| {"id": "FG_1", "question": "读取文件\"旅游景点数据.xlsx\"，检查是否存在所有列值完全相同的重复行。若存在重复行，则保留每组重复数据中的第一行，删除该组内其余重复行。生成新文件\"旅游景点数据_去重后.xlsx\"中，不改变原有列结构和数据格式。", "input_file": "旅游景点数据.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "旅游景点数据_去重后.xlsx", "eval_area": "A2:K854", "reference_file": "旅游景点数据_去重后_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_2", "question": "将10个sheet合并为一个sheet，保留所有数据行但标题行仅保留一次（位于合并后数据的首行），输出新Excel文件。顺序按sheet名称，内部顺序不变。", "input_file": "模拟订单数据.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "模拟订单数据_合并.xlsx", "eval_area": "A1:R2001", "reference_file": "模拟订单数据_合并_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_3", "question": "对数据按\"事业部\"列进行升序排序（1->2->3...->9）, 保持所有列和其他原有格式不变。", "input_file": "数据.csv", "output_type": "数据编辑", "output_file": "数据_按事业部升序排序.csv", "eval_area": "A2:G129", "reference_file": "数据_按事业部升序排序_res.csv"} | |
| {"id": "FG_4", "question": "根据工作簿列字段要求，识别提取新生儿表格中B列和C列中指标名称及结果数据，生成新表，新包括包括小儿登记号、指标名称、指标结果。小孩和指标都按递增顺序。行为小儿登记号，列为指标名称。", "input_file": "身体指标.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "身体指标统计.xlsx", "eval_area": "B2:PD679", "reference_file": "身体指标统计_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_5", "question": "把场景数据的均值，填入\"指标填写\"表格发我，没有对应值的留空。不要修改原来格式，保留两位小数和百分号。", "input_file": "场景数据.xlsx\n指标填写.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "指标填写结果.xlsx", "eval_area": "B3:L10", "reference_file": "指标填写结果_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_6", "question": "按年度（2026年、2027年、2028年）分别统计所有项目的： 1. 总成本（单位：元，保留2位小数） 2. 总收益（单位：元，保留2位小数） 3. 9个收益维度各自的小计（单位：元，保留2位小数） 输出为一个汇总表格，包含列：年份、总成本、总收益、维度1收益、维度2收益、...、维度9收益（共12列）。表格按年份升序排列（2026→2027→2028外加一个总计）。若某年度或某维度数据缺失，则该单元格显示0。", "input_file": "收益计算明细表.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "收益汇总.xlsx", "eval_area": "B2:L5", "reference_file": "收益汇总_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_7", "question": "对数据中的每个孩子，计算其每项评估的发育商（发育商 = (发育年龄 / 实际年龄) × 100），结果保留小数点后两位。对于同一个人，单项数据取最新一次的。输出格式为表格，包含以下列：姓名、发育商1、发育商2...发育商40。每一行为一个人的一条数据,无法计算的数据置空。按孩子标识升序输出结果。", "input_file": "发育年龄数据.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "发育商计算结果.xlsx", "eval_area": "B2:AO83", "reference_file": "发育商计算结果_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_8", "question": "完全不符合 1 不太符合 2 一般 3 比较符合 4 完全符合 5 在最后加一行看看每个题目的平均分(保留2位小数)，在最后加一列算算每个人的总分。 不改变原来的表格结构。", "input_file": "问卷数据.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "问卷数据_分数计算.xlsx", "eval_area": "B2:G609", "reference_file": "问卷数据_分数计算_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_9", "question": "筛选出已支付的数据，并且按照事业部、城市、站点、岗位编号升序排列。（注意城市2应该排在城市10之前）", "input_file": "申购详情.csv", "output_type": "数据编辑", "output_file": "申购详情_已支付_排序.xlsx", "eval_area": "A2:I885", "reference_file": "申购详情_已支付_排序_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_10", "question": "把需要填写表格空的部分根据提取表格内容补充完整。返回我新文件，格式不变。", "input_file": "提取结果.xlsx\n需要填写表格.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "补全结果.xlsx", "eval_area": "B2:F13", "reference_file": "补全结果_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_11", "question": "这个文件所有页签合并成一个页签要求 合并后变成3列：教师、课程、班级，输出Excel文件。按教师序号(小到大)、课程名称（按体育（班主任）、语文、劳动、科学、班队心辅、道德与法治、地方校本、美术、音乐这个顺序来）、班级（年级小到大、班号从小到大）排序。", "input_file": "课表.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "课表_合并.xlsx", "eval_area": "A2:C153", "reference_file": "课表_合并_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_12", "question": "把表格中表头为“课程1”所有五年级为“待提升”的班级； 表头为“课程2”所有六年级为“待提升”的班级； 表头为“课程3”所有五年级为“待提升”的班级； 表头为“课程4”所有三年级为“待提升”的班级； 表头为“课程5”所有四年级为“待提升”的班级； 按照表头学科全部提取并整理出来。 格式为第一行表头为：课程1 课程2 课程3 课程4 课程5 然后按顺序在下面列出每个教育集团的班级，格式参考“教育集团1-501“。每个cell只填一个班级。", "input_file": "抽样班级.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "按课程提取班级.xlsx", "eval_area": "A2:E9", "reference_file": "按课程提取班级_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_13", "question": "把表格中表头为“课程3”所有六年级为“待提升”的班级； 表头为“课程6”所有五年级为“待提升”的班级； 表头为“课程4”所有三年级为“待提升”的班级； 表头为“课程1”所有四年级为“待提升”的班级；格式为第一行表头为：课程3 课程6 课程4 课程1 然后按顺序在下面列出每个教育集团的班级，格式参考“教育集团1-501“。", "input_file": "抽样班级.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "待提升班级.xlsx", "eval_area": "A2:D9", "reference_file": "待提升班级_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_14", "question": "根据《人员统计总表.xlsx》来完善会员名单的内容，格式保持不变，如果没有信息则对应cell置空。", "input_file": "会员名单.xlsx\n人员统计总表.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "会员名单_已完善.xlsx", "eval_area": "C2:D161", "reference_file": "会员名单_已完善_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_15", "question": "在《订单商品.xlsx》这个表格里面买了原始SKU开头为ML的订单号，这些订单号在《订单信息.xlsx》里面对应的下单邮箱，这个下单邮箱对应的除了原始SKU开头为ML的订单号的其他原始SKU产品有哪些，用excel输出", "input_file": "订单商品.xlsx\n订单信息.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "ML客户的其他SKU产品.xlsx", "eval_area": "A2:I2", "reference_file": "ML客户的其他SKU产品_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_16", "question": "基于\"data_35_input1.xlsx\"数据，生成一个新的Excel文件\"\"固定资产盘点表.xlsx\"\"，包含两个sheet：\n - Sheet1\"\"汇总表\"\"：将所有固定资产按\"\"资产分类\"\"（如消防设备、警械设备等）分组，先按各分类的\"\"账面金额合计\"\"降序排列分类顺序，每个分类内部再按单项\"\"账面金额\"\"降序排列资产明细行；\n - Sheet2\"\"分类表\"\"：按相同分类和排序规则，每个分类单独占用连续的表格区域（分类间用空行分隔），每个分类前插入一行小计行显示该分类的\"\"账面金额合计\"\"。\n \n 两个sheet的列结构完全一致，包含以下列（顺序固定）：序号、资产分类、资产编号、资产名称、取得时期、记账日期/凭证号、账面数量/面积、资产原值、折旧年限（月）、累计折旧、账面金额、实盘数量、资产状态、存放地点、差异说明、备注。\n \n 数据映射规则：从源文件\"\"固定资产清单\"\"中提取对应字段（若字段名不完全匹配则选择语义最接近的列）；\"\"取得时期\"\"格式统一为YYYY-MM-DD；\"\"序号\"\"在每个sheet内从1开始连续编号（分类小计行不占用序号）；\"\"实盘数量、资产状态、存放地点、差异说明、备注\"\"若源文件无对应列则留空；所有金额保留2位小数；数量/面积保留2位小数。\"", "input_file": "data_35_input1.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "固定资产盘点表.xlsx", "eval_area": "['汇总表'!A1:P3039,'分类表'!A1:P3242]", "reference_file": "固定资产盘点表_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_17", "question": "在\"data_38_input1.xlsx\"中，筛选出客户名称为\"客户0040\"且货品编号包含\"1.2kg\"的产品记录，按月份（YYYY-MM格式）统计每个月订购的产品款式名称及对应订货数量，并删除所有不符合条件的数据行，最终保留符合条件的数据。", "input_file": "data_38_input1.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "客户0040_1.2kg产品_筛选结果.xlsx", "eval_area": "A1:AD84", "reference_file": "客户0040_1.2kg产品_筛选结果_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_18", "question": "从\"名单1.xlsx\"和\"名单2.xlsx\"文件中，基于\"身份证号\"字段进行匹配，筛选出在两份名单中都存在的人员（即身份证号完全相同的记录），将筛选结果输出为一个新的Excel文件，文件名为\"两份名单重复人员.xlsx\"，包含这些人员的所有字段信息（以第一个文件的字段为准，若第二个文件有额外字段则追加）。", "input_file": "名单1.xlsx\n名单2.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "两份名单重复人员.xlsx", "eval_area": "A1:M7", "reference_file": "两份名单重复人员_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_19", "question": "对文件\"data_41_input.xlsx\"执行以下操作并另存为新Excel文件：\n 1. 从第8行开始读取数据（第1-7行忽略）\n 2. 对A列到BG列（共59列）的所有单元格执行取消合并操作\n 3. 对A列到BG列中的空单元格，使用其上方最近的非空值向下填充（即\"空格向上填充\"）\n 4. BH列到BK列（共4列）保持原始内容不变，不做任何处理\n 5. 将处理后的完整表格（包含所有行列）另存为新的Excel文件，文件名为\"data_41_input_processed.xlsx\"，保存在原文件同目录下", "input_file": "data_41_input.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "data_41_input_processed.xlsx", "eval_area": "A8:BK14", "reference_file": "data_41_input_processed_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_20", "question": "- 计算对象：使用数据中与\"管理费用\"相关的所有明细项（通常为费用科目或项目名称列）及其对应的2025年实际金额列和2026年预算金额列\n - 过滤条件：仅保留差异值 > 0 的记录（即2026年预算高于2025年实际的项目）\n - 缺失值处理：若某项目在2025年无数据则视为0；若2026年无预算则不纳入\"多出部分\"统计\n - 排序方式：按差异金额降序排列\n - 输出格式：表格形式，包含5列（费用项目、2025实际、2026预算、差异金额、差异占比），金额保留2位小数，占比显示为百分比保留2位小数（如25.30%）", "input_file": "对比数据A2-11.28.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "对比数据A2-11.28.xlsx", "eval_area": "['计算结果'!A1:E6]", "reference_file": "对比数据A2-11.28_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_21", "question": "读取线路停电明细页，停电时间列数据相同的线路名称只统计一次，分析线路名称列在不同停电时间出现的次数，\n 输出结果要有县级单位、所级单位、线路名称，停电次数，停电时长，逐列追加停电时间，有几个停电时间记录追加几个停电时间，\n 输出结果按照停电次数降序排列。\n ", "input_file": "停电明细.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "线路停电统计结果.xlsx", "eval_area": "A1:O553", "reference_file": "线路停电统计结果_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_22", "question": "遍历所有13个Excel文件，从每个文件中提取\"所有包含'指数'关键字的列\"和\"所有包含'比分'关键字的列\"的数据，\n \n 将提取结果汇总到一个新的Excel文件中。\n \n 新文件包含以下列：源文件名、sheet名称、指数相关列名、指数值、比分相关列名、比分值。若某文件无指数或比分相关列则该文件对应行的相关字段留空。\n \n 输出文件命名为\"字段提取.xlsx\"，保存在当前工作目录。", "input_file": "丹麦超开赛时间_2025-10-27_01_00哥本哈根_VS维堡_比分0-0(0-0)标盘明细.xlsx\n 意甲开赛时间_2025-10-27_01_00佛罗伦萨_VS博洛尼亚_比分2-2(0-1)标盘明细.xlsx\n 波兰超开赛时间_2025-10-27_03_15华沙莱吉亚__VS波兹南莱赫_比分0-0标盘明细.xlsx\n 美职业开赛时间_2025-10-27_09_30圣地亚哥_VS波特兰伐木者_标盘明细.xlsx\n 土超开赛时间_2025-10-27_01_00卡斯帕萨VS贝西克塔斯_比分1-1(1-1)标盘明细.xlsx\n 巴西甲开赛时间_2025-10-27_03_00博塔弗戈_VS桑托斯_比分2-2(2-1)标盘明细.xlsx\n 2025-10-17_08_30_巴西甲_弗鲁米嫩塞[7]VS尤文图德[19]_标盘.xlsx\n 2025-10-16_08_30_巴西甲_桑托斯[16]VS科林蒂安[12]_标盘.xlsx\n 2025-10-19_06_00_美职业_纽约城[东5]VS西雅图海湾人[西5]_标盘.xlsx\n 2025-10-12_10_35_美职业_洛杉矶银河[西15]VS达拉斯FC[西8]_标盘.xlsx\n 2025-10-19_03_00_荷甲_阿贾克斯[3]VS阿尔克马尔[4]_标盘.xlsx\n 2025-10-17_08_30_巴西甲_维多利亚[17]VS巴伊亚[6]_标盘.xlsx\n 2025-10-19_01_00_法甲_昂热[17]VS摩纳哥[5]_标盘.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "字段提取.xlsx", "eval_area": "A1:N2308", "reference_file": "字段提取_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_23", "question": "从文件\"PP01_P_埋点定义_处理后_-_副本.xlsx\"中筛选出第BH列（第138列）的单元格内容完全等于\"eventname\"或\"Eventname\"（区分大小写）的所有行，将筛选结果保存为新的Excel文件，文件名为\"PP01_P_埋点定义_处理后_-_副本.xlsx\"，保留原文件的所有列和表头。", "input_file": "PP01_P_埋点定义_处理后_-_副本.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "PP01_P_埋点定义_处理后_-_副本.xlsx", "eval_area": "BH1:BH25", "reference_file": "PP01_P_埋点定义_处理后_-_副本_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_24", "question": "合并2201大学生职业发展与就业指导.xls和2202大学生职业发展与就业指导.xls文件的数据，获取合并数据的姓名学号对应关系，将《1.xlsx》文件中已有姓名但学号为空的行，填充上匹配的学号。具体规则：\n 1. 以《1.xlsx》中的\"姓名\"列为基准，在合并文件中查找完全匹配的姓名\n 2. 将找到的学号填入《1.xlsx》对应行的\"学号\"列\n 3. 若《1.xlsx》中某姓名在参考文件中找不到匹配项，该行学号保持为空（不填充、不删除该行）\n 4. 若参考文件中同一姓名对应多个学号，取首次出现的学号\n 5. 填充完成后，将结果保存回《1.xlsx》文件（覆盖原文件），不新增其他列或sheet", "input_file": "2201大学生职业发展与就业指导.xls\n 2202大学生职业发展与就业指导.xls\n 1.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "1.xlsx", "eval_area": "B2:B79", "reference_file": "1_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_25", "question": "将4个CSV文件（人工订单9-16.csv、人工订单11-10.csv、高疑似数量11-10.csv、高疑似数量9-16.csv）按order_id进行全外连接关联；将create_time字段解析为datetime类型（若原格式不含日期，则9-16文件补充为2024-09-16，11-10文件补充为2024-11-10）；按日期和小时（格式：YYYY-MM-DD HH）分组统计人工订单数量和高疑似订单数量；输出一个新CSV文件，包含列：日期（YYYY-MM-DD）、小时（0-23）、人工订单数量、高疑似订单数量，按日期和小时升序排列；缺失值计为0；保留整数不保留小数。", "input_file": "人工订单9-16.csv\n 人工订单11-10.csv\n 高疑似数量11-10.csv\n 高疑似数量9-16.csv", "output_type": "数据编辑", "output_file": "每小时订单数量统计.csv", "eval_area": "A1:D49", "reference_file": "每小时订单数量统计_res.csv"} | |
