阶跃ai可零代码完成销售数据清洗、异常识别与销量预测：上传文件后修正字段类型，一键执行智能清洗并自定义规则，再通过时序预测模块生成含置信区间的3个月销量报告。
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你想用阶跃AI快速清洗杂乱的销售表格、自动识别异常订单，并基于历史数据预测下季度销量，不用写一行代码也能完成全流程分析。
上传并解析原始数据
打开阶跃AI官网（stepai.com），登录账号后点击「新建分析任务」→ 选择「上传文件」→ 拖入你的Excel或CSV文件（支持最大50MB）。
系统会自动识别表头和数据类型，若发现“下单时间”被识别为文本而非日期，【必须点击字段旁的「类型修正」按钮，手动设为「日期」】，否则后续所有时间维度分析都会出错。
等待2～3秒，页面右上角出现绿色对勾，表示解析完成。
一键执行智能清洗
在左侧菜单栏点击「数据清洗」→ 系统已默认启用三项基础策略：去除全空行、修正重复ID、填充空白单元格为“未知”。
方法一：点击「运行推荐清洗」→ 阶跃AI会扫描全表，自动标记出价格为负数、销量大于10万件、下单时间晚于今天这三类典型异常值，并高亮显示在预览区。
方法二：如需自定义规则，点击「添加清洗规则」→ 在弹窗中输入自然语言指令，例如：“把‘渠道’列里所有‘tb’‘taobao’统一改为‘淘宝’，大小写不敏感”→ 点击确认即可生效。
将小说章节转换为电影分镜剧本。用户上传txt/md/docx文本，AI分析场景、角色、情绪、镜头语言，输出专业分镜脚本。适用于用户提及“分镜”“storyboard”“小说转分镜”“影视改编”“镜头脚本”或需要将小说改编为分镜的场景。
清洗完成后，点击「下载清洗版」可保存新文件，原始文件不会被覆盖。
生成趋势预测报告
第一步：点击顶部导航栏「分析洞察」→ 选择「时序预测」模块。
第二步：在字段映射区，将「日期」拖至X轴，「销售额」拖至Y轴，确保时间粒度设为「月」。
第三步：点击「启动预测」→ 弹窗中设置预测周期为「3个月」，模型自动选用Prophet+LSTM融合算法，无需手动调参。
第四步：等待约8秒，图表下方出现蓝色趋势线及置信区间带，右侧同步输出文字结论：“预计8月销售额环比+12.3%，9月达峰值，10月小幅回落，主要驱动因素为暑期促销与新品上架节奏。”
第五步：点击「导出报告」→ 选择PDF格式，包含原始数据快照、清洗日志摘要、预测图表及关键假设说明，直接发送给运营负责人即可。
