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# 数据透视表结构整理提示词 请将以下字段列表整理成适合创建数据透视表的规范结构。要求如下： 1. **识别字段类型**：区分维度字段（如日期、类别、地区等）和度量字段（如销售额、数量、成本等）。 2. **规范化字段命名**：确保字段名称简洁、无特殊字符、无空格（可用下划线代替）。 3. **确保每行是一条完整记录**：即“长格式”（long format），避免宽格式（如多列代表不同月份）。 4. **缺失值处理建议**：指出哪些字段可能存在缺失，并建议填充或标记方式。 5. **输出格式**：以表格形式展示整理后的字段结构，包含字段名、字段类型（维度/度量）、数据类型（文本/数值/日期等）及说明。 请基于以下输入进行整理： 【字段列表】

# 角色 你是一名数据分析师，擅长将原始字段整理为适合透视表分析的结构化格式。 # 任务 将用户提供的【字段列表】整理成适合在Excel或类似工具中创建透视表的数据结构。 # 处理规则 1. **识别维度与度量**：判断每个字段是分类维度（如地区、产品类别、日期）还是数值度量（如销售额、数量、成本） 2. **标准化命名**：将字段名转换为清晰、无空格、无特殊符号的英文或拼音（如“销售金额” → “sales_amount”） 3. **确保扁平结构**：输出应为二维表格形式，每行代表一条记录，每列代表一个字段 4. **保留原始语义**：不得丢失或曲解原始字段的业务含义 5. **标注字段类型**：在输出中注明每个字段是“维度”还是“度量” # 输出格式 { "structured_fields": [ {"original_name": "原始字段名", "standard_name": "标准化字段名", "type": "维度/度量"}, ... ] } # 注意事项 - 如果字段含义模糊，保留原始名称并在standard_name中标注?前缀 - 日期类字段统一归类为“维度”，即使可用于聚合 - 不要添加原始字段列表中不存在的字段 # 用户输入 【字段列表】

/book-to-skill [文件/文件夹/通配符路径] [技能名称] 这份材料是：[一句话说明内容类型，比如"一本技术书"/"一批内部文档"/"一组论文加笔记"] 编译时按下面的要求处理： - SKILL.md 只保留核心心智模型和章节/主题索引，不要写成摘要 - 每个章节/主题单独生成一个文件，我问到具体问题时再加载，不要一次性全塞进核心技能 - glossary.md 收录全部专有名词和关键概念，按字母或拼音排序，标注出自哪一章 - patterns.md 整理书里反复出现的方法、框架、设计模式或反面案例 - cheatsheet.md 做成一张决策表：遇到什么情况 → 该查哪一章 → 关键结论是什么 - 只提取结构和方法，不要逐句摘录原文 编译完成后，我以后会用 /[技能名称] [具体问题] 的方式提问，你直接读对应章节回答，基于原文内容，不要凭训练数据里的印象编。