| {"id": "FG_26", "question": "在文件\"文件1.csv\"中，找到名为\"项目名称\"的列，按照以下映射规则逐一替换该列的单元格内容：若单元格值与映射表左侧（旧名称）完全匹配，则替换为对应的右侧新名称；若不匹配则保持原值不变。映射规则如下（共82条）：\n**一、采购与供应链管理域**\n- \"供应商资质智能审核助手\" → \"供应商准入智能审核助手\"\n- \"药品安全库存计算\" → \"药品安全库存智能计算引擎\"\n- \"合同要素智能提取\" → \"合同关键要素智能提取工具\"\n- \"药品需求预测智能系统（批发）\" → \"批发业务智能需求预测平台\"\n- \"供应商风险智能预警助手（信用管理）\" → \"供应商风险智能预警雷达\"\n- \"创新药研发进展智能跟踪\" → \"创新药研发情报智能追踪系统\"\n- \"采购价格智能比价系统\" → \"采购价格智能比价助手\"\n- \"行业政策智能解读系统\" → \"医药行业政策智能解读助手\"\n- \"供应链协同智能调度\" → \"供应链智能协同调度平台\"\n- \"药品质量追溯智能系统\" → \"药品全链条质量智能追溯平台\"\n- \"首营资料智能审核\" → \"首营资料智能审查机器人\"\n- \"药品分类智能管理\" → \"药品智能分类管理助手\"\n- \"供应商绩效智能评估助手\" → \"供应商绩效智能评估系统\"\n- \"采购计划智能优化\" → \"采购计划智能优化引擎\"\n- \"药品召回智能管理\" → \"药品召回智能管理平台\"\n- \"药品价格监控预警\" → \"药品价格智能监控预警雷达\"\n- \"采购合同智能生成\" → \"采购合同智能生成助手\"\n- \"供应链金融风险评估\" → \"供应链金融风险智能评估模型\"\n- \"药品库存智能补货决策\" → \"智能补货决策推荐引擎\"\n- \"GSP质量飞检智能自查\" → \"GSP飞检智能自查助手\"\n- \"采购订单智能匹配\" → \"采购订单智能匹配引擎\"\n- \"供应链异常智能预警\" → \"供应链异常智能预警雷达\"\n- \"药品评审智能跟踪\" → \"药品评审流程智能跟踪助手\"\n- \"药品采购成本智能分析\" → \"药品采购成本智能分析系统\"\n- \"智能客服（批发）\" → \"批发业务智能客服助手\"\n**二、仓储与物流管理域**\n- \"供应商质量智能评估助手\" → \"供应商质量智能评估模型\"\n- \"品类动销智能分析\" → \"品类动销智能分析助手\"\n- \"单据智能核对系统\" → \"业务单据智能核对机器人\"\n- \"货物状态智能核验系统\" → \"在途货物状态智能核验工具\"\n- \"仓储设备智能管理系统\" → \"仓储设备智能管理平台\"\n- \"运输路线智能优化\" → \"千线配送智能路由优化引擎\"\n- \"智能装车系统\" → \"智能装车优化指引系统\"\n- \"冷链运输智能监控\" → \"冷链运输全程智能温控卫士\"\n- \"库房存储温湿度影响分析\" → \"库房环境智能分析预警系统\"\n- \"配送车辆智能调度\" → \"城配车辆智能调度引擎\"\n- \"物流成本智能分析\" → \"物流成本智能分析助手\"\n- \"智能分拣系统\" → \"智能分拣机器人调度系统\"\n- \"物流跟踪智能系统\" → \"物流全程智能追踪平台\"\n- \"仓库货品智能盘点\" → \"仓库智能盘点机器人\"\n- \"智能货架管理系统\" → \"智能货架管理助手\"\n- \"物流异常智能处理\" → \"物流异常事件智能处置平台\"\n- \"物流质量管理助手\" → \"物流质量智能管控平台\"\n- \"智能仓储布局优化\" → \"仓储布局智能优化仿真平台\"\n- \"智能订单合并系统\" → \"智能订单合并优化工具\"\n- \"物流数据可视化平台\" → \"物流数据智能可视化平台\"\n- \"智能物流网点选址\" → \"物流网点智能选址决策模型\"\n- \"物流服务智能评价助手\" → \"物流服务智能评价系统\"\n**三、销售与零售运营域**\n- \"虚拟导购员（数字人）\" → \"数字人智能导购员\"\n- \"店员陪练智能助手\" → \"店员技能智能陪练助手\"\n- \"智能货架与商品管理\" → \"线下货架智能管理助手\"\n- \"会员画像智能分析\" → \"会员360°智能画像系统\"\n- \"精准营销智能系统\" → \"全渠道精准营销智能触达平台\"\n- \"电商智能推荐系统\" → \"线上商城智能推荐引擎\"\n- \"智能客服（零售）\" → \"零售门店智能客服助手\"\n- \"店铺运营智能分析\" → \"门店运营智能诊断助手\"\n- \"商品陈列智能优化\" → \"商品陈列智能优化建议工具\"\n- \"药品库存智能管理\" → \"门店药品库存智能管理助手\"\n- \"客户流失智能预警\" → \"客户流失风险先知系统\"\n- \"店铺选址智能分析\" → \"新店选址智能决策支持系统\"\n- \"营销内容创作智能系统\" → \"营销内容AI创意生成助手\"\n- \"药品舆情智能监测\" → \"药品舆情智能监测与分析平台\"\n- \"智能价格策略系统\" → \"动态价格智能策略引擎\"\n- \"客户健康管理智能系统\" → \"患者健康管理智能随访助手\"\n- \"智能销售预测系统（零售）\" → \"零售门店智能销售预测模型\"\n- \"店铺效率智能分析\" → \"门店运营效率智能分析助手\"\n- \"智能促销活动系统\" → \"促销活动智能决策与评估系统\"\n- \"客户满意度智能分析\" → \"客户满意度智能洞察系统\"\n- \"智能补货提醒系统\" → \"门店智能补货提醒助手\"\n- \"DTP药房用药指导助手\" → \"DTP药房专业用药指导助手\"\n**四、管理与支持平台域**\n- \"订单录入流程自动化\" → \"订单录入流程自动化机器人\"\n- \"智能退货管理系统\" → \"智能退货管理流程助手\"\n- \"智能财务票据处理系统\" → \"财务票据智能处理机器人\"\n- \"合同风险智能审核\" → \"合同风险智能审查助手\"\n- \"智能报表生成系统（ChatBI）\" → \"智能数据分析平台\"\n- \"智能招聘助手\" → \"智能简历筛选与初评机器人\"\n- \"穿透式智能审计助手\" → \"\"天眼\"智能穿透式审计平台\"\n- \"智能决策支持助手（批发+零售）\" → \"业财一体智能决策支持平台\"\n- \"综合风险管理平台\" → \"集团级综合风险管理平台\"\n- \"智能成本收益分析\" → \"成本收益智能分析模型\"\n- \"立项智能法务助手\" → \"项目立项法务智能审查助手\"\n- \"招标投标智能生成系统\" → \"招投标文件智能生成助手\"\n- \"智能续约管理系统\" → \"合同智能续约提醒与管理助手\"\n- \"税务管理小助手\" → \"税务风险智能管理助手\"\n- \"智能绩效评估系统\" → \"组织绩效智能评估系统\"\n- \"员工绩效智能助理\" → \"员工绩效智能分析助手\"\n- \"公共知识库管理平台\" → \"企业智慧知识库管理平台\"\n- \"智能流程优化系统\" → \"业务流程智能挖掘与优化平台\"\n- \"智能合规管理系统\" → \"全链路智能合规管理系统\"\n- \"智能供应商管理平台\" → \"供应商关系智能管理平台\"\n- \"智能客户关系管理\" → \"客户关系智能管理平台\"\n- \"智能财务分析助手\" → \"财务智能分析预警平台\"\n- \"智能资产管理\" → \"固定资产智能管理平台\"\n- \"智能预算管理\" → \"全面预算智能编制与管理平台\"\n- \"智能投资分析\" → \"投资决策智能分析模型\"\n- \"智能市场分析\" → \"医药市场智能分析洞察系统\"\n- \"智能竞争情报\" → \"竞争情报智能监测与分析系统\"\n- \"OA智能员工助手\" → \"\"小羚\"智能办公助手\"\n- \"会议管理智能体\" → \"会议智能管理助手\"\n- \"智能网络安全监控系统\" → \"网络安全智能监控预警平台\"\n- \"党委宣传智能助手\" → \"党群宣传内容智能生成助手\"\n- \"公文智能写作\" → \"公文稿稿智能撰写助手\"\n- \"党群报表自动生成\" → \"党群报表自动生成机器人\"\n- \"行政费用异常检测\" → \"行政费用智能稽核机器人\"\n- \"客户信用风险管理\" → \"客户信用风险智能评估模型\"\n- \"应收账款风险管理\" → \"应收账款风险智能预警模型\"\n- \"对账流程自动化\" → \"财务对账流程自动化机器人\"\n- \"财务数据异常检测\" → \"财务数据智能稽核机器人\"\n- \"简历智能筛选\" → \"简历智能筛选与匹配机器人\"\n- \"培训需求智能识别\" → \"员工培训需求智能识别助手\"\n完成替换后，将修改后的完整表格以新Excel文件形式输出，文件名为\"文件1.csv\"。\n ", "input_file": "文件1.csv", "output_type": "数据编辑", "output_file": "文件1.csv", "eval_area": "C2:C111", "reference_file": "文件1_res.csv"} | |
| {"id": "FG_27", "question": "这是一份文件，该数据用于支持完成分析销售企业使用不同物流公司产生的费用金额及合计物流的费用金额，计算季度同比、环比指标， 计算年度同比、环比指标的工作。", "input_file": "A文件-物流公司费用数据分析.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "A文件-物流公司费用数据分析.xlsx", "eval_area": "sheet物流公司费用汇总!A1:F5\n sheet季度指标分析!A1:P14\n sheet年度指标分!A1:P5", "reference_file": "A文件-物流公司费用数据分析_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_28", "question": "面料模板!A1:W845", "input_file": "文件-1119.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "文件-1119.xlsx", "eval_area": "面料模板!A1:W845", "reference_file": "文件-1119_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_29", "question": "这个是10个月的工资表，可以看到A列有公司领导、产品研发部等部门名称，请把每个月每个sheet按部室进行合并。第一行作为表头合并后居中", "input_file": "各月按部门薪酬发放明细.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "各月按部门薪酬发放明细_按部门合并.xlsx", "eval_area": "1月!A1:O23\n 2月!A1:N24\n 3月!A1:N26\n 4月!A1:N26\n 5月!A1:N26\n 6月!A1:N25\n 7月!A1:O25\n 8月!A1:O25\n 9月!A1:R25\n 10月!A1:O24", "reference_file": "各月按部门薪酬发放明细_按部门合并_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_30", "question": "根据以上文档： 以电子表格的形式全部列出每一项未收回的其他应收款", "input_file": "工作簿1.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "工作簿2.xlsx", "eval_area": "A1:G1434", "reference_file": "工作簿2_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_31", "question": "帮我统计每个sku每个月分别的销售数量是多少，除去12月的平均月销是多少，近3个月的平均月销是多少，预测26年2月的货需数量是多少，需要给我生成一个表格，其中各个口味单支棒棒糖产品数量，折算成8支整盒的产品的数量，并且合并到相应的整盒产品的数量中，并按照整盒产品的数量来预测2月的货需数量。输出excel", "input_file": "销售单明细账_desensitized_desensitized.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "SKU 月销统计及预测_desensitized.xlsx", "eval_area": "A1:P96", "reference_file": "SKU 月销统计及预测_desensitized_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_32", "question": "你现在是销售团队专属数据分析师，请基于‘员工绩效’表的数据进行数据清洗，检查是否有空值、重复值、异常值标准是‘目标完成率＜80% 或＞120%’‘客单价＜5000 元或＞10000 元’、缺失值，新增一列标记列，只标记不清洗，生成名为清洗表的新表供我下载。", "input_file": "员工绩效.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "清洗表.xlsx", "eval_area": "A1:I39", "reference_file": "清洗表_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_33", "question": "从文件\"修正后的教师信息统计表（准）.xlsx\"中筛选出以下列：序号、学校名称、学校教师总数、以及所有学科教师数相关的列（列名包含\"学科\"或\"教师数\"等关键词的列），保留原始数据的所有行，按原顺序输出，生成新的Excel文件，文件名为\"筛选后的教师信息统计表.xlsx\"，保存在原文件所在目录。", "input_file": "脱敏后的教师信息统计表.csv", "output_type": "数据编辑", "output_file": "筛选后的教师信息统计表.xlsx", "eval_area": "A1:Q52", "reference_file": "筛选后的教师信息统计表_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_34", "question": "将文件\"研究二-后测共情测量原始数据导出-数字编码.xlsx\"中C列至V列（共20列）的数值编码替换为对应的文字选项。替换规则为：数值1替换为\"A.从不\"，数值2替换为\"B.很少\"，数值3替换为\"C.有时\"，数值4替换为\"D.常常\"，数值5替换为\"E.总是\"。替换后保留原文件的其他列和数据结构不变，将修改后的结果保存为新文件（文件名在原文件名基础上添加\"-已转换选项\"后缀）。", "input_file": "研究二-后测共情测量原始数据导出-数字编码.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "研究二 - 后测共情测量原始数据导出 - 数字编码 - 已转换选项.xlsx", "eval_area": "A1:V61", "reference_file": "研究二 - 后测共情测量原始数据导出 - 数字编码 - 已转换选项_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_35", "question": "检查附件中埋点定义表格的数据质量问题，按以下4条规则逐一验证：\n 1. 规则1：每个事件编号Data_ID（O列）必须有且只有一个属性名为\"eventname\"的记录（BH列，不区分大小写，允许event_name、event name、eventName等变体，但不允许拼写错误如evntname）\n 2. 规则2：所有eventname属性对应的取值（BK列）不能重复\n 3. 规则3：每个Data_ID必须有且仅有一个eventname属性（与规则1重复，合并检查）\n 4. 规则4：存在eventname属性的Data_ID不能重复\n \n 输出要求：在原文件中新建4个sheet，分别命名为\"问题1_eventname缺失或重复\"、\"问题2_eventname取值重复\"、\"问题3_已合并到问题1\"（空sheet或说明）、\"问题4_DataID重复\"。每个sheet包含：\n - 保留原表所有列（O列Data_ID、BH列属性名、BK列属性值及其他相关列）\n - 仅放入违反对应规则的问题行\n - 每个sheet第一行添加说明文字（如\"以下Data_ID缺失eventname或存在多个eventname\"）\n - 若某规则无问题，则该sheet仅保留表头和说明行", "input_file": "PP01_P_埋点定义_处理后_-_副本.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "埋点定义问题分析报告.xlsx", "eval_area": "问题1_缺少Eventname!A1:E28\n 问题4_DataID重复!A1:E73\n 问题5_Eventname格式不规范!A1:E2", "reference_file": "埋点定义问题分析报告_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_36", "question": "统计数据中每个小时（0-23时）分别有多少条订单记录，输出一个包含\"小时\"和\"订单数量\"两列的表格，按小时升序排列（0时到23时），保留整数。如果数据中存在订单时间字段（如包含时分秒的时间戳或日期时间列），则提取其中的小时部分进行分组统计；如果不存在时间字段则无法完成统计并说明原因。缺失时间信息的订单记录不参与统计。", "input_file": "人工订单 11-10_脱敏后.csv", "output_type": "数据编辑", "output_file": "各小时订单数量统计.xlsx", "eval_area": "A1:B25", "reference_file": "各小时订单数量统计_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_37", "question": "请基于\"辞工汇总表2024年度.xlsx\"和\"辞工汇总表2025年度.xlsx\"两个文件，筛选出\"非关键岗位\"的离职记录，按以下维度进行对比分析并生成可视化图表：\n 1. 统计2024年度与2025年度非关键岗位的离职人数总量对比（柱状图，横轴为年度，纵轴为离职人数）\n 2. 按部门维度统计两个年度非关键岗位离职人数的Top5部门对比（分组柱状图，横轴为部门名称，纵轴为离职人数，两个系列分别代表2024和2025年度，按2025年度离职人数降序排列）\n 3. 按离职原因统计两个年度非关键岗位的离职人数分布（分组柱状图，横轴为离职原因，纵轴为离职人数，两个系列分别代表2024和2025年度，按2025年度离职人数降序排列，仅展示Top5原因）\n \n 最终输出一个包含上述3个图表的可视化文件（PNG或在原Excel中新增sheet\"非关键岗位流失对比分析\"），每个图表需包含标题、轴标签、图例和数据标签。", "input_file": "辞工汇总表2024年度.xlsx\n 辞工汇总表2025年度.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "三份名单重复人员.xlsx", "eval_area": "汇总统计!A3:E6\n 汇总统计!A8:C9\n 汇总统计!A11:C13\n 部门统计!A2:C9\n 离职原因统计!A2:C8", "reference_file": "三份名单重复人员_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_38", "question": "从三个Excel文件（\"喘息服务已入住名单_脱敏版.xlsx\"、\"居家上门服务已服务对象名单_脱敏版.xlsx\"、\"失能又有低保人员名单_脱敏完成版_desensitized.xlsx\"）中，基于\"身份证号\"字段进行匹配，筛选出在三份名单中都存在的人员（即身份证号完全相同的记录），将筛选结果输出为一个新的Excel文件，文件名为\"三份名单重复人员.xlsx\"，包含这些人员的所有字段信息（以第一个文件的字段为准，若第二个第三个文件有额外字段则追加）。", "input_file": "喘息服务已入住名单_脱敏完成版_desensitized.xlsx\n居家上门服务已服务对象名单_脱敏完成版 (1)_desensitized.xlsx\n失能又有低保人员名单_脱敏完成版_desensitized.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "三份名单重复人员.xlsx", "eval_area": "无重复人员", "reference_file": "三份名单重复人员_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_39", "question": "将\"七年级标准.xlsx\"中所有分数字段（假设为名称包含\"分数\"或\"成绩\"的列）从满分25分按比例换算为满分60分，使用公式：换算后分数 = 原分数 × (60/25)。对换算结果保留2位小数，并在原表格中新增一列\"换算后分数(60分制)\"存储结果。若存在多个分数列，则对每个分数列分别新增对应的换算列。", "input_file": "七年级标准.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "七年级标准_分数换算_精确 2 位小数版.xlsx", "eval_area": "B2:B22", "reference_file": "七年级标准_分数换算_精确 2 位小数版_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_40", "question": "在\"七年级标准.xlsx\"文件中，为成绩列添加一个公式列，使得当在成绩列输入分数后，该公式列能够自动根据成绩值显示对应的等级分数。具体要求：\n 1. 在成绩列的右侧新增一列命名为\"等级分数\"\n 2. 该列使用公式自动计算：根据成绩数值区间映射到对应的等级分数\n 3. 映射规则采用常见的五等级制：90-100分→A（或5分）、80-89分→B（或4分）、70-79分→C（或3分）、60-69分→D（或2分）、60分以下→E（或1分），区间均为左闭右闭\n 4. 公式需要能够向下自动填充到所有有成绩数据的行\n 5. 若成绩列为空或非数值，则等级分数列显示为空\n 6. 保留原文件中的所有其他列和数据不变", "input_file": "七年级标准.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "七年级标准_带等级分数公式版.xlsx", "eval_area": "B5:B25", "reference_file": "七年级标准_带等级分数公式版_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_41", "question": "在 Excel 表中，对\"应用SPU\"列进行操作：为每个不同的应用SPU值新增一个空白行插入到该SPU首次出现的位置之前，其他列的数据和原有行保持不变。具体规则：\n 1. 识别\"应用SPU\"列中所有唯一值\n 2. 按原表中该SPU首次出现的行位置，在其上方插入一个新空白行\n 3. 新插入行的所有单元格保持空白\n 4. 原有数据行的顺序和内容完全不变\n 5. 将结果保存为新的 Excel 文件，文件名为\"原文件名_新增SPU行.xlsx\"", "input_file": "文件3.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "文件3.xlsx", "eval_area": "A1:W97", "reference_file": "文件3_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_42", "question": "从数据中筛选出\"是否参加个俱乐部活动\"字段值为\"是\"的所有记录，将这些记录的完整行数据输出为一个新的Excel文件，文件名为\"参加过俱乐部活动人群.xlsx\"，保留原数据的所有列，按原数据中的行顺序输出。", "input_file": "24题已分类数据.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "参加过俱乐部活动人群.xlsx", "eval_area": "'Sheet1'!A1:I5042", "reference_file": "参加过俱乐部活动人群_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_43", "question": "统计该Excel文件中所有2级和3级会计科目的借方发生额、贷方发生额、期初余额、期末余额，输出一个包含以下列的汇总表，文件名为“会计科目汇总表_2 级和 3 级.xlsx”：科目编码、科目名称、科目级次、借方发生额、贷方发生额、期初余额、期末余额。所有金额最多保留2位小数，末尾0可省略，按科目编码升序排列，输出全部符合条件的科目（不限制Top N）。", "input_file": "序时账查询_(1)_-整理.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "会计科目汇总表_2 级和 3 级.xlsx", "eval_area": "'Sheet1'!A1:G233", "reference_file": "会计科目汇总表_2 级和 3 级_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_44", "question": "请统计支部书记的年龄结构分布，具体要求如下：\n 1. 计算全体支部书记各年龄段的人数占比（百分比保留2位小数）\n 2. 按单位类型分组统计：将数据分为\"省公司系统\"和\"直属单位\"两大类，其中省公司系统包含（省公司本部、省公司所属直属单位、地市公司本部、地市公司所属区县供电公司、地市公司所属业务支撑机构），直属单位包含（直属单位本部、直属单位所属二级单位、直属单位所属三级单位），分别计算每大类下各年龄段支部书记的人数占比\n 3. 按支部类型分组统计：根据数据中的\"党支部类型\"字段进行分组，计算每种支部类型下各年龄段支部书记的人数占比\n 4. 输出形式：根据“统计报告模板.xlsx”中的格式填充对应统计数据，生成一个包含三个统计表的结果文件（整体年龄占比表、按单位类型的年龄占比表、按支部类型的年龄占比表），文件名为“支部书记年龄结构分布统计报告.xlsx”。\n5.没有填写年龄的数据跳过，不计入最后的统计。", "input_file": "调研原始数据（删除其他、分部后）.xlsx\n统计报告模板.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "支部书记年龄结构分布统计报告.xlsx", "eval_area": "'全体年龄占比'!B3:C6,'按单位类型年龄占比'!B4:C7,'按单位类型年龄占比'!B11:C14,'按支部类型年龄占比'!B4:C7,'按支部类型年龄占比'!B11:C14,'按支部类型年龄占比'!B18:C21,'按支部类型年龄占比'!B25:C28", "reference_file": "支部书记年龄结构分布统计报告_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_45", "question": "请分析\"访客分析48周.xlsx\"和\"访客分析49周.xlsx\"两个文件，筛选出访问链接相关字段值中包含\"1601486834086\"且\"发起询盘\"字段值为\"1\"的所有记录，统计这些记录对应的\"进店词来源\"字段的出现次数。将统计结果按次数降序排列，次数一样就按进店词升序排列，输出为一个包含两列的表格，文件名为\"产品1601486834086进店词统计.xlsx\"：第一列为\"进店词\"，第二列为\"出现次数\"。若两个文件中存在相同进店词，需合并计数。若\"进店词\"字段存在空值或缺失，则该行不参与统计。最终结果保留所有满足条件的进店词（不限制Top N）。", "input_file": "访客分析48周.xlsx\n访客分析49周.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "产品1601486834086进店词统计.xlsx", "eval_area": "'Sheet1'!A1:B6", "reference_file": "产品1601486834086进店词统计_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_46", "question": "根据文件“高级语言程序设计.xlsx”中的姓名-成绩对应关系，将文件“1.xlsx”中每个姓名对应的“成绩”列填充完整。具体规则：以姓名为匹配键，从“高级语言程序设计.xls”中查找对应成绩并填入“1.xlsx”的对应行；若“1.xlsx”中某姓名在“高级语言程序设计.xlsx”中不存在，则该单元格保持为空；若存在重复姓名，取“高级语言程序设计.xlsx”中首次出现的成绩；成绩保留原始格式（若为数值则保留2位小数）；操作完成后将结果保存回“1.xlsx”文件，不新增sheet或文件。", "input_file": "1.xlsx\n高级语言程序设计.