核心能力
数据管理模块为你提供的能力
数据导入与连接
支持 Excel、CSV、TXT、JSON 等多种文件格式，并可直接连接企业数据库。
- Excel / CSV / TXT / JSON 多格式导入
- 数据概览：自动生成变量类型、缺失情况摘要
- 数据透视表：交互式聚合、分组与下钻
- 新建数据集模板，规范团队数据采集格式
数据清洗与变换
异常值识别、缺失值处理、Johnson 与正态变换，让原始数据快速达到分析可用状态。
- 探索离群值：箱线图 + 标准化分数双重识别
- 探索缺失值：分布模式可视化与填补策略
- 正态转换 / Johnson 变换：非正态数据进入参数化模型前的关键步骤
- 重新编码：分组、合并类别值，构造分析变量
数据透视与重塑
行选择、子集、拆分、堆叠、连接、拼接、转置——按分析需求灵活重塑数据形态。
- 拆分 / 堆叠：宽表与长表互转，适配不同分析方法
- 连接 / 拼接：跨表合并，支持多键匹配
- 排序 / 转置：快速调整数据布局
- 子集 / 行选择：基于条件的数据切片
探索与下载
数据概览、透视表、生成文本列、数据下载——快速看清数据全貌并导出共享。
- 数据概览：所有变量分布一屏总览
- 生成文本列：基于公式构造说明性字段
- 数据下载：处理结果一键导出 Excel / CSV
- 脚本化保存：处理流程可保存、复用、分享
典型应用场景
这些工程师正在用 数据管理
半导体工艺工程师
整合多设备日志数据，快速定位异常批次的特征参数
制药QC 主管
跨多个批次合并稳定性数据，准备 ICH 趋势分析底表
钢铁数据分析师
整合多源传感器数据，构建过程能力分析的输入表
方法清单
18 种分析方法
本模块提供的完整方法列表。每个方法都有对应的中文界面、参数说明与结果解读。
新建与导入数据数据概览数据透视表行选择子集拆分排序转置堆叠连接拼接探索离群值探索缺失值正态转换Johnson变换重新编码生成文本列数据下载
适用人群
谁会从中受益
数据管理模块为以下角色的日常工作提供直接价值。
数据分析师
工艺工程师
研发助理
QC 主管
六西格玛黑带