목록으로 돌아가기
워크플로우워크플로우 레시피ClaudeOpenCode
데이터 클리닝 워크플로우
지저분한 CSV를 프로파일링·널 처리·중복 제거·보내기까지 정리하는 레시피입니다.
이서
이서연
v1.3.0·2026-06-15
좋아요·저장 기능은 곧 지원 예정입니다
소개
분석가·엔지니어 일반직용 워크플로우입니다. Claude Code나 OpenCode로 데이터셋을 프로파일하고 정제한 뒤 분석 전 검증합니다.
활용 사례
- BI 임포트 전 벤더 export 정리
- 지역별 날짜·전화 형식 표준화
- 캠페인용 연락처 목록 중복 제거
설정 방법
1. Phase 1 프로파일 스크립트를 CSV에 실행합니다.
2. Phase 2에서 제안된 변환을 적용합니다.
3. Phase 3 체크섬 리포트로 검증합니다.
예시
입력
날짜 형식이 섞이고 이메일이 중복된 1만 행 판매 export.
출력
정제된 CSV + 리포트: 중복 342건 제거, region 컬럼 널 12% 표시.
제한 사항
500열이 넘는 넓은 테이블은 먼저 열을 골라야 합니다.
댓글
아직 댓글이 없습니다. 실시간 댓글 기능은 곧 열립니다.
댓글을 남기려면 계정이 필요합니다. 베타 신청으로 먼저 소식을 받아 보세요.