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "1.xlsx", "eval_area": "'Sheet1'!D2:D56", "reference_file": "1_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_47", "question": "根据文件“单片机技术课程设计.xlsx”中的姓名-成绩对应关系，将文件“1.xlsx”中每个姓名对应的“成绩”列填充完整。具体规则：以姓名为匹配键，从“单片机技术课程设计.xls”中查找对应成绩并填入“1.xlsx”的对应行；若“1.xlsx”中某姓名在“单片机技术课程设计.xlsx”中不存在，则该单元格保持为空；若存在重复姓名，取“单片机技术课程设计.xlsx”中首次出现的成绩；成绩保留原始格式（若为数值则保留2位小数）；操作完成后将结果保存回“1.xlsx”文件，不新增sheet或文件。", "input_file": "1.xlsx\n单片机技术课程设计.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "1.xlsx", "eval_area": "'Sheet1'!D2:D56", "reference_file": "1_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_48", "question": "以文件\"价格填充.xlsx\"和\"物料单价.XLSX\"为数据源，规格型号作为匹配键，物料描述列作为被匹配内容，将匹配上的单价列数值填充到文件\"价格填充.xlsx\"的Sheet1工作表中的\"价格\"列。\n \n 匹配规则：以\"价格填充.xlsx\"中的“规格型号”列作为匹配值，在\"物料单价.XLSX\"的“物料描述”列中进行模糊匹配，英文大小写不影响匹配；\n 若\"价格填充.xlsx\"中某行在\"物料单价.XLSX\"中找不到对应匹配键，则该行价格列保持原值（若原为空则仍为空）；若\"物料单价.XLSX\"中同一匹配键存在多条记录，取最后一条的单价值；\n \n 填充完成后将结果保存回\"价格填充.xlsx\"的Sheet1，不改变原有其他列和行的顺序及内容。", "input_file": "价格填充.xlsx\n物料单价.XLSX", "output_type": "数据编辑", "output_file": "价格填充.xlsx", "eval_area": "'Sheet1'!B2:B2806", "reference_file": "价格填充_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_49", "question": "计算每家公司在第15周到第18周的所有发货量，20s和40s的发货量合并统计，以港口分组，输出每个装货港口和卸货港口发货量最多的公司及其发货量，最终输出一个包含两个汇总表格的xlsx文件，文件名为“发货量统计.xlsx”，两个表格都包含“港口名”、“总发货量”、“发货人”、“单公司最高发货量”字段，按照总发货量降序排序，总发货量相同的就按照港口名排序，分别存放在不同的sheet里，分别为“第一装港”和“最终卸港”。总发货量为0的港口不需要统计。", "input_file": "A口岸发货人统计合并结果_详细版（1-43）.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "发货量统计.xlsx", "eval_area": "'第一装港'!A1:D6,'最终卸港'!A1:D91", "reference_file": "发货量统计_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_50", "question": "请仅保留文件中“人员名单”Sheet里的所列人员的进出记录信息，在“人员进出纪录”这个sheet中进行提取，只要11月6日这天的进出纪录信息。按照“姓名”、“最早进入-读头名称”、“最早进入时间”、“最晚离开-读头名称”、“最晚离开时间”、“部门编号”这些字段进行统计。如果某个人员在当前没有出入信息，则只保留姓名，将其他内容置空。某个人员在当天有多次出入信息，只保留最新的一次纪录。筛选完成后将结果保存到新xlsx文件中，命名为“指定人员进出纪录.xlsx”。", "input_file": "人员进出记录_20251112165352(2).xls", "output_type": "数据编辑", "output_file": "指定人员进出纪录.xlsx", "eval_area": "'Sheet1'!B1:F110", "reference_file": "指定人员进出纪录_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_51", "question": "将文件里两个sheet进行整合，同一个公司的同一项数据要相加，最后整合成一个表格，按照总发运量进行降序排序，总发运量一样的就按照公司名排序，同一个公司的序号以“Sheet1”的序号为准。输出一个新的汇总表格，文件名为“口岸发运量汇总数据.xlsx”，汇总的表格包含“序号”、“指定发货人”、“20s总发运量”、“40s总发运量”、“总发运量”这些字段。", "input_file": "B口岸发货人发运量统计结果TJ版.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "口岸发运量汇总数据.xlsx", "eval_area": "'Sheet1'!A1:E122", "reference_file": "口岸发运量汇总数据_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_52", "question": "在数据表中，按开发商字段进行分组，并根据楼盘开盘时间将小区划分为2015年及以前、2016–2020年、2021年及以后三个时间阶段；在每个开发商分组内，分别统计各时间阶段对应的小区数量以及不同小区等级的小区数量分布情况。最后输出一个统计表，包含字段开发商、开盘时间阶段、小区数量、X级小区数（这里的X根据文件中的小区等级来统计，比如A级小区数，多于一种等级就往右扩列），保存为新文件“楼盘开盘统计.xlsx”。没有开盘时间的数据跳过，不进行统计。\n最终统计的结果按照开盘时间阶段分组，小区数量降序排序，小区数量还一样的话按照开发商名称升序排序。", "input_file": "楼盘字典导出明细.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "楼盘开盘统计.xlsx", "eval_area": "'Sheet1'!A1:E279", "reference_file": "楼盘开盘统计_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_53", "question": "统计2025年10月1日至10月31日期间，每天各种骨料的供应量（单位：吨）。\n创建并输出一个新表格，文件名为“2025年11月1日计算结果.xlsx”，其中：行为日期（2025-10-01 至 2025-10-31，共31行，即使某日无数据也需保留该日期行，供应量填0）；列为各种不同的货物名称（骨料类型），按名称首字的拼音顺序自左向右排列；单元格内容为当日该骨料的供应量数值。\n 日期按时间升序排列（10月1日在最上方，10月31日在最下方）。数值保留2位小数。", "input_file": "2025年11月1日.xls", "output_type": "数据编辑", "output_file": "2025年11月1日计算结果.xlsx", "eval_area": "'Sheet1'!IA1:L32", "reference_file": "2025年11月1日计算结果_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_54", "question": "对数据按以下三个维度分别统计\"SBM综合效率\"、\"SBM纯技术效率\"、\"SBM规模效率\"的均值（保留4位小数）：\n 1) 时间维度：按年份（2019、2020、2021、2022、2023）分组，计算每年三个效率指标的均值；\n 2) 空间维度：按地区分组（东部地区包含北京、上海、广东、江苏、浙江、福建共48家企业；中部地区包含安徽、湖北共2家企业），计算每个地区三个效率指标的均值；\n 3) 时空耦合维度：按\"地区+年份\"组合分组（东部2019、东部2020...中部2023），计算每个组合下三个效率指标的均值，用于展示两区域效率的年度变化趋势。\n \n 最终输出一个汇总表格，包含三部分结果，按照“统计结果模板.xlsx”文件的格式进行统计，将对应的数据填入，保存为结果并重命名为“统计结果.xlsx”。", "input_file": "SBM效率分析年度详细结果_含地理信息【采用】.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "统计结果.xlsx", "eval_area": "'计算结果'!B3:D7,'计算结果'!B13:D14,'计算结果'!C20:E29", "reference_file": "统计结果_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_55", "question": "从所有文件中提取全部人员记录，识别出\"身份证号完全相同\"或\"姓名完全相同\"（任一条件满足即视为重复）的所有记录，将这些重复人员的完整信息（包括所有原始列及其所在文件名）输出到一个新的汇总表格中，按身份证号和姓名组合排序，保留所有重复记录（不去重），将结果保留在新表格文件中，文件名为“统计结果.xlsx”，输出格式如下：\n1.Sheet1 命名为\"姓名重复\"：列出所有姓名重复的记录，包含字段：数据来源文件名、序号、姓名、身份证号、联系电话。按数据来源分组排序，每组内按序号升序排序。\n2. Sheet2 命名为\"身份证重复\"：列出所有身份证号重复的记录，包含字段：数据来源文件名、序号、姓名、身份证号、联系电话。按数据来源分组排序，每组内按序号升序排序。\n3. 重复判定规则：姓名或身份证号在至少 2 条不同记录中出现（可以是同一文件内不同行，也可以是跨文件）。\n4. 缺失值处理：姓名或身份证号为空的记录不参与比对。\n5. 如无重复的，则不生成sheet。", "input_file": "A社区服务对象花名册.xlsx\nB村服务对象花名册.xlsx\nC社区对象服务花名册.xlsx\nD村服务对象花名册.xlsx\nE社区服务对象花名册.xlsx\nF村服务对象花名册.xlsx\nG社区服务对象花名册.xlsx\nH社区服务对象花名册.xlsx\nI村服务对象花名册.xlsx\nJ村服务对象花名册.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "统计结果.xlsx", "eval_area": "'姓名重复'!A1:E3", "reference_file": "统计结果_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_56", "question": "对\"A城用检.xlsx\"中的每道选择题（单选多选都要），统计其所有选项各自被选择的次数和占比（保留2位小数，格式为\"XX.XX%\"），并统计该题的有效参与人数。在统计前，先过滤掉以下明显有逻辑问题的数据行：(1)同一题目中选择了互斥选项的记录（如单选题出现多个答案）；(2)同一用户ID在同一题目上有重复提交且答案不一致的记录（保留最早一次提交）。最终输出一个汇总表格，包含以下列：题目编号、题目名称、选项内容、被选次数、占该题总数的百分比、该题有效参与人数。表格按题目列从左到右出现的顺序排列，同一题目内按选项被选次数降序排列。将最后的统计结果输出为一个新表格，文件名为“问卷统计结果.xlsx”。", "input_file": "A城用检.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "问卷统计结果.xlsx", "eval_area": "'Sheet1'!A1:F238", "reference_file": "问卷统计结果_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_57", "question": "仿照表格\"小辰每日现实情况表现表.xls\"的Sheet1，在Sheet2和Sheet3按照一样的格式分别添加上中午和晚上的表，中午的项目是按时午餐、洗手、小便、独立吃饭、喝水、午休/安静休息，晚上的项目是按时晚餐、洗手、小便/如厕、自己吃饭、刷牙/洗脸、按时上床睡觉，中午和晚上这些项目对应每天的内容留空。然后将修改后的完整表格保存为新的Excel文件，文件名为“小辰每日现实情况表现表.xlsx”。", "input_file": "小辰每日现实情况表现表.xls", "output_type": "数据编辑", "output_file": "小辰每日现实情况表现表.xls", "eval_area": "'Sheet2'!A1:I11,'Sheet3'!A1:I11", "reference_file": "小辰每日现实情况表现表_res.xls"} | |
| {"id": "FG_58", "question": "对所有Excel文件，按\"客户名称\"字段分组统计。对每个客户，在其对应文件的I2单元格写入公式：运费总金额 - 运单总数量 × 1.8，并将I1单元格标题设为\"补差价\"。其中\"运费总金额\"为该客户所有记录中运费列的求和，\"运单总数量\"为该客户记录行数（不含表头，空行不计）。计算结果保留2位小数。修改后保存原文件。", "input_file": "A店_揽收明细.xlsx\nB店_揽收明细.xlsx\nC店_揽收明细.xlsx\nD店_揽收明细.xlsx\nE店_揽收明细.xlsx\nF店_揽收明细.xlsx\nG店_揽收明细.xlsx\nH店_揽收明细.xlsx\nI店_揽收明细.xlsx\nJ店_揽收明细.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "A店_揽收明细.xlsx\nB店_揽收明细.xlsx\nC店_揽收明细.xlsx\nD店_揽收明细.xlsx\nE店_揽收明细.xlsx\nF店_揽收明细.xlsx\nG店_揽收明细.xlsx\nH店_揽收明细.xlsx\nI店_揽收明细.xlsx\nJ店_揽收明细.xlsx", "eval_area": "[A店_揽收明细.xlsx]#['揽收明细'!I1:I2]\n[B店_揽收明细.xlsx]#['揽收明细'!I1:I2]\n[C店_揽收明细.xlsx]#['揽收明细'!I1:I2]\n[D店_揽收明细.xlsx]#['揽收明细'!I1:I2]\n[E店_揽收明细.xlsx]#['揽收明细'!I1:I2]\n[F店_揽收明细.xlsx]#['揽收明细'!I1:I2]\n[G店_揽收明细.xlsx]#['揽收明细'!I1:I2]\n[H店_揽收明细.xlsx]#['揽收明细'!I1:I2]\n[I店_揽收明细.xlsx]#['揽收明细'!I1:I2]\n[J店_揽收明细.xlsx]#['揽收明细'!I1:I2]", "reference_file": "A店_揽收明细_res.xlsx\nB店_揽收明细_res.xlsx\nC店_揽收明细_res.xlsx\nD店_揽收明细_res.xlsx\nE店_揽收明细_res.xlsx\nF店_揽收明细_res.xlsx\nG店_揽收明细_res.xlsx\nH店_揽收明细_res.xlsx\nI店_揽收明细_res.xlsx\nJ店_揽收明细_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_59", "question": "对 seasonal_values.xlsx 中的数据，\n 按Site（位点）和season（季节）两个维度进行分组，分别计算 TN（总氮）和 TP（总磷）两个水质指标的平均值、标准差和变化幅度（最大值-最小值）。\n \n 输出一个汇总表格，文件名为“seasonal_values_统计.xlsx”，包含以下列：Site、season、TN平均值、TN标准差、TN变化幅度、TP平均值、TP标准差、TP变化幅度。\n \n 所有数值保留2位小数。\n \n 表格按位点升序、季节按春夏秋冬顺序排列。若某位点某季节的TN或TP存在缺失值，则该组合在计算统计量时忽略缺失值；若某组合下所有值均缺失，则该行统计量显示为\"无数据\"。", "input_file": "seasonal_values.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "seasonal_values_统计.xlsx", "eval_area": "'Sheet1'!A1:H9", "reference_file": "seasonal_values_统计_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_60", "question": "对\"2025商品A销售明细查询数据.xls\"按\"商品名\"和\"商品单位\"分组，\n 统计2025年相比2024年的客户变化情况，输出一张汇总表，文件名为“销售汇总表.xlsx”，包含以下列：商品名、商品单位、新增客户数、新增客户金额、流失客户数、流失客户金额、增长客户数、增长客户增加金额、下跌客户数、下跌客户下跌金额。\n \n 其中：新增客户指2025年有购买但2024年无购买的客户；流失客户指2024年有购买但2025年无购买的客户；增长客户指2024和2025年均有购买且2025年金额大于2024年的客户；下跌客户指2024和2025年均有购买且2025年金额小于2024年的客户。\n \n 所有金额保留2位小数，客户数为整数。结果按\"新增客户金额\"降序排列，输出Top 20（若不足20则全量输出）。", "input_file": "2025商品A销售明细查询数据.xls\n2024商品A销售明细查询数据.xls", "output_type": "数据编辑", "output_file": "销售汇总表.xlsx", "eval_area": "'Sheet1'!A1:J10", "reference_file": "销售汇总表_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_61", "question": "基于2024年和2025年的销售数据，统计客户变化情况并输出一个汇总表，包含以下四类客户及其对应金额（金额保留2位小数）：\n 1. 新增客户：2025年有销售记录但2024年无销售记录的客户数量，及其2025年销售总金额\n 2. 流失客户：2024年有销售记录但2025年无销售记录的客户数量，及其2024年销售总金额\n 3. 增长客户：2024和2025年均有销售记录且2025年销售金额大于2024年的客户数量，及其金额增加值（2025年金额-2024年金额）\n 4. 下跌客户：2024和2025年均有销售记录且2025年销售金额小于2024年的客户数量，及其金额减少值（2024年金额-2025年金额，以正数表示）\n \n 客户识别规则：使用\"单位全名\"字段作为唯一标识；销售金额字段使用\"销售金额\"字段作为唯一标识。缺失值处理：客户名称为空的记录不参与统计；金额为空视为0。输出格式：一个包含\"客户类型、客户数量、对应金额\"三列的汇总表，文件名为“销售统计汇总表.xlsx”。", "input_file": "2024商品A单位销售统计数据.xls\n2025商品A销售明细查询数据.xls", "output_type": "数据编辑", "output_file": "销售统计汇总表.xlsx", "eval_area": "'Sheet1'!A1:C5", "reference_file": "销售统计汇总表_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_62", "question": "提取文件中学校B的所有学生的成绩，根据学科从左到右的排序，统计每个学科的学校平均分与各班级的平均分，如果有缺考的人员不计入平均分的统计。需要输出的字段为：学科、校平均分、平均分最高的班级、该班级的平均分、班级人数。将统计结果输出为新表格文件，文件名为“学校平均分.xlsx”。", "input_file": "高一原始分_总分报表_最终版.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "学校平均分.xlsx", "eval_area": "'Sheet1'!A1:E10", "reference_file": "学校平均分_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_63", "question": "统计月初月末，离职，入职人数，按销售部分。新文件表头为销管部、月初在职人数、月末在职人数、本月入职人数、本月离职人数、能否核对上（是/否），按销售部编号顺序。", "input_file": "人力行程表.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "销售部汇总.xlsx", "eval_area": "A2:F7", "reference_file": "销售部汇总_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_64", "question": "这是一份海关商品编码文件。请你帮我识别商品编码（列A）中不足6位的，在前面补充一个0，并将商品编码（列A）所有单元格转为文本格式。", "input_file": "海关商品编码6位_desensitized.csv", "output_type": "数据编辑", "output_file": "海关商品编码6位_processed.csv", "eval_area": "A1:A5619", "reference_file": "海关商品编码6位_processed_res.csv"} | |
| {"id": "FG_65", "question": "你是一名会计，这是一份银行流水，请将该流水按照交易日期和对方户名分别统计收入和支出，“收入/支出金额”列中数据为正的是收入，数据为负的是支出，将交易日期作为行标题，只识别日期，忽略时间，对方户名作为列标题。\n 收入：收入/支出金额栏中正数为收入，按交易日期和对方户名进行统计，收入报表生成时，去掉数字前面的正号 同时补充完整收入报表中的日期\n 支出：收入/支出金额栏中负数为支出，按交易日期和对方户名进行统计，支出报表输出时，将负号去掉", "input_file": "20251101-20251130.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "收入统计表.xlsx\n支出统计表.xlsx", "eval_area": "A1:L17", "reference_file": "收入统计表_res.xlsx\n支出统计表_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_66", "question": "请检查所有提供的 Excel 文件中是否存在\"姓名完全相同\"或\"身份证号完全相同\"的记录（跨文件比对）。输出一个新的 Excel 文件，文件名为“重复信息.xlsx”，包含以下内容：\n 1. Sheet1 命名为\"姓名重复\"：列出所有姓名重复的记录，包含字段：年级、班级、姓名、身份证号。按姓名分组排序，每组内按年级和班级升序排序。\n 2. Sheet2 命名为\"身份证重复\"：列出所有身份证号重复的记录，包含字段：年级、班级、姓名、身份证号。按身份证号分组排序，每组内按年级和班级升序排序。\n 3. 若某文件有多个 sheet，需遍历所有 sheet 进行比对。\n 4. 重复判定规则：姓名或身份证号在至少 2 条不同记录中出现（可以是同一文件内不同行，也可以是跨文件）。\n 5. 缺失值处理：姓名或身份证号为空的记录不参与比对。\n 6. 如无重复的，则不生成sheet。", "input_file": "七年级.xlsx\n八年级.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "重复信息.xlsx", "eval_area": "'姓名重复'!A1:D3", "reference_file": "重复信息_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_67", "question": "对文件 “YH.xls” 中的数据表格进行以下操作：删除\"州\"列（若存在多个包含\"州\"字样的列，删除列名完全匹配\"州\"或语义最接近\"州/省份/地区\"的那一列），然后按照\"询盘数\"列（若列名不完全匹配则选择语义最接近\"询盘数量/询盘次数/咨询数\"的列）进行降序排序，将排序后的结果输出为新的文件 \"YH_修改后.xlsx”", "input_file": "YH.xls", "output_type": "数据编辑", "output_file": "YH_修改后.xlsx", "eval_area": "A1:E68", "reference_file": "YH_修改后_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_68", "question": "把附件“牧业个职能部门签到签退明细”中人员对应的部门，补充到附件“总部职能员工1-9月日平均工作小时数统计表_含序号”中人员后边一列，输出excel。", "input_file": "各职能部门签到签退明细.xlsx\n总部职能员工1-9月日平均工作小时数统计表_含序号.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "总部职能员工1-9月日平均工作小时数统计表_含部门.xlsx", "eval_area": "A2:N428", "reference_file": "总部职能员工1-9月日平均工作小时数统计表_含部门_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_69", "question": "帮我根据这个格式整理数据，用excel输出：开发类型 W45 W46 占比 环比 差额 总计", "input_file": "工作簿2.