AI 速览商汤团队开源SenseNova-Skills，结合SenseNova 6.7 Flash-Lite模型实现办公全链路自动化，适合职场人士、开发者及企业用户。 核心事实 - 开源发布：商汤在GitHub开源SenseNova-Skills，采用MIT协议，包含四大标准化技能组件 - 模型性能：SenseNova 6.7 Flash-Lite为轻量多模态模型，Claw-Eval榜单全球前十，Token消耗降低60% - 核心功能：涵盖数据分析（脏数据清洗）、深度行业研究、全自动PPT生成及全平台聚合搜索 - 部署兼容：支持本地克隆部署或云端使用，兼容OpenAI API格式，适配ChatGPT、Claude等主流框架 价值点 提供可落地的AI办公自动化方案，通过标准化技能组合大幅降低数据处理与文档生成门槛，提升职场效率。
# 数据清洗步骤生成提示 请根据以下数据描述，生成一套完整的数据清洗步骤。数据清洗应包括但不限于：缺失值处理、异常值检测与处理、重复数据识别与去重、数据格式标准化、字段一致性校验等环节。 ## 输入要求 - 提供清晰的数据结构说明（如字段名、数据类型） - 描述数据中存在的问题（如缺失、错误格式、异常值等） - 说明数据用途或分析目标（可选，但有助于定制清洗策略） ## 输出要求 - 分步骤列出清洗操作 - 每个步骤需说明目的和具体方法 - 如适用，提供伪代码或工具建议（如Pandas、OpenRefine等） ## 示例输入 【数据描述】 一份电商用户行为日志，包含字段：user_id（字符串）、event_time（时间戳）、event_type（字符串，取值应为'click'/'cart'/'purchase'）、product_id（整数）、price（浮点数）。已知存在部分user_id为空、event_time格式不统一、price出现负值等问题。 --- 【数据描述】
