYY-MM-DD。
4、点击确认执行批量转换，系统将自动识别并重写所有日期值。
二、数值型数据清洗与格式化
数值数据可能包含单位符号、千分位分隔符或异常字符，影响计算准确性，需清除干扰并设置统一数值格式。
1、定位到需要处理的数值列。
2、使用“智能清洗”功能中的“提取数字”选项，去除文本中的非数字字符。
3、应用“格式化为数值”命令，并设定小数点后保留两位小数。
4、对负数进行检查，确保其以正确的符号“-”开头。
三、文本大小写与空格标准化
文本字段中混杂的大小写和多余空格会导致分类统计错误，必须进行规范化处理。
1、选中文本列，进入“文本处理”模块。
2、选择“转为小写”或“首字母大写”功能，根据业务需求统一书写方式。
3、启用“去除多余空格”功能，清除前后及中间连续的空白字符。
4、预览结果无误后提交更改。
四、分类字段编码一致性调整
同一类别的名称可能存在拼写差异（如“男”、“男性”、“M”），需映射至统一编码以支持结构化分析。
1、打开“字段映射”工具，加载待处理的分类列。
2、创建新映射规则表，将“男”、“男性”、“M”均指向标准值“Male”。
3、保存映射方案并应用到当前列。
4、对其他类别（如省份、产品类型）重复上述操作。
五、缺失值与异常值标记处理
数据中存在空白或明显偏离正常范围的值时，应明确标识或替换，避免影响整体质量。
1、运行“数据质量检测”功能扫描全表。
2、对于空值，在弹出的操作建议中选择“填充默认值”或“标记为N/A”。
3、针对异常数值，可设置阈值规则自动标红警示。
4、导出一份带有标记注释的副本用于人工复核。
