HaHafeng
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Major features: 1. Missing value imputation (6 simple methods + MICE): - Mean/Median/Mode/Constant imputation - Forward fill (ffill) and Backward fill (bfill) for time series - MICE multivariate imputation (in progress, shape issue to fix) 2. Auto precision detection: - Automatically match decimal places of original data - Prevent false precision (e.g. 13.57 instead of 13.566716417910449) 3. Categorical variable detection: - Auto-detect and skip categorical columns in MICE - Show warnings for unsuitable columns - Suggest mode imputation for categorical data 4. UI improvements: - Rename button: "Delete Missing" to "Missing Value Handling" - Remove standalone "Dedup" and "MICE" buttons - 3-tab dialog: Delete / Fill / Advanced Fill - Display column statistics and recommended methods - Extended warning messages (8 seconds for skipped columns) 5. Bug fixes: - Fix sessionService.updateSessionData -> saveProcessedData - Fix OperationResult interface (add message and stats) - Fix Toolbar button labels and removal Modified files: Python: operations/fillna.py (new, 556 lines), main.py (3 new endpoints) Backend: QuickActionService.ts, QuickActionController.ts, routes/index.ts Frontend: MissingValueDialog.tsx (new, 437 lines), Toolbar.tsx, index.tsx Tests: test_fillna_operations.py (774 lines), test scripts and docs Docs: 5 documentation files updated Known issues: - MICE imputation has DataFrame shape mismatch issue (under debugging) - Workaround: Use 6 simple imputation methods first Status: Development complete, MICE debugging in progress Lines added: ~2000 lines across 3 tiers
业务模块层
层级定位： 面向用户的产品功能
核心原则： 独立部署、独立销售、低耦合、高内聚
📋 模块清单
| 模块 | 名称 | 商业价值 | 独立性 | 状态 | 优先级 |
|---|---|---|---|---|---|
| AIA | AI智能问答 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ✅ 已完成 | - |
| ASL | AI智能文献 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⏳ 下一步 | P0 |
| PKB | 个人知识库 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ✅ 已完成 | - |
| DC | 数据清洗整理 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⏳ 规划中 | P1 |
| SSA | 智能统计分析 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⏳ 规划中 | P2 |
| ST | 统计分析工具 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⏳ 规划中 | P2 |
| RVW | 稿件审查系统 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⚡ 独立系统 | P1 |
| ADMIN | 运营管理端 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⏳ 规划中 | P1 |
🎯 设计原则
1. 独立部署
- 每个模块可以单独部署
- 支持Docker打包
- 支持Electron单机版
2. 独立销售
- 每个模块可以单独售卖
- 完整的文档和部署指南
- 独立的定价策略
3. 低耦合
- 模块间不直接依赖
- 通过通用能力层交互
4. 高内聚
- 模块内功能完整
- 业务逻辑闭环
📊 模块分类
核心差异化模块（可独立销售）
-
ASL - AI智能文献 ⭐⭐⭐⭐⭐
- 目标客户：系统评价研究者、循证医学中心
- 商业模式：独立售卖
-
DC - 数据清洗整理 ⭐⭐⭐⭐⭐
- 目标客户：临床科室、数据管理员
- 商业模式：独立售卖
-
RVW - 稿件审查系统 ⭐⭐⭐⭐⭐
- 目标客户：期刊编辑部、出版社
- 商业模式：按期刊订阅
协同模块（组合销售）
- SSA + ST - 统计分析套件
- 协同效应强
- 组合售卖
基础模块（平台功能）
- AIA + PKB - AI助手套件
- 平台标配功能
管理模块
- ADMIN - 运营管理端
- SaaS运营必备
📚 快速导航
快速上下文
- [AI对接] 业务模块快速上下文.md - 2-3分钟了解业务模块层
核心模块（按优先级）
- ASL-AI智能文献 - P0，下一步开发
- DC-数据清洗整理 - P1，核心竞争力
- RVW-稿件审查系统 - P1，独立系统
- ADMIN-运营管理端 - P1，商业基础
已完成模块
- AIA-AI智能问答 - 已完成
- PKB-个人知识库 - 已完成
规划中模块
- SSA-智能统计分析 - P2
- ST-统计分析工具 - P2
🔗 相关文档
最后更新： 2025-11-06
维护人： 技术架构师