北汽社群数据导出

每日社群数据导出 → 清洗 → 校对 → 合并到 BI 系统。

流程概览

1. 数据清洗 → 2. 数据校对 → 3. 数据合并 → 4. 最终验证

使用方式

一键执行全流程

python ~/.openclaw/workspace-pm/skills/community-data-process/run.py

分步执行

# 第 1 步：数据清洗
python ~/.openclaw/workspace-pm/skills/community-data-process/run.py clean

# 第 2 步：数据校对
python ~/.openclaw/workspace-pm/skills/community-data-process/run.py audit

# 第 3 步：数据合并
python ~/.openclaw/workspace-pm/skills/community-data-process/run.py merge

# 第 4 步：最终验证
python ~/.openclaw/workspace-pm/skills/community-data-process/run.py verify

规则

清洗规则

• 源文件：Downloads 目录下按创建时间（下载时间）排序，取最新的 客户群导出*.xlsx
• 筛选条件：O 列（群标签）= 温冷一期 或 试点店
• 数字列格式转换：群人数、员工人数、客户人数、今日入群、今日退群、今日消息 → int

校对规则

• 三方对比：源文件 vs 清理后 vs 合并后
• 8 个指标全部一致才通过
• 数据质量：无空值、无负值

合并规则

• 模式：增量添加（不去重）
• 列映射：源文件 A-O 列 → 目标文件 E-S 列
• D 列统计日期 = 源文件的创建时间（下载日期），文件是哪天下载的就填哪天（不是脚本执行日期）
• A-C 列留空

列映射

输出文件

常见问题

Q1: 今日退群数据不一致

检查是否使用了正确的源文件。不同日期导出的文件数据不同。

Q2: 统计日期错误

脚本自动读取源文件的下载日期，不需要手动指定。

Q3: 数字列显示为文本

脚本自动转换 6 个数字列为 int 格式。

依赖

• Python 3.11+
• pandas
• openpyxl