导语：桐果云0代码数据平台，能广泛应用于数据治理、数据分析挖掘、数据可视化及数据服务领域。这是《桐果云-物流数据赋能实战》合集的第一篇，我们将揭秘如何通过0代码进行数据清洗操作。

    每月初，面对来自Excel、ERP系统和手动填报的五花八门订单数据，您的团队是否也在为“数据清洗”而头疼？客户名不统一、日期格式混乱等“脏数据”问题，不仅耗费大量人工时间，更成为企业数据应用的“第一道坎”。

    本期，我们以物流订单清洗为例，展示桐果云如何通过0代码方式，将繁琐的数据治理工作，转化为业务人员也能快速上手的标准化流程。

一、实战：三步搞定订单数据清洗

    整个流程清晰简单，在桐果云中通过拖拽算子即可完成，无需编写一行代码。

第0步：数据接入

• 将原始的“订单表”添加至模型画布，平台自动识别数据结构。

第1步：探查与清洗

• 探查情况：发现数据中存在“日期后带无用字符串”及“客户名称中含‘-’符号”等问题。
• 清洗日期：使用 「字符串截取」 算子，精准截取日期字段的前10位有效字符，获得规范日期。
• 清洗客户名：使用 「字符串分割」 算子，以“-”为分隔符将客户名分割为两部分；随后使用 「字符串拼接」 算子，将分割后的部分重新合并为完整名称。

第2步：保存成果

• 使用 「新建保存」 算子，将清洗无误、标准化的数据保存下来，作为企业新的高质量数据资产，供后续所有分析与应用调用

二、核心价值：不止于“洗干净”

    通过以上流程，桐果云为您带来的价值远超一次性的数据整理：

    对业务人员：将从此告别重复、低效的手工数据整理工作，无需依赖IT部门排队等候，即可自主、快速地获取干净数据，将创造力聚焦于业务洞察本身。

    对IT部门：成功将大量临时、琐碎的数据清洗需求交还给业务方，使IT团队能从“救火队”的角色中解放出来，更专注于数据架构治理和核心系统开发。

    对企业：这是在为数字化转型打下最坚实的“数据地基”。干净、标准、可信的数据，是一切精准分析、智能预警与数据驱动决策的前提，是构建企业数据中台的关键第一步。

    桐果云深度理解不同行业的业务逻辑，将通用的自动化能力，转化为解决您特定痛点的钥匙。

   告诉我们您的行业与难题，剩下的，交给我们。

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