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "开发类型统计_W45_W46.xlsx", "eval_area": "A1:F4", "reference_file": "开发类型统计_W45_W46_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_70", "question": "读取文件\"yh数据总览2025-12-08_已脱敏.xlsx\"，按\"询盘数\"字段对“国家及地区TOP10”字段进行降序排序，提取询盘数最高的前10个“国家及地区”及其对应的询盘数，生成一个新的Excel文件，文件名为\"询盘数Top10国家.xlsx\"，包含两列，列名分别是：国家名称、询盘数。只保留10个“国家及地区”，如果遇到超出数量且询盘数打平，保留国家及地区的名称中数字编号小的", "input_file": "yh数据总览2025-12-08_已脱敏.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "询盘数Top10国家.xlsx", "eval_area": "A1:B11", "reference_file": "询盘数Top10国家_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_71", "question": "对输入数据表的前两页sheet的可转为数值型的表头（代表“周”的含义，如“5”代表第5周），操作后使得表头从第1周到第40周升序排列，仅调整表头可转为数值型（“周”的含义）相关列的顺序，不改变所有单元格数值和其他无关列的结构顺序。保存到新的文件“调整后_指定发货统计报告_已脱敏.xlsx”", "input_file": "指定发货统计报告_已脱敏.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "调整后_指定发货统计报告_已脱敏.xlsx", "eval_area": "20s统计!A1:AP111;40s统计!A1:AP111", "reference_file": "调整后_指定发货统计报告_已脱敏_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_72", "question": "根据 export_脱敏版.xls 中的数据，将牧七场员工信息表中每位员工的以下四个字段补全：*合同期限类型、*合同开始日期、合同期限、合同结束日期。具体规则如下：通过员工唯一标识（如工号或身份证号）在 export_脱敏版.xls 中匹配对应记录，将匹配到的合同信息回填到牧七场表的对应行；若 export_脱敏版.xls 中某员工存在多条合同记录，取合同开始日期最新的一条；若某员工在 export_脱敏版.xls 中无匹配记录，则该员工的四个字段保持原样（不填充）；日期格式统一为 YYYY-MM-DD；合同期限若为数值则保留整数（单位：月或年，以 export_脱敏版.xls 中实际单位为准）；操作完成后在原牧七场文件中直接更新这四列，不生成新文件。", "input_file": "export_脱敏版.xls\n2_NMT_HR_02农牧投人力信息化项目《员工信息采集模板》V1.2_20250922牧七场(1)(1)_脱敏版.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "2_NMT_HR_02农牧投人力信息化项目《员工信息采集模板》V1.2_20250922牧七场(1)(1)_脱敏版.xlsx", "eval_area": "'合同信息'!H10:H87\n'合同信息'!I10:I87\n'合同信息'!K10:K87\n'合同信息'!L10:L87", "reference_file": "2_NMT_HR_02农牧投人力信息化项目《员工信息采集模板》V1.2_20250922牧七场(1)(1)_脱敏版_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_73", "question": "在文件\"总认购人数\"的表中，读取其A列的所有非空值作为\"已认购手机号集合\"（去除前后空格）。然后在名为\"1_脱敏版\"的工作表，读取其\"用户手机号\"列的所有值，逐行判断该手机号是否存在于\"已认购手机号集合\"中。在\"用户手机号\"列右侧新增一列，列名为\"是否已认购\"，若该行手机号未出现在\"已认购手机号集合\"中则标记为\"否\"，否则标记为\"是\"。处理完成后将结果保存到原文件的\"1_脱敏版\"工作表中，覆盖原有数据。", "input_file": "1_脱敏版.csv\n总认购人数_去重后_脱敏版.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "1_脱敏版.csv", "eval_area": "'1_脱敏版'!B1:B75", "reference_file": "1_脱敏版_res.csv"} | |
| {"id": "FG_74", "question": "把个人业绩填入到对应的个人情况表里面去", "input_file": "个人情况.xlsx\n个人业绩.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "个人情况_合并业绩.xlsx", "eval_area": "A1:Q793", "reference_file": "个人情况_合并业绩_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_75", "question": "请分析@销售订单_202511.xlsx，按客户名称汇总价税合计金额，生成包含排名、订单数量、平均金额的汇总报告。然后在汇总报告中添加区域列，根据客户名称中是否包含'上海'进行分类。最后将汇总数据根据客户名称完全匹配的规则填入@客户销售额.xlsx的销售额字段中，对未匹配项分别列出，严格保持客户销售额文件的原始顺序。", "input_file": "客户销售额.xlsx\n销售订单_202511.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "客户销售额_修改后.xlsx\n汇总报告.xlsx", "eval_area": "[客户销售额_修改后.xlsx]#[‘Sheet1’!A1:F21]\n[汇总报告.xlsx]#[‘Sheet1’!A1:B32]", "reference_file": "客户销售额_修改后_res.xlsx\n汇总报告_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_76", "question": "基于\"项目工时1214版.xlsx\"中1-12月的数据，填写员工工时分配表。工时占比为百分制，不要小数（如12%）。若遇到总工时为0的员工，项目占比填0%。", "input_file": "项目工时1214版.xlsx\n员工工时分配表.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "员工工时分配表_已填充.xlsx", "eval_area": "[员工工时分配表_已填充.xlsx]#['工时统计'!A1:S53]", "reference_file": "员工工时分配表_已填充_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_77", "question": "统计下每个加盟店各个月份的入职人力，然后按照【每月新增人力.xlsx】sheet1中的统计要求进行填写", "input_file": "当月入职人力.xlsx\n入职人力统计报表.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "入职人力统计报表.xlsx", "eval_area": "[入职人力统计报表.xlsx]#[‘Sheet1’B2:L90!]", "reference_file": "入职人力统计报表_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_78", "question": "读取文件\"大论文问卷数据607.xlsx\"中的所有数据，对数据进行清洗和预处理，具体操作包括：(1) 对于数值型列，使用该列的中位数填充缺失值；对于文本型列，使用该列的众数填充缺失值；(2) 识别数值型列中的异常值（定义为超出均值±3倍标准差范围的值），将异常值替换为该列的中位数；(3) 生成一个新文件，命名为\"大论文问卷数据607_cleaned.xlsx\"，并在前3行插入数据清洗说明（包括：原始数据行数、清洗后行数、缺失值填充方法、异常值处理方法）。", "input_file": "大论文问卷数据607.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "大论文问卷数据607_cleaned.xlsx", "eval_area": "cleaned_data!A1:AI608", "reference_file": "大论文问卷数据607_cleaned_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_79", "question": "将两个表格中90周岁以上人员信息合并到一个表格中，表头在第一行, 分别是[ \n序号\n \n姓名\n \n身份证号\n \n年龄\n \n残疾等级\n \n发放月份\n \n发放金额（元）\n \n残疾类别\n \n补贴对象类型\n \n残疾人证号\n \n性别\n \n家庭住址\n \n民族\n \n是否当月新增或续发\n \n是否当月标准变更\n \n来源表\n \n残疾人电话\n \n村居\n \n ]", "input_file": "202510残疾人两项补贴发放明细表-筛选用_desensitized.xlsx\n2025-10生活补贴发放明细表10505-筛选用_desensitized.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "60周岁以上人员信息.xlsx", "eval_area": "Sheet1!A1:S915", "reference_file": "60周岁以上人员信息_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_80", "question": "读取文件\"数据-251106.csv\"，对其中所有数值型列进行数据清洗：(1) 缺失值处理：用该列的中位数填充；(2) 异常值处理：采用3σ原则（均值±3倍标准差），将超出范围的值替换为该列的中位数；(3) 将清洗后的数据覆盖保存到原文件\"数据-251106.csv\"中，保持原有列名和行顺序不变，数值保留2位小数。", "input_file": "数据-251106.csv", "output_type": "数据编辑", "output_file": "数据-251106.csv", "eval_area": null, "reference_file": "数据-251106_res.csv"} | |
| {"id": "FG_81", "question": "根据工时sheet页的数据，计算每个员工每个项目工时比例，不要更换表头和行的顺序，你唯一要做的就是把工时换成比例，保留2位有效数字，并在AB列统计该员工总工时", "input_file": "5月.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "5月_工时_proportions.xlsx", "eval_area": "Sheet1!A1:AB13", "reference_file": "5月_工时_proportions_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_82", "question": "根据附件，选取每名员工每天的最早签到时间和最晚签退时间，用最大时间减最小时间算出每日工作小时数，没有签到数据或签退数据的当天考勤数据可以忽略，之后刨除周六日考勤数据，算出1月份每名员工日平均工作小时数，并输出为excel表格，表头在第一行: [人员、部门、日平均工作小时]， 行的顺序按照员工序号来。", "input_file": "1.xlsx\n2.xlsx\n3.xlsx\n4.xlsx\n5.xlsx\n6.xlsx\n7.xlsx\n8.xlsx\n9.xlsx\n10.xlsx\n11.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "DEA分析数据-1128_processed.csv", "eval_area": null, "reference_file": "DEA分析数据-1128_processed_res.csv"} | |
| {"id": "FG_83", "question": "帮我分析2024年成交数据和2025年成交数据，并做对比，将每个省涵盖 的四种客户类型所对应的成交价格区间进行归纳整理，把统计数据表格填写完整，其中差额一栏写2025年金额 减去2024年金额的差额，负数用“-”号 表示，确保数据准确", "input_file": "2025年成交数据.xlsx\n2024年成交数据.xlsx\n统计数据.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "统计数据.xlsx", "eval_area": "Sheet1!A1:T126", "reference_file": "统计数据_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_84", "question": "将文件《DEA分析指标原始数据-1128.xlsx》中的数据按照《DEA分析数据-1128.xlsx》的表结构进行整理和填充，保持《DEA分析数据-1128.xlsx》的E列不变，按照这个顺序填充。生成2023年的面板数据。", "input_file": "DEA分析指标原始数据-1128.xlsx\nDEA分析数据-1128.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "DEA分析数据-1128_2023.xlsx", "eval_area": "Sheet1!A1:Q127", "reference_file": "DEA分析数据-1128_2023_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_85", "question": "请先学习下报关阶段费用分类手册，然后对报关成本记录进行分析，先做一张成本结构表输出到excel，表头是：序号，费用大类，金额，占比", "input_file": "报关成本记录_2025-12-12.xlsx\n 报关阶段费用分类手册20251212.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "报关成本结构表.xlsx", "eval_area": "Sheet1!A1:D12", "reference_file": "报关成本结构表_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_86", "question": "请帮我提取每个城市所有年份的面源污染强度(t/hm2)，按照数据结构.xlsx的格式填到其中去，城市安字母顺序排列，比如 A开的在第一行", "input_file": "数据结构.xlsx\n 四省份综合数据.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "output.xlsx", "eval_area": "Sheet1!A1:P50", "reference_file": "output_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_87", "question": "将数据表中的表1与表2数据进行比对整合汇总，规则为，以表1中的姓名和日期为唯一值查找表2中的挂号操作员数据，并将该数据加到表1数据后。", "input_file": "desensitized_data.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "merged_summary_data.xlsx", "eval_area": "Sheet1!J2:J1000", "reference_file": "merged_summary_data_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_88", "question": "对\"出行方式排查.csv\"和\"员工基础信息.xlsx\"两个文件进行数据合并去重处理：以\"名字\"字段为去重键，当两个表格中存在相同名字时仅保留一条记录；最终输出包含\"事业部\"、\"站点\"、\"名字\"三列的新数据表，并将结果保存为新文件\"合并去重结果.xlsx\"。", "input_file": "员工基础信息.xlsx\n 出行方式排查.csv", "output_type": "数据编辑", "output_file": "合并去重结果.xlsx", "eval_area": "A2:C1109", "reference_file": "合并去重结果_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_89", "question": "对7个班级的学生考勤表进行数据分析，绘制一张折线图展示各班级事假人数随时间的变化趋势。具体要求：\n 1. 横轴为所有班级共有的日期（按时间升序排列），纵轴为事假人数，纵轴范围固定为0-10，刻度间隔为1\n 2. 图中包含7条折线，每条折线代表一个班级（24级人工智能1-7班），使用不同颜色区分\n 3. 图例为横向排列，位置在折线图边框内的顶端，图例字体大小为12\n 4. 图表标题为\"各班级事假人数趋势对比\"，标题字体大小为18\n 5. 输出为一个完整可执行的Python代码文件，可复制在word上，使用指定的三个库（numpy、pandas、pyecharts）实现", "input_file": "24级人工智能2班.xlsx\n24级人工智能1班.xlsx\n24级人工智能3班.xlsx\n24级人工智能4班.xlsx\n24级人工智能5班.xlsx\n24级人工智能6班.xlsx\n24级人工智能7班.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "学生考勤表数据分析.docx", "eval_area": null, "reference_file": "学生考勤表数据分析_res.docx"} | |
| {"id": "FG_90", "question": "将\"孤独症儿童评估报告2023.07-2024.12(1).xlsx\"的记录，逐行追加到\"ASD数据汇总表.xlsx\"文件（不去重，不改变顺序）。\n- 姓名、出生年月、评估日期，填写到对应的列；\n- 根据“评估方法”和“评估结果”的字符串，将评估数据填写到\"ASD数据汇总表.xlsx\"对应的列中。\n合并完成后将结果保存到\"ASD数据汇总表.xlsx\"文件中，覆盖原文件。", "input_file": "孤独症儿童评估报告2023.07-2024.12(1).xlsx\n ASD数据汇总表.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "ASD数据汇总表-填入.xlsx", "eval_area": "A3:AK10", "reference_file": "ASD数据汇总表-填入_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_91", "question": "利用“七年级体育成绩分值匹配结果.xlsx”中记录的女子800米和男子1000米体测的成绩，补全“七年级1班3班体测登记表_原始顺序.xlsx”需要的信息。\n没有信息的或者不需要填写的空留空，录入跑的时间（几分几秒），不要录入具体分值。", "input_file": "七年级体育成绩分值匹配结果.xlsx\n七年级1班3班体测登记表_原始顺序.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "七年级1班3班体测登记表_录入后.xlsx", "eval_area": "D3:O102", "reference_file": "七年级1班3班体测登记表_录入后_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_92", "question": "根据 A03关联关系_脱敏.xlsx 中的\"关联方中间节点类型\"字段，将数据分类填充到 KA01法人关联方.xlsx 和 KA02自然人关联方_20251001.xlsx 中：\n \n 1. 当 A03 的\"关联方中间节点类型\"为\"法人\"或\"非法人组织\"时，将该行的\"关联方名称\"填入 KA01 的\"法人名称\"列，将\"前一层关联方名称\"也填入 KA01 的\"法人名称\"列（作为新行或同行的另一字段，若 KA01 只有一个\"法人名称\"列则分两行填入），将 A03 的 B 列代码和 E 列代码分别填入 KA01 的\"统一信用代码/有效代码\"列（对应各自的法人名称行）。\n \n 2. 当 A03 的\"关联方中间节点类型\"为\"自然人\"时，将该行的\"关联方名称\"填入 KA02 的\"姓名\"列，将\"前一层关联方名称\"也填入 KA02 的\"姓名\"列（同样分两行或按 KA02 结构填入），将 A03 的 B 列代码和 E 列代码分别填入 KA02 的\"证件号码\"列（对应各自的姓名行）；若证件号码为 18 位，则在 KA02 的\"证件类型\"列填入\"居民身份证\"，否则\"证件类型\"留空。\n \n 3. 填充完成后，将修改后的 KA01 和 KA02 保存为新文件（文件名为KA01 法人关联方_填充后,和KA02 自然人关联方_20251001_填充后），不修改 A03 原文件。\n \n 4. 缺失值处理：若 A03 中 B 列或 E 列代码为空，则对应目标列留空；若\"关联方名称\"或\"前一层关联方名称\"为空，则该行不填入目标文件。\n \n 5. 去重：不对填入的数据去重，保留所有符合条件的行。", "input_file": "A03关联关系_脱敏.xlsx\nKA01法人关联方.xlsx\nKA02自然人关联方_20251001.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "KA01法人关联方_填充后.xlsx\nKA02自然人关联方_20251001_填充后.xlsx", "eval_area": "KA01 法人关联方_填充后.xlsx!A2:I6012\nKA02自然人关联方_20251001_填充后.xlsx!A2:D788", "reference_file": "KA01法人关联方_填充后_res.xlsx\nKA02自然人关联方_20251001_填充后_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_93", "question": "在文件\"KA01法人关联方_填充后.xlsx\"中，执行以下两项操作并保存为新文件：\n 1) 使用\"A01法人关联方_20251001_脱敏.xlsx\"中的数据（通过唯一标识字段如\"法人名称\"或\"统一社会信用代码\"进行匹配），将匹配到的记录在KA01中进行覆盖更新（若KA01中不存在该记录则新增，若A01中某字段为空则保持KA01原值不变）；\n 2) 在KA01的\"注册资本\"列中，删除所有非数字字符（包括单位如\"万元\"、\"元\"、货币符号等），仅保留数字部分（包括小数点），若该列为空或无数字则保留为空。\n 最终输出：生成新Excel文件\"KA01法人关联方_填充后_修改后.xlsx\"，包含修改后的完整数据。", "input_file": "A03关联关系_脱敏.xlsx\nKA01法人关联方.xlsx\nKA02自然人关联方_20251001.xlsx\nKA01法人关联方_填充后.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "KA01法人关联方_填充后_修改后.xlsx", "eval_area": "A2:I10641", "reference_file": "KA01法人关联方_填充后_修改后_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_94", "question": "- **题目列识别规则**：根据文件1.pdf中的问卷结构，在Excel中查找列名包含\"P2Q1R1\"、\"P2Q1R2\"、\"P2Q1R3\"、\"P6Q2\"的列\n - **缺失值处理**：描述统计中样本量为非缺失值数量；相关性分析采用成对删除法（pairwise deletion），即每对变量计算时仅使用两列均非缺失的样本\n - **数据类型要求**：仅对数值型数据进行分析；若某列为文本/分类数据，先检查是否可转换为数值（如\"1-非常不同意\"提取数字1），若无法转换则跳过该列并在结果中注明\n - **异常值处理**：不剔除异常值，保留原始数据进行计算\n - **相关系数方法**：默认使用Pearson相关系数（假设数据近似正态分布或样本量足够大）\n - **显著性检验**：双侧检验，显著性水平阈值为0.05/0.01/0.001三档\n - **输出格式**：三个独立表格，表头清晰标注统计量名称和题目编号，不合并输出为单一复杂表格\n 表格名称分别为描述统计结果，相关系数矩阵，显著性检验 p 值矩阵", "input_file": "文件1.pdf\n 2-调查数据清20251026.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "描述统计结果.xlsx\n相关系数矩阵.xlsx\n显著性检验p值矩阵.xlsx", "eval_area": "描述统计结果.xlsx!C2:J5\n相关系数矩阵.xlsx!B2:E5\n显著性检验p值矩阵.xlsx!B2:E5", "reference_file": "描述统计结果_res.xlsx\n相关系数矩阵_res.xlsx\n显著性检验p值矩阵_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_95", "question": "读取文件\"少先队辅导员数据_高相关性清理后.xlsx\"，识别数据中所有数值型列之间的相关系数，删除相关系数绝对值≥0.9的高相关列对中的其中一列（保留靠前的列），非数值型列保留。