快速验证：用EasyExcel和AI构建数据清洗原型-优快云博客

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开发一个快速原型系统，使用EasyExcel读取杂乱格式的Excel数据，通过AI模型自动识别和标准化数据（如统一日期格式、补全缺失值等）。系统应提供简单的Web界面用于上传文件和查看处理结果。使用Spring Boot和Vue.js快速搭建，重点展示核心功能而非完整实现。

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示例图片

最近在做一个数据整理的小工具时，遇到了一个典型问题：业务部门提供的Excel表格格式五花八门，日期可能是"2023/1/1"、"01-Jan"或纯数字，客户名称有些带公司后缀有些不带。手动清洗这种数据特别耗时，于是尝试用EasyExcel+AI搭建了一个快速验证的原型系统，效果意外地好。

1. 需求分析与技术选型

数据清洗的核心痛点在于： - 非结构化数据识别（如混合格式的日期、地址） - 规则模糊的字段补全（如通过公司名自动补全行业类别） - 需要保留人工复核的灵活性

技术组合选择： - EasyExcel：阿里开源的Excel工具，内存占用低且支持自定义转换器 - Spring Boot：快速搭建REST API处理上传和AI调用 - Vue.js：轻量级前端展示处理结果 - AI模型：使用平台内置的Kimi-K2模型进行语义识别

2. 核心实现步骤

Excel读取层：用EasyExcel的监听器模式逐行解析，对特殊单元格注册类型转换器。比如遇到日期字段时，先统一转成字符串交给AI判断。
AI处理层：设计提示词模板，例如："请将以下日期统一为YYYY-MM-DD格式，输入可能包含..."，通过API批量发送待处理字段。
结果聚合：前端用el-table展示原始数据与处理后数据的对比，差异部分高亮显示。添加"接受"和"手动修改"按钮实现人机协作。

3. 关键技术细节

内存优化：用EasyExcel的sheet.doRead()替代全量加载，200MB文件内存占用不超过100M
AI批处理：将整列数据合并发送减少API调用次数（注意单次token限制）
错误隔离：某行数据处理失败时不影响其他记录，通过错误日志单独标记

4. 实际效果示例

测试包含500行的采购数据表： - 混合日期识别准确率92%（错误主要来自手写体扫描件） - 公司名称补全行业标签耗时3.2秒 - Web界面首次响应时间<1.5秒

5. 踩坑经验

EasyExcel默认关闭单元格trim()，读取内容可能有隐藏空格
AI对"3/4"这类数字会优先识别为分数而非日期，需要上下文提示
前端大文件上传建议分块处理，避免网关超时

这个原型在InsCode(快马)平台上从搭建到部署只用了不到4小时，特别适合快速验证想法。他们的在线编辑器直接集成Spring Boot环境，调试时连本地IDE都不用开。最惊喜的是一键部署功能——点个按钮就生成可公网访问的演示地址，省去了买服务器配置Nginx的麻烦。

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建议遇到类似需求时先做这种最小可行原型，用实际数据测试效果后再决定是否深入开发。下次我准备试试平台的AI对话辅助编程功能，据说能直接生成数据清洗的模板代码。

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