지저분한 데이터를 스프레드시트에 맞게 정리하고 구조화하세요

AI 데이터 정리는 AI를 사용해 원본 데이터셋의 불일치, 중복, 누락된 값, 형식 오류를 자동으로 식별하고 수정하는 방식입니다. 정리 스크립트를 작성하거나 스프레드시트를 수동으로 고치는 대신, 필요한 출력 구조를 설명하면 Kuse가 그 변환을 적용합니다. 새로운 데이터가 들어올 때마다 반복해서 재사용할 수 있습니다.

• 반복적으로 CRM 또는 청구 내보내기 파일을 처리하는 운영 팀
• CRM에 가져오기 전에 리드 데이터를 표준화하는 마케팅 팀
• 지출 또는 거래 데이터를 정규화하는 재무 팀
• 분석하기 전에 정리 작업에 너무 많은 시간을 쓰는 분석가
• 반복 일정에 따라 같은 지저분한 형식의 데이터를 받는 모든 사람

• 일관되지 않은 날짜 형식(DD/MM/YYYY vs MM-DD-YY)
• 대소문자가 뒤섞인 이름 필드 (john DOE, JOHN Doe)
• 미세한 차이만 있는 중복 레코드
• 다른 필드로 유추할 수 있는 누락된 값
• 정규화해야 하는 비표준 카테고리 라벨
• 전화번호와 주소 형식의 불일치

원본 데이터의 예시와 정리된 데이터가 어떤 모습이어야 하는지에 대한 예시를 함께 공유하세요. 규칙은 구체적으로 명시해야 합니다 — "날짜를 YYYY-MM-DD 형식으로 표준화", "이름과 성 필드를 병합", "중복 항목은 표시만 하고 삭제하지 않기"처럼요. 데이터 소스와 출력 대상도 연결하세요. 반복되는 내보내기의 경우, 새 데이터가 들어오면 워크플로가 자동으로 실행되도록 설정하세요.

• 원본 데이터를 보존하지 않는 것: 항상 원본을 정리된 버전과 함께 저장하세요
• 중복 항목을 자동으로 삭제하는 것: 먼저 표시해 두고, 사람이 검토한 뒤에 삭제하세요
• 모호한 정리 지침: "깔끔하게 정리해줘"만으로는 부족합니다 — 규칙을 명확하게 정의하세요
• 검증 단계가 없는 것: 분석에 사용하기 전에 출력 결과를 원본과 대조해 샘플 검토하세요

데이터 정리 스크립트는 고정된 규칙만 적용합니다. Kuse는 맥락에 맞게 판단합니다. 예를 들어 "이 열은 YYYY-MM-DD 형식의 날짜여야 합니다"라고 지정하면, 예상했던 형식뿐 아니라 미처 예상하지 못한 모든 변형까지 찾아 정규화합니다. 스키마 템플릿과 정리 규칙이 워크스페이스에 저장되기 때문에, 반복되는 정리 작업은 실행할수록 더 빠르고 정확해집니다.