将清理后的数据保存为新文件\"少先队辅导员数据_去高相关后.xlsx\"，保留原有的所有行和未被删除的列，保持原有数据格式和列名不变。", "input_file": "少先队辅导员数据_高相关性清理后.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "少先队辅导员数据_去高相关后.xlsx", "eval_area": "A1:CO470", "reference_file": "少先队辅导员数据_去高相关后_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_96", "question": "在附件1（PP01埋点测试最终处理的只保留dataID&eventname_-_副本.xlsx）和附件2（PP01_P_埋点定义_处理后只有dataID和eventname值_-_副本.xlsx）之间进行对比匹配，筛选出满足以下条件的附件1中的行：附件1的U列值等于附件2的O列值，且附件1的U列值等于附件2的BK列值。将筛选结果保存为新Excel文件，在原附件1所有列的基础上，在V列位置插入附件2对应匹配行的U列值。输出文件命名为\"对比结果_PP01 埋点测试最终处理的只保留 dataID&eventname_-_副本_20260202_024417.xlsx\"，保留附件1的原始列顺序和格式。", "input_file": "PP01埋点测试最终处理的只保留dataID&eventname_-_副本.xlsx\n PP01_P_埋点定义_处理后只有dataID和eventname值_-_副本.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "对比结果_PP01 埋点测试最终处理的只保留 dataID&eventname_-_副本_20260202_024417.xlsx", "eval_area": "A2:V2", "reference_file": "对比结果_PP01 埋点测试最终处理的只保留 dataID&eventname_-_副本_20260202_024417_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_97", "question": "将【布料信息.xlsx】中的面料编号作为查找键，在【面料管理模板_-_副本.xlsx】中匹配相同面料编号的行，将匹配到的所有字段信息填充回【布料信息.xlsx】中对应面料编号行的空白列中。若【布料信息.xlsx】中某面料编号在【面料管理模板_-_副本.xlsx】中不存在，则对应行保持原样不填充。最终将更新后的结果保存回【布料信息.xlsx】文件，覆盖原文件。", "input_file": "布料信息.xlsx\n面料管理模板_-_副本.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "布料信息_处理后.xlsx", "eval_area": "A2:Y79", "reference_file": "布料信息_处理后_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_98", "question": "根据提供的聊天记录、附件文件（包括参考合同图片、原合同Word文档及相关Excel文件），填写并生成《AA数据服务有限公司网络安全设备采购合同》的完整Word文档。具体要求如下：\n \n 1. 合同甲方为\"AA数据服务有限公司\"，地址为\"XX市XX区XX路XX号\"；乙方为\"BB科技有限公司\"（统一社会信用代码为：999999999999）\n 2. 采购设备清单（1_1-不动产中心-202407101708.xlsx）中所有设备数量统一改为3，单价相应调整为原价格的3倍，总价重新计算\n 3. 支付方式修改为：签订合同后7日内支付合同总额的10%；验收合格后10日内支付50%；安装调试完成后支付剩余40%\n 4. 合同签订日期填写为\"2024年8月4日\"\n 5. 其他合同条款参照\"图2合同补充完整参考.png\"中的内容补充完整（包括但不限于交货期、质保期、违约责任等标准条款）\n 6. 最终输出为可直接下载的Word格式文件（.docx），文件名为\"AA数据服务有限公司网络安全设备采购合同_完整版.docx\"\n 7.全文宋体4号加粗", "input_file": "1_1-不动产中心-202407101708.xlsx\n图2合同补充完整参考.png\nAA数据服务有限公司网络安全设备采购合同.docx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "AA数据服务有限公司网络安全设备采购合同_完整版.docx", "eval_area": null, "reference_file": "AA数据服务有限公司网络安全设备采购合同_完整版_res.docx"} | |
| {"id": "FG_99", "question": "将图片的背景颜色替换为纯白色（RGB: 255,255,255），保持前景主体内容不变，输出为新的图片文件\"修改后.png\"。", "input_file": "修改前.png", "output_type": "数据编辑", "output_file": "修改后.png", "eval_area": null, "reference_file": "修改后_res.png"} | |
| {"id": "FG_100", "question": "将\"11月行程_.xlsx\"中的行程数据按加盟店名称匹配并填入\"11月加盟店.xlsx\"对应的加盟店记录中；\n- 忽略\"11月加盟店.xlsx\"没有出现过的加盟店，填写“行程”和“人均行程”对应的指标。\n- 首先清除\"11月加盟店.xlsx\"中D列（列名\"11月\"）的旧数据（清楚所有，不仅仅是“行程”和“人均行程”），然后根据\"11月行程_.xlsx\"重新填入。\n- 每个加盟店的“行程”中每项的具体数值可以从\"11月行程_.xlsx\"中读取；“人均行程”中的每一项都是对应的“行程”中的对应项目除以每个加盟店的“在职人数”（\"11月行程_.xlsx\"中的列），结果保留2位小数。\n- \"11月行程_.xlsx\"没有的门店可跳过。\n- 出现加盟店名字有多个匹配，采用第一个匹配\n结果保存为新文件\"11月加盟店_汇总结果.xlsx\"。", "input_file": "11月加盟店.xlsx\n11月行程_.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "11月加盟店_汇总结果.xlsx", "eval_area": "D2:D8649", "reference_file": "11月加盟店_汇总结果_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_101", "question": "将文件\"公司-09月全量账单.xlsx\"中的所有中文列名、中文内容翻译为英文，生成一个新的Excel文件，文件名为\"company-September_Full_Bill_EN.xlsx\"。翻译规则：列名采用标准英文业务术语（如\"日期\"→\"Date\"，\"金额\"→\"Amount\"，\"客户名称\"→\"Customer Name\"等）；单元格内容中的中文文本全部翻译为对应英文；数值、日期格式保持不变；保留原有的所有行列结构和数据完整性。", "input_file": "公司-09月全量账单.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "company-September_Full_Bill_EN.xlsx", "eval_area": null, "reference_file": "company-September_Full_Bill_EN_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_102", "question": "在文件\"无冲突试题最终版本.xlsx\"中，对每个唯一的ID值，找到其下所有\"试题名称\"列值为\"KJWC1\"的行，在每个这样的行的正下方插入一行新数据。新插入行的内容规则如下：\n 1. \"试题名称\"列填写\"KJWC2\"\n 2. 该行其他所有列的值完全复制其上方\"KJWC1\"行的对应列值\n 3. 插入后保持原文件的列结构不变\n 4. 将修改后的结果保存为新文件\"无冲突试题最终版本_modified.xlsx\"", "input_file": "无冲突试题最终版本.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "无冲突试题最终版本_modified.xlsx", "eval_area": "G2:G691", "reference_file": "无冲突试题最终版本_modified_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_103", "question": "在\"教师课程班级对应表_合并版.xlsx\"中，以\"教师姓名\"和\"课程\"两列为匹配键，从\"2025年度上半年排课.xlsx\"中查找对应的\"授课班级\"信息，将查找到的授课班级内容填写到\"教师课程班级对应表_合并版.xlsx\"的\"备注\"列中。若同一教师同一课程对应多个班级，则在备注列中用\"、\"（顿号）连接所有班级名称。若无匹配结果，备注列填写\"无匹配\"。处理完成后，将结果保存到原文件\"教师课程班级对应表_合并版.xlsx\"中，第一列是教师姓名、第二列是课程名称、第三列是授课班级（合并）。\n \n ", "input_file": "教师课程班级对应表_合并版.xlsx\n2025年度上半年排课.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "教师课程班级对应表_合并版.xlsx", "eval_area": "A2:C274", "reference_file": "教师课程班级对应表_合并版_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_104", "question": "在现有文件\"彩票形态分析Excel_优化版.xlsx\"中的\"数据录入_优化版\"工作表中，录入一条新的数据，期号为\"2025324\",开奖号码为\"735\"，其它列根据公式填写。将修改后的结果保存为新文件\"彩票形态分析Excel_优化版_modified.xlsx\"", "input_file": "彩票形态分析Excel_优化版.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "彩票形态分析Excel_优化版_modified.xlsx", "eval_area": "A5:R5", "reference_file": "彩票形态分析Excel_优化版_modified_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_105", "question": "计算商家A.xls中所有产品的整体退货率。退货率定义为：退货数量 / 销售数量 × 100%。输出一个包含两部分的结果：(1) 整体退货率（所有产品合计的退货数量/销售数量）若数据中存在销售数量为0或缺失的产品，该产品不参与退货率计算。输出excel表格名称为商家A产品退货率分析结果", "input_file": "商家A.xls", "output_type": "数据编辑", "output_file": "商家A产品退货率分析结果.xlsx", "eval_area": "整体退货率!A1:B4,\n", "reference_file": "商家A产品退货率分析结果_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_106", "question": "请基于文件\"1220.xlsx\"计算以下两类退货率，并以表格形式输出结果：\n各单品的退货率\n 退货率计算公式为：退货率 = (退货数量 / 销售数量) × 100%，保留2位小数并带百分号。", "input_file": "1220_desensitized.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "退货率分析结果_desensitized.xlsx", "eval_area": "各厂家退货率!A2:D220,\n 整体退货率!A2:D2", "reference_file": "退货率分析结果_desensitized_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_107", "question": "根据\"订单明细.xlsx\"中2025年的销售数据，仅对第三行黑龙江地区按照所在地区和销售代表进行数据汇总，并计算填充以下七列内容：(1) 项目类型；(2) 主要产品占比；所有占比保留2位小数并以百分比形式（如25.50%）呈现。若某区间内无数据则填充0.00%。最终输出更新后的\"成交区间.xlsx\"文件。", "input_file": "成交区间.xlsx\n订单明细.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "成交区间.xlsx", "eval_area": "F3:L3", "reference_file": "成交区间_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_108", "question": "根据C列中已有的两个占比数值所体现的计算逻辑，为C列中所有空白单元格补充占比数据。占比计算规则为：每个省份内，该行项目类型的数值占该省份所有项目类型数值总和的百分比。结果保留2位小数，以百分号形式（如\"25.50%\"）填充到C列对应的空白单元格中。新文件，输出为新表格名称为补充完整的占比数据。", "input_file": "占比.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "补充完整的占比数据.xlsx", "eval_area": "C2:C76", "reference_file": "补充完整的占比数据_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_109", "question": "读取\"订单明细.xlsx\"和\"城市区域.xlsx\"两个文件。以订单明细中的省份字段为分组维度，统计每个省份内各产品类型的订单额占比（保留2位小数，带百分号）。最终将补充完整的城市区域表格保存回\"城市区域.xlsx\"文件中。", "input_file": "订单明细.xlsx\n 城市区域.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "城市区域 16.13.17.xlsx", "eval_area": "B3:G32", "reference_file": "城市区域 16.13.17_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_110", "question": "根据\"2025-2026学年上学期八年级学生名单.xlsx\"中的所有学生信息，匹配每个学生对应的分值数据，并生成一个新的Excel文件作为登分表。登分表需包含以下列：班级、学号（或班级等标识字段）、学生姓名、分值，按班级升序、学号升序排列。若某学生在分值数据源中无匹配记录，则该学生的分值列填写为空（不删除该学生行）。新文件命名为\"八年级登分表_202622.xlsx\"", "input_file": "2025-2026学年上学期八年级学生名单.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "八年级登分表_202622.xlsx", "eval_area": "A1:D301", "reference_file": "八年级登分表_202622_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_111", "question": "根据提供的物理方向总成绩Excel文件、分数线文件以及表彰模板文件，生成一份新的\"10月月考表彰名单.xlsx\"文件。具体要求：\n 1. 从\"10月各科分数线.xlsx\"中提取一本线分数（物理方向和历史方向分别取对应的一本线）\n 2. 从\"总分(物理)_各班学生成绩(方向名次).xlsx\"中筛选出总分≥对应方向一本线的所有学生，作为\"卓越之星\"获奖名单\n 3. 输出文件命名为\"10月月考表彰名单.xlsx\"，页面标签为“卓越之星”", "input_file": "10月各科分数线.xlsx\n总分(物理)_各班学生成绩(方向名次).xlsx\n 2026届高三10月月考学生拟表彰名单.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "10月月考表彰名单.xlsx", "eval_area": "A3:B39", "reference_file": "10月月考表彰名单_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_112", "question": "将文件中所有以\"元\"为单位的收益数值进行规范化处理：对于绝对值小于1元的收益项，将其调整为0；对于其他收益项，保留原值或四舍五入为整数（根据数据精度需求）。调整后，必须重新计算所有涉及收益的汇总/合计/公式列，确保调整后的数值仍然满足原有的计算公式关系（如：小计=各子项之和、总收益=各阶段收益之和等）。最终将调整后的结果覆盖原文件，保留原有表格结构和列名。", "input_file": "AI_项目不同阶段收益估算.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "AI_项目不同阶段收益估算.xlsx", "eval_area": "不同阶段收益对比!A1:E4\n 各业务板块阶段收益!A1:E13", "reference_file": "AI_项目不同阶段收益估算_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_113", "question": "请将\"主表\"中七月到十月这四个月的\"基数\"列补全，数据来源为其他工作表。补全规则：以\"人名\"和\"编号\"两个字段同时匹配为准（两者必须完全一致才视为同一人），从其他表中查找对应月份的基数值并填入主表对应单元格。若某人某月在其他表中无匹配记录或基数值为空，则主表该单元格保持为空。补全完成后保存在文件内，名为\"新建_XLS_工作表_增加基数.xlsx\"，不改动其他列和其他工作表。", "input_file": "新建_XLS_工作表.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "新建_XLS_工作表_增加基数.xlsx", "eval_area": "H3:K1043", "reference_file": "新建_XLS_工作表_增加基数_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_114", "question": "将\"端侧订单记录.xlsx\"与\"訂單明細_20251210-20251210.xlsx\"进行关联匹配，保留在订单明细表中存在的端侧订单记录，删除在订单明细表中不存在的端侧订单记录，并将清洗后的结果输出为新的Excel文件\"端侧订单记录_已清洗.xlsx\"。匹配规则：以订单号（或订单ID等唯一标识字段）作为关联键进行精确匹配（字段名可能为\"订单号\"/\"订单ID\"/\"OrderID\"等语义相近的列名，选择两表中语义最匹配的列作为关联键）；若端侧记录中的订单号在订单明细表的对应列中不存在，则该行数据被删除；保留端侧记录表的所有原始列，不新增订单明细表的字段；输出文件保留原表头，数据按端侧记录表原有顺序排列。", "input_file": "端侧订单记录.xlsx\n 訂單明細_20251210-20251210.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "端侧订单记录_已清洗.xlsx", "eval_area": "A1:B31", "reference_file": "端侧订单记录_已清洗_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_115", "question": "根据\"七年级标准1.xlsx\"中定义的跑步成绩区间及对应分值标准，为\"2025-2026学年上学期七年级学生名单(1).xlsx\"中七7班的每位学生的跑步成绩匹配相应分值，补充到\"分值\"列，最终将修改后的数据保存在“2025-2026学年上学期七年级7班学生.xlsx”文件中", "input_file": "2025-2026学年上学期七年级学生名单(1).xlsx\n 七年级标准1.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "2025-2026学年上学期七年级7班学生.xlsx", "eval_area": " \"七7、8\"!F5:F29\n \"七7、8\"!N5:N29", "reference_file": "2025-2026学年上学期七年级7班学生_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_116", "question": "对文件中所有包含\"转化率\"字段的列，在其数值后统一添加\"%\"符号（保持原数值不变，例如 5 变为 5%）；同时对这些转化率列应用条件格式：若当前行转化率大于30%时则将数值设为红色文本；修改完成后保存到“店铺询盘转化趋势-1212_final.xlsx”。", "input_file": "店铺询盘转化趋势-1212.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "店铺询盘转化趋势-1212_final.xlsx", "eval_area": "E2:AD304", "reference_file": "店铺询盘转化趋势-1212_final_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_117", "question": "对“PJ街道60周岁以上不含村字人员名单.xlsx”文件的操作顺序如下：首先，读取原始数据文件，对其中的家庭住址字段进行标准化处理，统一格式为“四川省达州市宣汉县”开头，并将地址中的全角数字转换为半角数字；接着，基于标准化后的家庭住址字段对数据进行排序（按地址字符串升序排列）；最后，生成处理后的新文件（如CSV或Excel格式），确保数据格式统一且有序。整个过程确保了地址的一致性和可排序性，便于后续分析或管理。", "input_file": "PJ街道60周岁以上不含村字人员名单_desensitized.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "PJ街道60周岁以上不含村字人员名单_处理后_desensitized.xlsx", "eval_area": "A1:Q42", "reference_file": "PJ街道60周岁以上不含村字人员名单_处理后_desensitized_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_118", "question": "在文件\"(全区公办城区小学优质课报名情况统计)表格视图.xlsx\"中，执行以下操作：\n 1. 从\"表格视图\"工作表中筛选出学科为\"信息科技\"的所有记录行\n 2. 将筛选结果按照\"小学信息科技\"工作表已有的列结构和格式，填充到\"小学信息科技\"工作表中（追加到现有数据之后，若该表为空则从第一行开始填充）\n 3. 对于\"是否基地校\"、\"是否领航校\"等布尔判断列，规则如下：\n - 在\"表格视图\"的\"备注\"列中查找关键词（\"基地校\"对应\"是否基地校\"列，\"领航校\"对应\"是否领航校\"列）\n - 若备注中包含对应关键词（不区分大小写），则在目标列填写\"是\"\n - 若备注中不包含或备注为空，则该列留空（不填写任何内容）\n 4. 其他列（如教师姓名、学校名称等）直接从\"表格视图\"对应列复制\n 5. 保留原文件中\"小学信息科技\"工作表的表头格式（字体、颜色、边框等）\n6.执行完上述操作后生成新文件", "input_file": "(全区公办城区小学优质课报名情况统计)表格视图_desensitized.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "全区公办城区小学优质课报名情况统计_已整理_desensitized.xlsx", "eval_area": "所有学科教师信息汇总!A1:K411", "reference_file": "全区公办城区小学优质课报名情况统计_已整理_desensitized_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_119", "question": "请将\"七年级.xlsx\"文件中的数据按照\"班级\"列进行升序排列（从小到大），并将排序后的结果覆盖原表格内容。如果\"班级\"列包含数字，按数值大小排序；如果包含文本（如\"一班\"、\"二班\"），按自然顺序排序；如果混合存在，数字在前、文本在后。排序时保持每行数据的完整性。覆盖之后生成新文件", "input_file": "七年级.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "七年级_按班级排序.xlsx", "eval_area": "班级列B4:B1015", "reference_file": "七年级_按班级排序_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_120", "question": "对文件\"1688客户2025年销售额最新版.xlsx\"执行以下操作：\n 1. 计算每个客户在1月至12月（共12个月列）的销售额总和\n 2. 将计算结果填充到该表中名为\"总销售额\"的列（若该列不存在则新建）\n 3. 筛选出总销售额 ≥ 3,000,000 的所有客户记录\n 4. 将筛选结果保存为新的sheet，最终输出文件名为\"1688客户2025年总销售额和大于300W.xlsx\"，包含原表的所有列", "input_file": "1688客户2025年销售额最新版_二次脱敏.