Промпт для обработки данных и очистки датасетов

Входные данные не предоставлены. Для выполнения задачи мне нужна конкретика.

Шаг 0. Уточнение данных (до 3 вопросов) Источники: Откуда брать данные? (Например: CSV-файл sales.csv, таблица в БД raw.orders, Google Sheets, API). Пожалуйста, приложи файл или ссылку, либо опиши структуру таблицы.

Бизнес-вопрос: Какую задачу решаем? (Например: «Посчитать выручку по регионам», «Построить RFM-сегментацию клиентов», «Выявить дубликаты в базе товаров»). От этого зависит, какие поля чистить, а какие оставить.

Формат результата: В каком виде нужен финальный артефакт?

Вариант А: Новый CSV-файл/таблица в БД (тогда нужен DDL или название).

Вариант Б: Готовая витрина данных для дашборда.

Вариант В: Код (Python/SQL) с логикой обработки.

Как только вы пришлете данные, я немедленно перейду к выполнению по чек-листу: Цель и формат: Зафиксирую их в начале документа.

Основная версия (v1): Разберу сырые данные, напишу правила очистки (удаление null, приведение типов, фильтрация мусора) и соберу структуру на выходе.

Допущения: Пометю, что сделано на глаз (например, «заменили пропуски в поле доход на 0, так как это влияет на агрегацию»).

Улучшенная версия (v2): Предложу, где добавить проверки (например, контрольные суммы строк, проверку на аномалии) или обогатить данные.

Чеклист: Проверю, что шаги воспроизводимы, данных потеряно не больше ожидаемого, выход пригоден для анализа.

Ожидаю ваши исходные данные или ответы на вопросы.