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AIclinicalresearch/docs/03-业务模块/DC-数据清洗整理
HaHafeng f4f1d09837 feat(dc/tool-c): Add pivot column ordering and NA handling features
Major features:
1. Pivot transformation enhancements:
   - Add option to keep unselected columns with 3 aggregation methods
   - Maintain original column order after pivot (aligned with source file)
   - Preserve pivot value order (first appearance order)

2. NA handling across 4 core functions:
   - Recode: Support keep/map/drop for NA values
   - Filter: Already supports is_null/not_null operators
   - Binning: Support keep/label/assign for NA values (fix nan display)
   - Conditional: Add is_null/not_null operators

3. UI improvements:
   - Enable column header tooltips with custom header component
   - Add closeable alert for 50-row preview
   - Fix page scrollbar issues

Modified files:
Python: pivot.py, recode.py, binning.py, conditional.py, main.py
Backend: SessionController, QuickActionController, QuickActionService
Frontend: PivotDialog, RecodeDialog, BinningDialog, ConditionalDialog, DataGrid, index

Status: Ready for testing
2025-12-09 14:40:14 +08:00
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DC - 数据清洗整理

模块代号: DC (Data Cleaning)
开发状态: 规划中
商业价值: 可独立售卖
独立性:
优先级: P1


📋 模块概述

数据清洗整理模块提供专业工具处理医院导出的海量百万行级、多表格的Excel数据。

核心价值: 核心差异化功能,解决医学科研痛点


🎯 核心功能

1. 表格ETL重点

  • 多张Excel表格导入
  • 按"患者ID"和"时间"自动JOIN
  • 重组为干净的分析宽表

2. 文本提取NER重点

  • 从病理报告提取结构化字段
  • 从住院小结提取关键信息
  • TNM分期自动识别

3. 数据质量报告

  • 缺失值统计
  • 异常值检测
  • 数据质量评分

4. 导出标准化数据

  • Excel导出
  • SPSS格式
  • R语言格式

📂 文档结构

DC-数据清洗整理/
  ├── [AI对接] DC快速上下文.md       # ⏳ 待创建
  ├── 00-项目概述/
  │   └── 01-产品需求文档(PRD).md    # ⏳ 待创建
  ├── 01-设计文档/
  │   ├── 01-ETL引擎设计.md          # ⏳ 待创建
  │   └── 02-医学NLP设计.md          # ⏳ 待创建
  └── README.md                       # ✅ 当前文档

🔗 依赖的通用能力

  • LLM网关 - 医学NER提取云端版
  • 文档处理引擎 - Excel/Docx读取
  • ETL引擎 - 数据清洗和转换
  • 医学NLP引擎 - 实体识别(单机版)

🎯 商业模式

目标客户: 临床科室、数据管理员
售卖方式: 独立产品
定价策略: 按项目数或一次性License


⚠️ 技术难点

  1. 大数据处理 - 百万行数据的内存管理
  2. 隐私保护 - 单机版必须100%本地化
  3. NER准确率 - 医学术语复杂

最后更新: 2025-11-06
维护人: 技术架构师