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "1688客户2025年总销售额和大于300W_二次脱敏.xlsx", "eval_area": "总销售额Z1:Z35582 大于300W销售额客户!A1:Z10", "reference_file": "1688客户2025年总销售额和大于300W_二次脱敏_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_121", "question": "在\"店铺新增询盘趋势.xlsx\"文件中，找到表示\"环比增长\"的列（若列名不明确，则选择语义上表示\"环比增长率\"或\"环比变化\"的数值列），对该列的所有单元格执行以下操作：\n 1. 在每个数值后添加\"%\"符号（保持原数值不变，仅追加符号）；\n 2.条件格式设置色阶，红色上涨，绿色下降；\n 3. 对数值等于0或缺失值的单元格，保持默认黑色字体；\n 4. 修改完成后保存为新文件。名字为店铺询盘转化趋势_百分比格式", "input_file": "店铺新增询盘趋势_脱敏后.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "店铺询盘转化趋势_百分比格式_脱敏后.xlsx", "eval_area": "G1:G296;I1:I296;K1:K296;M1:M296;O1:O296;Q1:Q296;S1S296;U1:U296;W1:W296;Y1:Y296;AA1:AA296;AC1:AC296;", "reference_file": "店铺询盘转化趋势_百分比格式_脱敏后_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_122", "question": "对文件\"合码（非药品）-检核规则.xlsx\"执行去重操作，去重依据为以下11个字段的组合完全一致：商品主分类、通用名、品名（产品名称）、规格（型号）、上市许可持有人（器械注册人，器械备案人）、生产厂家、产地、计量单位、包装数量、进项税率、销项税率、批准文号。将结果输出为一个新的Excel文件，文件名为\"合码（非药品）-检核规则_去重.xlsx\"。", "input_file": "合码（非药品）-检核规则_desensitized.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "合码（非药品）-检核规则_去重_desensitized.xlsx", "eval_area": "整个数据集A1:AU1984", "reference_file": "合码（非药品）-检核规则_去重_desensitized_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_123", "question": "请在\"人工智能数智化项目集及路线图1202.xlsx\"中，筛选出已纳入3500万预算的100个项目（通过\"是否纳入预算\"或类似标识字段判断），然后按照以下规则为这100个项目重新分配预算金额，使总和等于3500万元，并将结果输出为新的Excel文件\"预算分配结果.xlsx\"：\n 1. 若原表中已有各项目的\"预算金额\"或\"申请金额\"列，则按该列数值的比例分配3500万（即：每个项目分配金额 = 该项目原金额 / 100个项目原金额总和 × 3500万）；\n 2. 若原表无金额列或部分项目金额缺失，则对这100个项目采用\"平均分配\"（每个项目 = 3500万 / 100 = 35万元）；\n 3. 分配金额保留2位小数，单位为\"万元\"；\n 4. 输出文件中需包含：项目编号/名称、启动时间、调整后预算金额。", "input_file": "人工智能数智化项目集及路线图1202.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "预算分配结果.xlsx", "eval_area": "预算分配详情!A1:M102", "reference_file": "预算分配结果_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_124", "question": "将上传的所有文件（B2F.xlsx 和 ceF.xlsx）中的数据进行格式转换，生成一个新的 Excel 文件，要求：行标题为年份（按升序排列），列标题为肥料配方（主），单元格内容为对应年份和肥料配方组合的数值（若原数据中有多个度量字段，则选择\"产量\"作为单元格值；若无法判断则使用第一个数值型字段）。若原数据中存在缺失值，单元格保留为空。若多个文件包含相同的年份-肥料配方组合，则取最后一个文件中的值。输出结果保存为新的 Excel 文件名为\"B2F修改.xlsx和ceF修改.xlsx\"的工作表。", "input_file": "B2F.xlsx\n ceF.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "B2F修改.xlsx\nceF修改.xlsx", "eval_area": "[B2F修改.xlsx]#[Sheet!A1:O3]\n[ceF修改.xlsx]#[Sheet!A1:P3]", "reference_file": "B2F修改_res.xlsx\nceF修改_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_125", "question": "将7个Excel文件合并为一个新的Excel文件，文件名为\"股东总表.xlsx\"，包含一个sheet，列结构为：第1列\"单位\"、第2列\"序号\"、第3列\"姓名\"、第4列\"状态\"。合并规则如下：\n 1. 从每个源文件中提取人员姓名信息，根据文件名或sheet名称判断所属单位（南岸一社记为\"南一\"，南二社记为\"南二\"，西一记为\"西一\"，西二记为\"西二\"，东风社记为\"东风\"，增埗社记为\"增埗\"，梅二记为\"梅二\"）\n 2. 根据源文件中包含\"在职/在社工作\"或\"退休/退勤\"等关键词的列或sheet名称，判断人员状态并填入\"状态\"列（在职或退休）\n 3. 按单位顺序排列：南一、南二、西一、西二、东风、增埗、梅二；每个单位内部按源文件原有顺序排列\n 4. \"序号\"列为每个单位内部的连续编号，从1开始\n 5. 若源文件中姓名列存在空值则跳过该行；若状态无法判断则填\"未知\"\n 6. 输出文件保存为\"股东总表.xlsx\"，仅包含一个名为\"总表\"的sheet", "input_file": "西一2025年有福利股东.xlsx\nNE社有福利的在社与退勤股东名单.xlsx\n（DF社）2025年社员名单.xlsx\nME股东名单20251204.xlsx\nNAY社有福利在社工作及退勤股东名单1.xls\nZS社在职及退休股东名单.xlsx\n西二-有福利在社工作股东和有福利退勤股东名单2025.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "股东总表.xlsx", "eval_area": "A2:D418", "reference_file": "股东总表_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_126", "question": "根据文件名中包含\"2201\"和\"2202\"的所有Excel文件中的学生姓名和成绩数据，将\"1.xlsx\"文件中已存在的学生姓名所对应的成绩字段填充完整。具体规则：以\"1.xlsx\"中的姓名列为基准，在所有\"2201\"和\"2202\"开头的文件中查找匹配的姓名记录，将找到的成绩数据填入\"1.xlsx\"对应行的成绩列中；若同一姓名在多个源文件中存在，取最新修改时间的文件中的成绩；若某姓名在所有源文件中均未找到匹配记录，则该行成绩列保持为空；填充完成后将结果保存回\"1.xlsx\"文件，不生成新文件。", "input_file": "2201微处理器与单片机综合课程设计.xls\n 2202微处理器与单片机综合课程设计.xls\n 1.xlsx\n 2202嵌入式系统开发综合实践.xls\n 2201嵌入式系统开发综合实践.xls\n 2201面向对象程序设计.xls\n 2202面向对象程序设计.xls", "output_type": "数据编辑", "output_file": "1.xlsx", "eval_area": "D2:D79", "reference_file": "1_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_127", "question": "在\"预算明细.xlsx\"中，找到名为\"总预算估算\"（或语义最接近的列，如\"预算估算\"\"总预算\"\"预算范围\"等）的字段。该字段内容为范围格式（如\"100-200\"\"100~200\"\"100至200\"或类似表述）。请在该表的最右侧新增两列，列名分别为\"预算下限\"和\"预算上限\"，将范围拆分为数值：左侧数值填入\"预算下限\"，右侧数值填入\"预算上限\"。若某行该字段为单一数值（非范围），则上限和下限均填该数值；若为空值或无法解析，则上限和下限均填空。处理完成后，将结果生成为新文件，保持其他列和行不变。", "input_file": "预算明细.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "预算明细_修改后.xlsx", "eval_area": "F1:G119", "reference_file": "预算明细_修改后_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_128", "question": "将图片中的表格数据识别并转换为Excel文件（.xlsx格式），保存为\"output.xlsx\"。表格应保持原有的行列结构，包含所有可识别的文本内容。数值列保持原格式（若为数字则存为数值类型，若为文本则存为文本类型）。若图片中有多个表格，仅转换最主要的那个表格（通常是面积最大或位置最靠前的表格）。", "input_file": "1765885914060.png", "output_type": "数据编辑", "output_file": "output.xlsx", "eval_area": "A1:D11", "reference_file": "output_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_129", "question": "将4个Excel文件（流程管理搜索结果导出-高管-1106.xls、流程管理搜索结果导出-部门-1106.xls、流程管理搜索结果导出-主管-1106.xls、流程管理搜索结果导出-员工-1106.xls）按行合并成一个新的Excel文件。合并规则：保留所有文件中的所有列（若列名不完全一致则取并集，缺失列填充空值）；按文件顺序依次追加所有行（高管→部门→主管→员工）；若存在完全重复的行则保留所有重复项不去重；新文件命名为\"流程管理搜索结果合并-1106.xlsx\"，保存在与源文件相同的目录下。", "input_file": "流程管理搜索结果导出-高管-1106.xls\n 流程管理搜索结果导出-部门-1106.xls\n 流程管理搜索结果导出-主管-1106.xls\n 流程管理搜索结果导出-员工-1106.xls", "output_type": "数据编辑", "output_file": "流程管理搜索结果合并 - 1106.xlsx", "eval_area": "A2:H102", "reference_file": "流程管理搜索结果合并 - 1106_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_130", "question": "针对文件《海南人力资源.docx》：\n检索文档内所有表格，识别仅含 “人数 / 选择人数” 列、缺少 “占比（%）” 列的表格（涉及第 1 题、第 2 题、第 3 题、第 4 题、第 5 题、第 24 题、第 25 题、第 26 题）；\n对上述表格新增 “占比（%）” 列，计算规则为 “单选项人数 ÷ 总有效问卷数 740 × 100”，结果保留 1 位小数，格式为 “XX.X%”；\n遍历所有表格的标题及字段名，将 “x.”（x 为 1-34 的数字）格式统一替换为 “第 x 题 ”（“题” 字后保留 1 个空格）；\n保持文档原有结构、非表格内容及已有占比列的表格数据不变，输出修改后的完整文档。\n\n针对文件《深圳人力资源.xlsx》：\n提取文档内所有人力资源调查相关数据，按《海南人力资源.docx》的结构框架（34 题 + 数据分析总结）进行整理；\n所有表格统一设置 “人数 / 选择人数” 列和 “占比（%）” 列，占比计算规则与上述一致；\n表格标题格式统一为 “第 x 题”（替换原 “x.” 格式）；\n最终输出为《深圳人力资源.docx》，确保结构、格式与修改后的《海南人力资源.docx》完全一致。", "input_file": "海南人力资源.xlsx\n海南人力资源.docx\n深圳人力资源.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "海南人力资源_修改后.docx\n深圳人力资源.docx", "eval_area": "两份word文件", "reference_file": "海南人力资源_修改后_res.docx\n深圳人力资源_res.docx"} | |
| {"id": "FG_131", "question": "对文件\"westelm-bed.xlsx\"和\"westelm-bed-1210.xlsx\"执行以下操作：在每个文件的原有数据表中新增5个列，列名依次为\"产品材质\"、\"产品功能\"、\"产品整体长尺寸\"、\"产品整体宽尺寸\"、\"产品整体高尺寸\"，新增列的所有单元格值保持为空（不填充任何内容），保留原有所有列和数据行不变，将结果分别保存为新文件\"westelm-bed_processed.xlsx\"和\"westelm-bed-1210_processed.xlsx\"，每个新文件仅包含一个sheet（与原文件活动sheet对应）。", "input_file": "westelm-bed.xlsx\nwestelm-bed-1210.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "westelm-bed_processed.xlsx\nwestelm-bed-1210_processed.xlsx", "eval_area": "[westelm-bed_processed.xlsx]#['Sheet1'!M1Q14]\n[bed-1210_processed.xlsx]#['Sheet1'!M1:Q154]", "reference_file": "westelm-bed_processed_res.xlsx\nwestelm-bed-1210_processed_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_132", "question": "对该Excel文件中的流水数据，按\"交易日期\"和\"对方户名\"两个维度分别统计收入和支出，生成两张透视表：\n 1. 收入表：筛选\"交易金额≥0\"的记录，以\"交易日期\"为行标题、\"对方户名\"为列标题，单元格值为该日期×该对方户名的交易金额之和（保留2位小数）；行标题需补全为2025年9月1日至9月30日的完整日历日期（格式YYYY-MM-DD），缺失日期的单元格填0。\n 2. 支出表：筛选\"交易金额<0\"的记录，以\"交易日期\"为行标题、\"对方户名\"为列标题，单元格值为该日期×该对方户名的交易金额绝对值之和（保留2位小数）；行标题同样补全为2025年9月完整月份日期，缺失日期填0。\n 最终输出两张表格（可在同一sheet中上下排列或分两个sheet），表格需包含行列汇总（每行总计、每列总计）。", "input_file": "XH20250901-20250930_脱敏版.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "收入支出统计_脱敏版.xlsx", "eval_area": "[收入支出统计_脱敏版.xlsx]#['收入表'!A1:G32,'支出表'!A1:U32]", "reference_file": "收入支出统计_脱敏版_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_133", "question": "基于\"大盘数据-superset.csv\"文件，筛选最近一年（从数据中最大日期往前推365天）的数据，按\"月份\"（格式YYYY-MM）和\"科目\"两个维度进行分组统计，分别为\"中文\"、\"数学\"、\"英文\"三个科目各生成一个独立的Excel工作表（sheet），每个sheet包含以下列：月份、科目、OT线索量、OT官网线索量、线索量、约课量、完课量、OT订单量、OT官网订单量、订单量。所有数值列保留整数（若原始数据为小数则四舍五入），按月份升序排列。若某科目某月无数据则该行不输出。最终生成一个Excel文件，包含3个sheet，sheet名称分别为\"中文\"、\"数学\"、\"英文\"。", "input_file": "大盘数据-superset.csv", "output_type": "数据编辑", "output_file": "大盘数据_商业化数据.xlsx", "eval_area": "[大盘数据_商业化数据.xlsx]#['中文'!A1:J14,'数学'!A1:J14,英文'!A1:J14]", "reference_file": "大盘数据_商业化数据_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_134", "question": "请将\"文件4.xlsx\"中的销售部与\"店长业绩.xlsx\"中的区域名称进行匹配，将匹配到的店长业绩指标填充到\"店长业绩.xlsx\"对应的区域名称行中（若该表原本业绩列为空），然后统计整个公司所有店长业绩总和，输出为一个数值结果（保留2位小数），填入“公司-店长业绩-[待填数值]”区域，最终保存到新的“店长业绩_汇总.xlsx”文件。", "input_file": "文件4.xlsx\n店长业绩.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "店长业绩_汇总.xlsx", "eval_area": "C2:L8", "reference_file": "店长业绩_汇总_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_135", "question": "从文件\"九年级.xlsx\"中筛选出\"学校\"字段内包含\"第一百八十六\"二字的所有行，将筛选结果（保留原有所有列）输出到同一工作簿的新sheet中，新sheet命名为\"第一百八十六中学数据\"。", "input_file": "九年级.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "九年级.xlsx", "eval_area": "A1:AH1738", "reference_file": "九年级_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_136", "question": "在\"云杉中学学生成绩-九年级.xlsx\"中，筛选出\"语文、数学、英语、历史、物理、化学、道德与法治\"这7个科目成绩同时全部为0分的学生记录，将数据分为两部分：(1) 创建名为\"全0分学生\"的新sheet，包含所有7科同时为0分的学生完整记录；(2) 创建名为\"正常成绩学生\"的新sheet，包含不满足上述条件的所有其他学生完整记录。两个sheet均保留原表所有列，按原数据顺序排列，不做额外排序。最终将新生成的两页sheet保存到一个新的表格“云杉中学学生成绩-九年级_筛选结果.xlsx”", "input_file": "中学学生成绩-九年级.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "中学学生成绩-九年级_筛选结果.xlsx", "eval_area": "全0分学生!A1:K112\n 正常成绩学生!A1:K1626", "reference_file": "中学学生成绩-九年级_筛选结果_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_137", "question": "对文件\"A03A03关联关系_1202.xlsx\"的I列（持股比例列）进行编辑：删除该列所有单元格中的百分号\"%\"符号，仅保留数字部分。处理前后的数字/数值保持不变（仅删除“%”符号），直接在原文件的I列进行修改并保存。若I列某单元格为空或不含\"%\"符号，则保持原值不变。", "input_file": "A03A03关联关系_1202.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "A03A03关联关系_1202.xlsx", "eval_area": "A1:E4905", "reference_file": "A03A03关联关系_1202_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_138", "question": "以身份证号为唯一标识，检查\"糖尿病随访详情_脱敏后.xlsx\"中每条记录的\"随访分类\"和\"下一步管理措施\"字段是否符合以下规则，将不符合规则的行（记录）全部保存到一个新的文件“不符合规则的记录.xlsx”。\n \n **规则**：\n 1. 最高优先级：每个身份证号每个季度最多3次随访，如果超出3次随访，该身份证号对应的每条记录都认为是不符合规则的，“应为随访分类”和“应为下一步管理措施”为“超出季度随访次数限制”。\n 2. 紧急转诊第二优先：若空腹血糖值≥16.7或≤3.9，下一步管理措施必须为\"紧急转诊\"，随访分类必须为“控制不满意”。\n 3. 非紧急情况下，按该身份证号在该季度内的随访次数判断：\n - 第1次随访：若空腹血糖值<7，随访分类=\"控制满意\"，下一步管理措施=\"常规随访\"；若空腹血糖值≥7，随访分类=\"控制不满意\"，下一步管理措施=\"第1次控制不满意2周随访\"\n - 第2次随访：若第1次空腹血糖值≥7且第2次空腹血糖值<7，随访分类=\"控制满意\"，下一步管理措施=\"常规随访\"；若第1次空腹血糖值≥7且第2次空腹血糖值≥7，随访分类=\"控制不满意\"，下一步管理措施=\"两次控制不满意转诊随访\"\n - 第3次随访：随访分类只需按第3次血糖值判断（≥7为\"控制不满意\"，<7为\"控制满意\"），下一步管理措施均为\"常规随访\"\n4. 不要存在每一列都完全相同的重复行。\n \n **输出要求：**\n - 以表格形式输出所有不符合规则的记录（若全部符合，则新生成的文件内容为空）\n - 新表格的列：身份证号、随访日期、季度（YYYYQ格式，例如2023Q1）、季度内第几次随访、空腹血糖、实际随访分类（原文件的“随访分类”列）、应为随访分类（正确的随访分类）、实际下一步管理措施（原文件的“下一步管理措施”列）、应为下一步管理措施（正确的下一步管理措施）、错误类型（随访次数错误/随访分类错误/管理措施错误/多个错误）\n - 按身份证号、季度、季度内第几次随访升序排列\n - 空腹血糖的数值保留1位小数", "input_file": "糖尿病随访详情_脱敏后.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "不符合规则的记录.xlsx", "eval_area": "A1:J10028", "reference_file": "不符合规则的记录_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_139", "question": "将文件\"A03A03关联关系_1203.xlsx\"和\"A03关联关系_202510.xlsx\"中的所有数据纵向合并成一个表，按整行完全相同的标准进行去重（保留首次出现的记录），然后在表格最右侧新增一列名为\"数据来源\"，该列填写每行数据的原始文件名（\"A03A03关联关系_1203.xlsx\"或\"A03关联关系_202510.xlsx\"；如遇重复，优先填写\"A03A03关联关系_1203.xlsx\"），最后将合并去重后的结果保存为新的Excel文件，文件名为\"合并去重结果.xlsx\"。", "input_file": "A03A03关联关系_1203.xlsx\nA03关联关系_202510.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "合并去重结果.xlsx", "eval_area": "A1:E1450", "reference_file": "合并去重结果_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_140", "question": "读取文件\"（外发）亚马逊1-6月销售数据模拟.xlsx\"中的所有数据，对所有包含缺失值（例如“空”、“nan”、“-”、“ - ”）的列进行填充处理：数值型列用该列的中位数填充；文本型列用该列的众数（出现频率最高的值）填充；日期型列用前一行的日期值向下填充。填充完成后，将处理后的完整数据覆盖写回原文件的原sheet中，保持原有列顺序和格式不变。", "input_file": "（外发）亚马逊1-6月销售数据模拟.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "（外发）亚马逊1-6月销售数据模拟.xlsx", "eval_area": "A1:AF2599", "reference_file": "（外发）亚马逊1-6月销售数据模拟_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_141", "question": "删除文件\"（外发）亚马逊1-6月销售数据模拟.xlsx\"中名为\"num9\"和\"num22\"的两列，保存修改后的文件（覆盖原文件或生成同名文件）。", "input_file": "（外发）亚马逊1-6月销售数据模拟.