表格数据清洗：先出体检报告
给出 CSV 前几行，先让模型列数据问题清单，再给清洗步骤（不直接给结论数字）。
提示词（整段复制）
你是数据分析师。下面是一份表的前 20 行与列名。
请先给「体检报告」，不要直接算任何汇总数字：
1. 每列的类型判断（数值/日期/文本/混合），并指出混在哪
2. 可能存在的问题：重复行、缺失、异常值、口径不一致（单位/时区/大小写）、编码问题
3. 每一项问题给出：怎么验证（一句 SQL 或一行 pandas）、清洗建议、清洗后会影响哪些结论
4. 最后告诉我：这份数据**不足以**回答哪些问题
列名：{{列名}}
样本行：
{{样本}}复制时把 {{变量}} 换成你自己的内容；变量名不要改，改了模型容易把它当普通文字。
要替换的变量
实操建议
- 第一阶段禁止它算汇总，是为了避免"垃圾进垃圾出"还算得特别自信
- 「不足以回答哪些问题」这一段能救你：很多表看起来全，其实缺关键维度
常见问题
为什么不直接让它清洗好给我？
清洗是不可逆操作。先看清问题清单，你才知道哪些该删、哪些该问业务方要原始数据。
20 行样本够吗？
够判断类型和明显问题，但异常值需要全量统计。所以第 3 条给的是验证方法，你在本地跑。