BI工具数据清洗代码生成：10行指令自动化处理百万级数据
提示词描述：
面向企业数据中台建设场景，为BI工程师提供标准化代码生成框架。通过参数化配置降低重复开发成本，内置数据质量校验机制，确保输出代码符合ISO 8000数据标准。建议配合Git版本控制使用。
提示语关键词：
AI生成代码,BI工具开发,数据清洗脚本,Python自动化,医疗数据预处理,Tableau代码生成,大数据处理模板
提示词内容：
【模板说明】本模板专为BI工具数据预处理场景设计，通过结构化指令生成标准化Python/SQL清洗代码，支持缺失值处理、异常值过滤、格式转换等核心功能。
【使用场景】适用于数据分析师在Tableau/Power BI前端开发前，需快速构建可复用数据清洗管道的场景。
【模板正文】请基于以下参数生成数据清洗脚本：
1. 数据源类型：{CSV/数据库API/Excel}
2. 关键字段：{列名1,列名2,列名3}
3. 清洗规则：{缺失值填充策略,异常值判定标准,日期格式要求}
4. 输出格式：{Parquet/JSON/目标数据库表}
5. 性能要求：{内存限制/并行处理需求}
【填写指南】①明确数据源接入方式 ②按业务逻辑排列关键字段优先级 ③清洗规则需量化阈值（如"缺失率>30%时删除字段"） ④注明BI工具版本兼容性要求。
【效果示例】输入参数后生成含pandas数据验证、dask分布式处理模块的完整脚本，附带数据质量检查日志输出配置。