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "（外发）亚马逊1-6月销售数据模拟.xlsx", "eval_area": "A1:AD2599", "reference_file": "（外发）亚马逊1-6月销售数据模拟_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_142", "question": "以文件\"核对数据用.xlsx\"为数据源，根据物料描述作为匹配键，将其中的\"单价\"列数据填充到文件\"价格填充备件.xlsx\"的Sheet1中的\"价格\"列。匹配规则：\"核对数据用.xlsx\"中的“物料描述”字段值和\"价格填充备件.xlsx\"中的“规格型号”字段值完全相同时，将\"核对数据用.xlsx\"中的单价值写入\"价格填充备件.xlsx\"对应行的价格列；若\"价格填充备件.xlsx\"中某行在\"核对数据用.xlsx\"中找不到匹配项，则该行价格列保持原值（可为空值）；若\"核对数据用.xlsx\"中存在重复的备件标识，取第一次出现的单价值；填充完成后保存\"价格填充备件.xlsx\"文件，不改变其他列和格式。", "input_file": "核对数据用.xlsx\n价格填充备件.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "价格填充备件.xlsx", "eval_area": "A1:B2831", "reference_file": "价格填充备件_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_143", "question": "将\"各经济社股东统计表.docx\"和\"各企业在职股东统计表.docx\"两个文件中的股东数据合并，生成一份名为\"2025年西郊股东名单汇总表.xlsx\"的新Excel文件。新文件包含以下内容：\n1) 将两个源文件中的所有股东记录按行合并到同一张表中，新的列名分别为：单位名称、人数、在职、退休；\n2) 如果某个源文件中不存在所需列的数据，这些列无需填充，保持为空；\n3) 输出文件命名为\"2025年西郊股东名单汇总表.xlsx\"", "input_file": "各企业在职股东统计表.docx\n各经济社股东统计表.docx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "2025年西郊股东名单汇总表.xlsx", "eval_area": "A1:D29", "reference_file": "2025年西郊股东名单汇总表_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_144", "question": "针对\"责任制打卡人员_108.xlsx\"中的所有人员，分别统计其在2025年11月1日和2日的汽车出入记录和人脸出入记录，生成一个新的Excel文件。\n数据处理规则：\n1、只统计2025年11月1日和2日的数据（以入场时间的日期为准）\n2、出场记录需要与进场记录配对（同一人员在同一天，出场时间在进场时间之后的第一条记录）\n3、停留时长计算规则（填入“场内停留时间(分钟)”列）： \n- 正常情况：每一段（出场时间 - 入场时间）之和，结果以分钟为单位，四舍五入取整\n- 既无进场也无出场：“进场记录”、“出场记录”、“进场次数”、“出场次数”、“场内停留时间(分钟)”都填\"无记录\"\n- 异常判定条件（在“场内停留时间(分钟)”列填写“异常”）： \na)、进出场次数不匹配\nb)、出场时间早于或等于进场时间\nc)、单次停留时间为负数\nd)、连续两次进场中间无出场\ne)、连续两次出场中间无进场\n \n输出文件要求：\n生成\"责任制人员11月1-2日出入记录统计.xlsx\"，包含两个sheet：\n1. \"汽车出入记录\"sheet：\n 字段：[姓名、工号、进场记录、出场记录、进场次数、出场次数、场内停留时间(分钟)]\n 每一行都是一个unique的员工，该员工所有记录都在这一行\n 进场记录/出场记录：格式为\"YYYY:MM:DD HH:MM:SS\"，多次出入时用\";\"分隔（如\"2025-11-01 08:30:00;2025-11-01 13:45:00\"）\n 出入次数：整数\n 停留时长：整数分钟、“异常”或\"无记录\"\n 排序规则：先按姓名的字符串自然排序（例如：人员1、人员10、人员100、人员101、人员11、人员12...）\n 所有责任制员工的都需要有记录行，即使该员工该日无出入记录\n \n2. \"人脸出入记录\"sheet：\n 要求与\"汽车出入统计\"完全相同", "input_file": "责任制打卡人员_108.xlsx\n汽车进场记录_20251107094709.xlsx\n汽车出场记录_20251107094737.xlsx\n人脸进场记录_20251107102351.xlsx\n人脸出场记录_20251107102407.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "责任制人员11月1-2日出入记录统计.xlsx", "eval_area": "汽车出入记录!A1:G109;人脸出入记录!A1:G109", "reference_file": "责任制人员11月1-2日出入记录统计_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_145", "question": "针对\"责任制打卡人员进出统计_11月1-2日(2).xlsx\"中的所有人员，分别统计其在2025年11月8日和9日的步行出入记录（人员进出记录_20251112165352(2).xlsx文件）和汽车出入记录（进场记录_20251112165046(1).xlsx、出场记录_20251112165310(1).xlsx），生成一个新的Excel文件。\n数据处理规则：\n1、只统计2025年11月8日和9日的数据（以入场时间的日期为准）\n2、出场记录需要与进场记录配对（同一人员在同一天，出场时间在进场时间之后的第一条记录）\n3、停留时长计算规则（填入“场内停留时间(分钟)”列）： \n- 正常情况：每一段（出场时间 - 入场时间）之和，结果以分钟为单位，四舍五入取整\n- 既无进场也无出场：“进场记录”、“出场记录”、“进场次数”、“出场次数”、“场内停留时间(分钟)”都填\"无记录\"\n- 异常判定条件（在“场内停留时间(分钟)”列填写“异常”）： \na)、进出场次数不匹配\nb)、出场时间早于或等于进场时间\nc)、单次停留时间为负数\nd)、连续两次进场中间无出场\ne)、连续两次出场中间无进场\n \n输出文件要求：\n生成\"考勤统计报表_2025年11月8-9日.xlsx\"，包含一个sheet：\n\"综合出入统计\"sheet：\n 字段：[姓名、工号、进场记录、出场记录、进场次数、出场次数、场内停留时间(分钟)]\n 每一行都是一个unique的员工，该员工所有记录都在这一行\n 进场记录/出场记录：格式为\"YYYY:MM:DD HH:MM:SS\"，多次出入时用\";\"分隔（如\"2025-11-01 08:30:00;2025-11-01 13:45:00\"）\n 出入次数：整数\n 停留时长：整数分钟、“异常”或\"无记录\"\n 排序规则：先按姓名的字符串自然排序（例如：人员1、人员10、人员100、人员101、人员11、人员12...）\n 所有责任制员工的都需要有记录行，即使该员工该日无出入记录", "input_file": "责任制打卡人员进出统计_11月1-2日(2).xlsx\n人员进出记录_20251112165352(2).xlsx\n进场记录_20251112165046(1).xlsx\n出场记录_20251112165310(1).xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "考勤统计报表_2025年11月8-9日.xlsx", "eval_area": "A1:G109", "reference_file": "考勤统计报表_2025年11月8-9日_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_146", "question": "在文件\"AAAA全部合起来的最终数据.xlsx\"中，对\"无冲突反应准确性\"列的值进行如下规则变更，变更后存为新的文件：\n 1) 对于试题编号为 “试题31” 或 “试题32” 的行：若对应的\"无冲突反应结果\"列的值为 a、b 或 c（不区分大小写），则在\"无冲突反应准确性\"列填写 1；否则填写 0。\n 2) 对于试题编号为 “试题33” 的行：若该行的\"无冲突反应结果\"与同一ID下试题编号为 “试题34” 的行的\"无冲突反应结果\"不相同，则在 “试题33” 行的\"无冲突反应准确性\"列填写 1；若相同则填写 0。对于 “试题34” 行，采用相同逻辑（与 “试题33” 比较）。\n 3) 其他试题编号的行，\"无冲突反应准确性\"列保持原值不变（若原为空则保持空）。\n 4) 修改后的数据生成新文件，命名为“无冲突试题准确性数据.xlsx”。", "input_file": "AAAA全部合起来的最终数据.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "无冲突试题准确性数据.xlsx", "eval_area": "G2:G661", "reference_file": "无冲突试题准确性数据_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_147", "question": "在文件\"无冲突和冲突试题答案都审核过的.xlsx\"中，按“偏差类型”分组统计以下指标，并输出一个汇总表格：\n 1）“水平1”的统计：在“冲突试题”列，筛选试题编号个位数是\"1\"或\"2\"的记录，按偏差类型分组计算平均准确率、平均反应时、平均置信度（数值保留2位小数）；\n 2）“水平2”的统计：在“无冲突试题”列，筛选试题编号个位数是\"3\"或\"4\"的记录，按偏差类型分组计算平均准确率、平均反应时、平均置信度（数值保留2位小数）。\n 最终输出一个表格，包含列名：“偏差类型”、“水平1_平均准确率”、“水平1_平均反应时”、“水平1_平均置信度”、“水平2_平均准确率”、“水平2_平均反应时”、“水平2_平均置信度”。按偏差类型名称升序排列，缺失值在计算均值时忽略。\n输出的表格存为新的excel文件“认知偏差统计分析结果.xlsx”", "input_file": "无冲突和冲突试题答案都审核过的.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "认知偏差统计分析结果.xlsx", "eval_area": "A1:G4", "reference_file": "认知偏差统计分析结果_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_148", "question": "在文件\"无冲突和冲突试题答案都审核过的.xlsx\"中，按“偏差类型”分组统计以下指标，并输出一个汇总表格：\n 1）“冲突准确率“严格大于0.8的“冲突试题”个数、占所有“冲突试题”的比例（比值在[0, 1]之间，保留两位小数）；\n 2）“无冲突准确率“严格大于0.8的“无冲突试题”个数、占所有“无冲突试题”的比例（比值在[0, 1]之间，保留两位小数）。\n最终输出一个表格，包含列名：“偏差类型”、“冲突试题_高准确率个数”、“冲突试题_高准确率比例”、“无冲突试题_高准确率个数”、“无冲突试题_高准确率比例”。按偏差类型名称升序排列，缺失值在计算均值时忽略。\n输出的表格存为新的excel文件“准确率分析结果.xlsx”", "input_file": "无冲突和冲突试题答案都审核过的.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "准确率分析结果.xlsx", "eval_area": "A1:E12", "reference_file": "准确率分析结果_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_149", "question": "在“脱敏A.xlsx”中，找出\"A列和B列的组合\"在“脱敏B.xlsx”的A列和B列中不存在的所有行，将这些行的完整数据输出保存为新的Excel文件“未匹配数据.xlsx”。说明：\n 1. 以“脱敏A.xlsx”的A列和B列值组合作为查找键（两列值同时匹配才算存在）在“脱敏B.xlsx”的A列和B列中查找；\n 2. 匹配时忽略A列和B列的前后空格，但区分大小写；\n 3. 若A列或B列存在缺失值（空单元格），该行视为\"有效行\"参与比对（缺失值与缺失值视为匹配）", "input_file": "脱敏A.xlsx\n脱敏B.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "未匹配数据.xlsx", "eval_area": "A1:C111", "reference_file": "未匹配数据_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_150", "question": "统计数据中每种\"商品数量\"对应的订单数量，并计算各种商品数量的订单数量占比（百分比形式，保留2位小数，不需要百分号，只需要数值）。输出结果为一个表格，包含三列：商品数量、订单数、订单占比(%)。按商品数量升序排列。\n注意：如果输入数据中，相同订单号对应多个商品数量，取这些商品数量的总和作为该订单号对应的最终商品数量。", "input_file": "脱敏后原始数据.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "订单统计结果.xlsx", "eval_area": "A1:C17", "reference_file": "订单统计结果_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_151", "question": "读取文件\"少先队辅导员政治素质-1.csv\"，计算所有数值型列之间的两两相关系数（Pearson相关系数），当任意两列之间的相关系数绝对值大于0.9时，删除列名中含有的数字的数值更大的那一列，最终保留相关性两两不超过0.9的列集合，并将处理后的数据保存为新的CSV文件\"少先队辅导员政治素质-1_cleaned.csv\"（保留原文件所有非数值列和筛选后的数值列）。", "input_file": "少先队辅导员政治素质-1.csv", "output_type": "数据编辑", "output_file": "少先队辅导员政治素质-1_cleaned.csv", "eval_area": "A1:CE498", "reference_file": "少先队辅导员政治素质-1_cleaned_res.csv"} | |
| {"id": "FG_152", "question": "创建一个新的表格“产品每月销量及预测.xlsx”，包含两个sheet：Sheet1和Sheet2。\nSheet1的内容：\n基于\"脱敏销售数据.xlsx\"中的销售数据，统计每个货品每个月的销售数量（按月份顺序排列，排除12月数据）。\n新增一列月平均销售数量列（计算除12月外所有月份的平均值，保留2位小数；如果某月没有销量，填如0，该月不计入月平均销售数量统计；销售数量可以为负数，无需修改）\nSheet1最终的列名：货品名称、1月销量、2月销量、...、11月销量、每月平均销量。最终的行按货品名称的字符串排序（如row1: item1, row2: item100, row3: item101, row4: item2）\nSheet2的内容：\n基于“脱敏2月待预测商品.xlsx”中的货品名称，匹配Sheet1中计算的每月的销量，使用线性回归方法预测该货品12 月、次年 1 月、次年 2 月的销售数量；将“次年 2 月的销售数量”的四舍五入整数值填入列名“次年2月销售数量预测”。\n若货品无 1-11 月销量数据，或有效销量月份数不足 2 个（无法做线性回归），所有预测列统一填充“无法预测”。\n新增 “预测方法” 列（所有行固定填充线性回归）。\nSheet2最终的列名：货品名称、次年 2 月的销售数量、预测方法。最终的行按货品名称的字符串排序（如row1: item1, row2: item100, row3: item101, row4: item2）", "input_file": "脱敏销售数据.xlsx\n脱敏2月待预测商品.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "产品每月销量及预测.xlsx", "eval_area": "Sheet1!A1:M86;Sheet2!A1:C52", "reference_file": "产品每月销量及预测_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_153", "question": "将 10 个月度绩效考核表（2024 年 12 月至 2025 年 9 月）按姓名去重合并为一个新表格文件。合并规则：\n1、以 “姓名” 为唯一标识（同一姓名仅保留一条记录），保留字段为 “姓名、工号、岗位、考评得分” 四列；\n2、当同一姓名在多个月份出现时，取最新月份的记录作为该员工的最终信息（优先级：2025 年 9 月 > 2025 年 8 月 > … > 2024 年 12 月）；\n3、最终合并结果按姓名字符串默认排序（如 “人员 1、人员 100、人员 2”）；\n4、输出为新 Excel 文件，文件名为 “风电事业部员工绩效汇总_合并结果.xlsx”，列顺序固定为：工号、姓名、岗位、考评得分。", "input_file": "风电事业部2024年12月份月度员工个人绩效考核汇总表_脱敏.xlsx\n风电事业部2025年1月份月度员工个人绩效考核汇总表_脱敏.xlsx\n风电事业部2025年2月份月度员工个人绩效考核汇总表_脱敏.xlsx\n风电事业部2025年3月份月度员工个人绩效考核汇总表_脱敏.xlsx\n风电事业部2025年4月份月度员工个人绩效考核汇总表_脱敏.xlsx\n风电事业部2025年5月份月度员工个人绩效考核汇总表_脱敏.xlsx\n风电事业部2025年6月份月度员工个人绩效考核汇总表_脱敏.xlsx\n风电事业部2025年7月份月度员工个人绩效考核汇总表_脱敏.xlsx\n风电事业部2025年8月份月度员工个人绩效考核汇总表_脱敏.xlsx\n风电事业部2025年9月份月度员工个人绩效考核汇总表_脱敏.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "风电事业部员工绩效汇总_合并结果.xlsx", "eval_area": "A1:D118", "reference_file": "风电事业部员工绩效汇总_合并结果_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_154", "question": "工作薄 20251103 中包含订单的预算、实际、承诺、已分配和可用的。其中可用的等于：预算-已分配的值;\n按照“可用占比”从大到小排列，“可用占比”相同的按照“预算”从大到小排列。\n直接在原始文件更改。只更改有订单号的行的顺序，不要改变其他行的位置", "input_file": "IO使用情况_2025.11.03.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "IO使用情况_2025.11.03.xlsx", "eval_area": "'20251103'!A1:I38", "reference_file": "IO使用情况_2025.11.03_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_155", "question": "你是一位经验丰富的人力资源专家，由于考勤打卡机错误，我们需要修改员工的上下班打卡机的记录，相邻的两行为某一位员工的考勤记录。你的任务是删除不正常的打卡记录。\n说明：\n1、忽略所有周末的考勤数据\n2、周一到周五，每天都必须有至少两次打卡记录，才为正常打卡。\n3、如果某一个员工全部为非正常打卡，删除该员工对应的两行考勤记录。\n4、直接在原表格上修改，输出同名的文件，表格格式，字体，字体大小，均要求一致", "input_file": "03.xls", "output_type": "数据编辑", "output_file": "03.xls", "eval_area": "A1:AE391", "reference_file": "03_res.xls"} | |
| {"id": "FG_156", "question": "计算Q1和其他所有列（包括Q1自己）向量夹角的cos值, 输出 xlsx 文件。第一列列名为“列名”，值依次为Q1、Q2、... 。第二列列名为“cos值”，值依次为对应的cos值，四舍五入保留五位小数点", "input_file": "少先队辅导员政治素质-1_填充后.csv", "output_type": "数据编辑", "output_file": "cos值.xlsx", "eval_area": "A1:B96", "reference_file": "cos值_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_157", "question": "对比两个文件中的数据，计算每个产品ID在询盘人数和TM人数两个指标上从第48周到第49周的变化情况。输出一个表格，包含以下列：产品ID、48周询盘人数、49周询盘人数、询盘人数变化量、询盘人数涨幅(%)、48周TM人数、49周TM人数、TM人数变化量、TM人数涨幅(%)。按照49周询盘人数降序排列，输出Top 10产品。涨幅保留2位小数并带百分号，人数为整数。分母为0时用N/A表示", "input_file": "新周报月报48周.xlsx\n新周报月报49周.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "产品询盘和TM人数变化分析.xlsx", "eval_area": "A1:I11", "reference_file": "产品询盘和TM人数变化分析_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_158", "question": "第一列是不同的加盟店，计算不同加盟店各个月份的指标除以月初人力的比值替换原有的数值，保留两位小数点。不要更改月初人力的数据。月初人力为空的，对应指标也置空", "input_file": "人均行程.xlsx\n学历.xls", "output_type": "数据编辑", "output_file": "人均行程.xlsx", "eval_area": "A1:P1787", "reference_file": "人均行程_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_159", "question": "对输入文件中每一个sheet，统计男性和女性回答问卷的次数。结果保存在 xlsx 文件，第一列列名为“sheet名称”，值为输入文件中对应的 sheet 名称。第二列列名为“男性回答次数”，值为男性回答问卷次数。第三列列名为“女性回答次数”，值为女性回答问卷次数。如果输入 sheet 中无法判断性别信息，则该 sheet 对应的回答次数置为 0。最后补充一行“合计”和一列“合计”，计算对应的求和值。", "input_file": "海南工作簿1.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "回答次数.xlsx", "eval_area": "A1:D16", "reference_file": "回答次数_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_160", "question": "从 Excel 工作簿抽取信息，生成独立的 Excel 文件，\"阿aaa铺68.xlsx\"。满足：\n 1. 保留原工作簿的所有列和该客户的所有数据行\n 2. 在 G2 单元格写入该客户所有行的运费求和结果（保留2位小数）\n 3. 在 H2 单元格写入该客户的\"运单编号\"去重后的数量（即唯一运单编号个数）\n 4. 表头行保持在第1行，数据从第2行开始（G2/H2 的汇总值覆盖原第2行对应位置）", "input_file": "二安25年10月全量揽收明细.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "阿aaa铺68.xlsx", "eval_area": "A1:H158", "reference_file": "阿aaa铺68_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_161", "question": "对\"缺失值处理.xlsx\"文件中的所有工作表，将其中所有单元格的空值（包括空字符串、None、NaN等所有被识别为缺失的值）统一替换为数值0，并将处理后的结果保存为新文件\"缺失值处理完成.xlsx\"。", "input_file": "4._缺失值处理.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "缺失值处理完成.xlsx", "eval_area": "A1:J101", "reference_file": "缺失值处理完成_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_162", "question": "统计每个事业部在\"家具修复\"、\"家电修复\"、\"电路改造\"、\"管道疏通\"、\"门窗修复\"这5个维修项目类型上的一次性解决率。输出一个表格，行为事业部名称，列为这5个项目类型，单元格内容为该事业部在该项目类型下的一次性解决率（百分比形式，保留2位小数）。一次性解决率定义为：该事业部该项目类型中一次性解决的工单数 ÷ 该事业部该项目类型的总工单数 × 100%。若某事业部某项目类型总工单数为0或缺失，则该单元格显示\"-\"。按事业部名称字母顺序排序输出。", "input_file": "维修项目一次性解决率.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "各事业部维修项目一次性解决率统计.xlsx", "eval_area": "A1:F12", "reference_file": "各事业部维修项目一次性解决率统计_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_163", "question": "在文件\"2025年10月30日.xlsx\"中新建一个名为\"sheet2\"的工作表，统计2025年10月1日至10月30日期间每天各种骨料的供应量。输出格式为：第一列为日期（格式YYYY年MM月DD日，从2025-10-01到2025-10-30连续排列，共30行，即使某日无数据也保留该日期行），第一行为各骨料名称（横向排列），交叉单元格填入对应日期该骨料的供应量数值。供应量单位统一为吨(t)。若某日期某骨料无供应记录则填0。数值保留2位小数。骨料名称按“中石”、“小石”、“瓜米石”、“砂”顺序排列。", "input_file": "2025年10月30日.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "2025年10月30日.xlsx", "eval_area": "'sheet2'!A1:E31", "reference_file": "2025年10月30日_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_164", "question": "将PDF文件\"冠县烈士陵园概算清单_-_2025.12.06-3.pdf\"中的所有表格数据提取并导出为一个Excel文件（.xlsx格式），要求：\n 1. 提取所有表格内容，按PDF中出现的顺序依次放入Excel的不同sheet中（第一个表格放sheet1，第二个表格放sheet2，以此类推）\n 2. 保持原表格的行列结构、合并单元格样式\n 3. 保留表头格式（若原表有表头行）\n 4. 数值列保持原有精度（若为金额则保留2位小数）\n 5. 输出文件命名为\"冠县烈士陵园概算清单_提取表格.xlsx\"\n 6. 若PDF中存在跨页表格，需合并为同一个完整表格放在一个sheet中", "input_file": "冠县烈士陵园概算清单_-_2025.12.06-3.pdf", "output_type": "数据编辑", "output_file": "冠县烈士陵园概算清单_2025.xlsx", "eval_area": "A1:G39", "reference_file": "冠县烈士陵园概算清单_2025_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_165", "question": "计算特诺雅产品在银屑病市场中的销售额占比。具体步骤：\n 1. 从文件\"25年1.1-10.31特诺雅.xls\"中，筛选出适应症字段包含\"银屑病\"关键词的所有记录，对这些记录的销售额字段求和，得到特诺雅在银屑病适应症的销售额总计（记为A）。\n 2. 从文件\"银屑病1-10.xlsx\"中，对所有记录的销售额字段求和，得到银屑病市场总销售额（记为B）。\n 3. 计算市场份额 = (A / B) × 100%，结果保留2位小数，以百分比形式输出。\n 4. 最终输出一个包含三列的结果表：特诺雅银屑病销售额（A）、银屑病市场总销售额（B）、特诺雅市场份额（%）。", "input_file": "25年1.1-10.31特诺雅.xls\n银屑病1-10.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "特诺雅月度市场份额统计.xlsx", "eval_area": "A1:C2", "reference_file": "特诺雅月度市场份额统计_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_166", "question": "基于\"314班第一次摸底考.xlsx\"和\"314班期中联考成绩.xlsx\"两个文件，使用\"总分排名\"字段，分别统计两次考试中前100名学生的分段人数分布，分段规则为每10名为一段（即1-10名、11-20名、...、91-100名，共10段）。对每次考试，输出一个包含\"排名段\"和\"人数\"两列的统计表，并将两次考试的结果并列展示在同一个表格中（列名为：排名段、第一次摸底考人数、期中联考人数），按排名段升序排列。若某段无人则人数记为0。最后再补一行“总计”，求和对应数据", "input_file": "314班第一次摸底考.xlsx\n314班期中联考成绩.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "两次考试前100名分段对比.xlsx", "eval_area": "A1:C12", "reference_file": "两次考试前100名分段对比_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_167", "question": "对文件\"总认购人数.xlsx\"执行以下操作：读取A列的所有数据，按A列的值进行去重，将去重后的结果生成一个新的Excel文件，命名为\"总认购人数_去重.xlsx\"，新文件中仅包含去重后的A列数据及其对应的完整行，并按用户手机号降序排列。", "input_file": "总认购人数.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "总认购人数_去重.xlsx", "eval_area": "A1:B444", "reference_file": "总认购人数_去重_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_168", "question": "筛选出在2019年、2020年、2021年、2022年、2023年这5个年份中，所有字段均无缺失值（非空、非NaN）的样本记录，删除其他记录，并将筛选后的结果保存为新的Excel文件，文件名为\"DEA分析面板数据_2019-2023_完整样本.xlsx\"，保持原有列结构和数据格式不变。", "input_file": "DEA分析面板数据_清洗后.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "DEA分析面板数据_2019-2023_完整样本.xlsx", "eval_area": "A1:Q241", "reference_file": "DEA分析面板数据_2019-2023_完整样本_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_169", "question": "根据提供的“各经济社股东统计表.docx” 和“各企业在职股东统计表.docx” 两个文件，提取各单位的统计数据，生成一份名为“西郊股东名单汇总表”的 Excel 文件 。\n1）数据汇总：将每个单位的股东人数进行合并统计。\n2）表格字段：Excel 需包含以下字段：单位名称、总人数、在职人数、退休人数、类型（标注为“经济社”或“企业”） 。\n3）表格应按类别进行排列，先列出所有经济社 ，再列出所有企业单位 。\n4）在表格最末尾增加一行“合计”，分别统计全口径的总人数、在职股东总数及退休股东总数。", "input_file": "各经济社股东统计表.docx\n各企业在职股东统计表.docx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "西郊股东名单汇总表.xlsx", "eval_area": "A1:E31", "reference_file": "西郊股东名单汇总表_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_170", "question": "将\"采购人自查自纠项目情况汇总统计表.xlsx\"和\"政府采购自查自纠项目情况汇总表.xlsx\"两个文件中的所有数据行合并到一个新的Excel文件中。合并规则：保留两个表的所有列（若列名不完全一致则按第一个文件的列顺序为准，第二个文件的数据按列名匹配填入对应列，无匹配列则留空）；新增一列\"序号\"作为第一列，从1开始连续递增编号；将所有\"开标时间\"列的日期格式统一转换为\"YYYY/MM/DD\"格式（四位年/两位月/两位日，月和日不足两位时前补0）；其余列的内容保持原样不做修改；输出为新的Excel文件，文件名为\"合并后的采购项目汇总表.xlsx\"，包含一个名为\"合并数据\"的工作表。", "input_file": "采购人自查自纠项目情况汇总统计表.xlsx\n政府采购自查自纠项目情况汇总表.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "合并后的采购项目汇总表.xlsx", "eval_area": "A1:H87", "reference_file": "合并后的采购项目汇总表_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_171", "question": "请汇总七、八、九年级的成绩数据，计算并输出以下内容（按指定顺序排列）：\n 1. 各年级的总分平均分和得分率（总分平均分/总分满分）\n 2. 各年级各学科的平均分和得分率（学科平均分/学科满分）\n \n 输出要求：\n - 生成一个汇总表格，包含列：年级、统计项（总分/学科名）、平均分、得分率\n - 学科顺序严格按照：七年级（语文、数学、英语、历史、生物、政治、地理），八年级（语文、数学、英语、物理、历史、生物、政治、地理），九年级（语文、数学、英语、物理、历史、政治、化学）\n - 平均分保留2位小数，得分率以百分比形式呈现并保留2位小数（如：85.67%）\n - 总分平均分计算方式：将学生各科成绩求和后再求平均；总分满分为该年级所有学科满分之和\n - 缺失值处理：计算平均分时忽略缺失值（即只对有效成绩求平均）\n - 输出形式：在原Excel文件中新增一个名为\"各年级汇总统计\"的sheet，或生成新的Excel文件", "input_file": "九年级各班级成绩统计表——处理板.xlsx\n八年级各班级成绩统计表——处理版.xlsx\n七年级各班级成绩统计表-处理版.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "各年级汇总统计.xlsx", "eval_area": "A1:D26", "reference_file": "各年级汇总统计_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_172", "question": "统计\"近一年销售单明细账.xlsx\"中，产品规格为\"1.2kg装\"且产品类型包含\"软粮\"的记录，按自然月（YYYY-MM格式）汇总每月的销售数量总和。仅保留完整自然月的数据（即该月1日至月末最后一天均有可能存在交易记录的月份，若某月仅有部分天数的数据则剔除该月）。最终输出一个表格，包含：月份、该月销售数量（保留整数）、以及所有完整月份的月均销售数量（保留整数）。表格按月份升序排列。", "input_file": "近一年销售单明细账.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "1.2kg软粮月度销售统计.xlsx", "eval_area": "A1:B13", "reference_file": "1.2kg软粮月度销售统计_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_173", "question": "请读取\"时间轴.docx\"文件，识别文档中所有包含时间信息的内容条目（包括日期、时间戳、时间描述等），按照时间从早到晚的顺序重新排列这些条目，并将排序后的完整内容输出到一个新的Word文档中，新文档命名为\"时间轴_排序后.docx\"。", "input_file": "时间轴.docx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "时间轴_排序后.docx", "eval_area": null, "reference_file": "时间轴_排序后_res.docx"} | |
| {"id": "FG_174", "question": "对比文件 \"A03关联关系_20251001.xlsx\"（旧数据） 和 \"A03关联关系_20251101.xlsx\"（新数据），按以下规则生成两个新的 Excel 文件：\n比对范围说明：\n仅比对前 12 个核心字段（从“关联方名称”至“该关系是否仍然有效”）。\n不比对“生效日期”和“失效日期”字段，且在输出结果中剔除这两个字段。\n1）生成 \"same.xlsx\"：\n包含两个文件中上述 12 个核心字段完全相同的行。\n2）生成 \"different.xlsx\"：\n包含仅存在于旧数据、仅存在于新数据，或两个文件中主键相同但核心字段值不同的行。\n3）在列末增加一列“差异说明”，内容规则如下：\n若该行仅存在于旧数据：填写“删除”。\n若该行仅存在于新数据：填写“新增”。\n若字段值有差异：天蝎“差异”。", "input_file": "A03关联关系_20251001.xlsx\nA03关联关系_20251101.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "different.xlsx\nsame.xlsx", "eval_area": "[different.xlsx]#[‘Sheet1’!A1:J527]\n[same.xlsx]#[‘Sheet1’!A1:I5734]", "reference_file": "different_res.xlsx\nsame_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_175", "question": "在\"第三方关联关系_合并版_含信用代码.xlsx\"中，使用\"【企查查】信用码.xlsx\"作为参照表，通过匹配企业名称字段，补充信用代码并优化数据结构。\n具体规则：(1) 以目标表中的\"前一层关联方名称/关联方中间节点名称\"为匹配键，在参照表中查找对应的统一社会信用代码；(2) 在目标表中新增\"前一层关联方代码\"列，并将匹配到的信用代码填充至该列；(3) 移除目标表中原有的\"关联方代码/关联方中间节点代码\"列以简化表结构；(4) 原有的\"前一层关联方代码/关联方中间节点代码\"列保持原值不动，若匹配不到或参照表中无信用代码，则新增列保持为空；(5) 操作完成后将结果保存为新文件\"第三方关联关系_合并版_含信用代码_已补充.xlsx\"。", "input_file": "第三方关联关系_合并版_含信用代码.xlsx\n【企查查】信用码.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "第三方关联关系_合并版_含信用代码_已补充.xlsx", "eval_area": "A1:V4905", "reference_file": "第三方关联关系_合并版_含信用代码_已补充_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_176", "question": "读取Excel文件中名为\"班主任\"的工作表，执行以下唯一操作并输出新Excel文件：\n 1. 将数据区域中所有值为1的单元格替换为该列第二行（标题行）的文本内容；将所有值为0的单元格替换为空字符串\n 2. 识别所有\"X星\"命名模式的列组（每组包含3个子列：优秀、达标、尚需努力），将每组3列合并为1列，列名保留为\"X星\"（如\"安全星\"），合并规则：若3个子列中任一单元格非空则取该非空值，若多个非空则取最左侧非空值，若全空则为空\n 3. 输出新Excel文件，仅保留以下5列且按此顺序排列：学生姓名、安全星、规范星、劳动星、展示星\n 4. 输出文件命名为\"402 班 9 月学科章_最终版.xlsx\"", "input_file": "402班9月学科章.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "402班9月学科章_最终版.xlsx", "eval_area": "A1:E46", "reference_file": "402班9月学科章_最终版_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_177", "question": "对给定的Excel文件，执行以下两个独立的页签处理任务并输出为新的Excel文件：\n 1. 针对名为\"数学\"的页签：将所有单元格中的数值\"1\"替换为该单元格所在列的第一行标题的完整文本内容；将所有数值\"0\"替换为空值（清空单元格）；将B列和C列的内容合并到B列（合并规则：若两列均有内容则用空格连接，若仅一列有内容则保留该内容，若均为空则为空），删除C列。\n 2. 针对名为\"数学\"的页签：调整列的显示顺序为：学生姓名、智多示范星合并智多达标星。\n 最终输出一个新的Excel文件，文件名为\"处理完成_402 班 9 月学科章.xlsx和处理完成_403 班 9 月学科章.xlsx\"。", "input_file": "402班9月学科章.xlsx\n403班9月学科章.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "处理完成_402班9月学科章.xlsx\n处理完成_403班9月学科章.xlsx", "eval_area": "[处理完成_402 班 9 月学科章.xlsx]#[‘数学’!A1:B46]\n[处理完成_403 班 9 月学科章.xlsx]#[‘数学’!A1:B46]", "reference_file": "处理完成_402班9月学科章_res.xlsx\n处理完成_403班9月学科章_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_178", "question": "以\"健康档案号\"为唯一标识，检查体检表中是否存在\"同一健康档案号在同一年份（按体检日期的年份判断）出现2次及以上体检记录\"的错误数据。输出一个包含以下列的结果表：健康档案号（文本形式）、年份（例如：2025）、该档案号在该年份的体检记录次数。仅输出记录次数≥2的错误数据行，按记录次数降序排列，若次数相同则按健康档案号升序排列。若无错误数据则输出\"未发现错误数据\"。输出的表格名为“体检记录错误数据”。", "input_file": "体检详情数据_desensitized.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "体检记录错误数据.xlsx", "eval_area": "[体检记录错误数据.xlsx]#['Sheet1'!A1:C905]", "reference_file": "体检记录错误数据_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_179", "question": "两个表通过订单编号进行关联，在订单明细表中L列增加一列“类型”，M列增加“是否正确”，有端侧记录的，类型填为“端侧结算订单”，并记录端侧结果是否正确。补充完成后给出订单明细表的下载，已有的字段不要更改，字段类型格式不要更改。", "input_file": "訂單明細_20251210-20251210_desensitized.xlsx\n端侧订单记录_desensitized.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "订单明细_with_edge_info.xlsx", "eval_area": "[订单明细_with_edge_info.xlsx]#['工作表 1 - 订单明细_with_edge_info'!L2:M57]", "reference_file": "订单明细_with_edge_info_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_180", "question": "从文件\"本院出生且在门诊有就诊记录的新生儿检验数据-旧系统2019.xlsx\"中，筛选出H列\"指标名称\"字段值为以下5项之一的所有记录：\n 1. 总三碘甲状原氨酸\n 2. 总甲状腺素\n 3. 游离三碘甲状原氨酸\n 4. 游离甲状腺素\n 5. 梅毒螺旋体明胶凝集试验\n \n 提取这些记录的以下4个字段：小孩登记号、指标名称、指标结果、接收日期，按原数据中的行顺序保持不变，生成一个新的Excel文件（文件名为\"筛选后的新生儿检验数据.xlsx\"），包含一个sheet，列顺序为：小孩登记号、指标名称、指标结果、接收日期。若某字段在原数据中缺失，则在新文件中保留为空单元格。", "input_file": "本院出生且在门诊有就诊记录的新生儿检验数据-旧系统2019.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "筛选后的新生儿检验数据.xlsx", "eval_area": "[筛选后的新生儿检验数据.xlsx]#['Sheet1'!A1:D32]", "reference_file": "筛选后的新生儿检验数据_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_181", "question": "把“金额估算表”中的每个场景名称对应的投入金额填到“项目集数理表”的“投入估算（万元）”这一列当中，同时对投入金额做四舍五入处理，保证最后呈现的都是整数（不带小数点的那种）。最后把处理好的表格返回给我。", "input_file": "金额估算_desensitized.xlsx\nAB医药AI业务场景项目集梳理_desensitized.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "AB医药AI业务场景项目集梳理_updated.xlsx", "eval_area": "[AB医药AI业务场景项目集梳理_updated.xlsx]#[''!F2:F111]", "reference_file": "AB医药AI业务场景项目集梳理_updated_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_182", "question": "从\"发布人客户统计结果_desensitized.xlsx\"中，按\"发布人\"分组，每组保留\"次数\"最大的那一条记录；若同一发布人存在多条次数相同且都是最大值的记录，则保留首次出现的那一条；将筛选后的结果输出为新的Excel文件，文件名为\"发布人客户统计结果_筛选后.xlsx\"，保留原文件所有列，按\"次数\"降序排列。次数相同的，按发布人升序排列。", "input_file": "发布人客户统计结果_desensitized.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "发布人客户统计结果_筛选后.xlsx", "eval_area": "[发布人客户统计结果_筛选后.xlsx]#['Sheet1'!A1:C370]", "reference_file": "发布人客户统计结果_筛选后_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_183", "question": "对表格中\"导师姓名\"列为空的学生，按以下规则分配导师并填写\"导师姓名\"和\"第几志愿录取\"两列：\n 1. 分配规则：优先满足第1志愿，其次第2志愿，再次第3志愿，最后第4志愿；同一志愿内按学生在表格中的原始行序从上到下依次处理\n 2. 导师容量约束：每位导师最多接收14名学生（包括已有导师的学生）\n 3. 排除导师：刘文彬、龚漠峰不参与分配\n 4. 必须保证：每位待分配学生最终分配到的导师必须是其4个志愿之一；若某学生4个志愿的导师均已满额，则在\"导师姓名\"列填写\"无法分配\"，\"第几志愿录取\"列填写\"N/A\"\n 5. 输出要求：分配后的所有数据，输出到一个新表格", "input_file": "20251118(1)_desensitized.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "分配结果.xlsx", "eval_area": "[分配结果.xlsx]#['Sheet1'!A1:J295]", "reference_file": "分配结果_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_184", "question": "读取文件\"20250725 厦门未名通讯录-4_masked.xlsx\"，提取并整理通讯录数据，输出包含且仅包含三列的新表格：姓名、部门、电话。其中\"电话\"列优先使用\"手机号\"字段，若手机号缺失则使用\"直线\"字段，若两者均缺失则该列填写空字符串。输出结果按姓名升序排序，去重规则为\"姓名+部门+电话\"三字段完全相同视为重复（保留首次出现的记录）。将整理后的数据保存为新的excel文件，文件名为\"通讯录整理结果.xlsx\"。", "input_file": "20250725XXXX通讯录-4_masked.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "通讯录整理结果.xlsx", "eval_area": "[通讯录整理结果.xlsx]#['公司'!A1:C139]", "reference_file": "通讯录整理结果_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_185", "question": "附件为2025年辞职汇总表，请按照以下几个维度统计离职人数：月份、部门、岗位序列、人员类别、岗位名称、 工龄、辞职原因、学历、年龄（离职年份-出生年份 即可）。\n结果输出到一个Excel表中。\n每个表中，A1B1合并，内容为月份，A2及以下为所有的月份（1、2、……、12），升序排列，B2即以下为人数。C1和D1合并，内容为部门，C2及以下为所有的部门名称，升序排列，D2及以下为人数。其他维度同理。\n工龄（0、1、2……、7）不满1年的算0。辞职原因和学历也按字符顺序升序排列，年龄分为[20-30)、[30-40)、[40-50)、[50-60)。", "input_file": "辞工汇总表2025年度.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "辞工分析表.xlsx", "eval_area": "[辞工分析表.xlsx]#['2025'!A1:R30]", "reference_file": "辞工分析表_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_186", "question": "基于\"2025第二.xlsx\"和\"2025第一.xlsx\"两个文件中的学生成绩数据，填写成绩分析表）。\n等级划分规则：语文/数学/英语：≥95分为A，[85,95)为B，[75,85)为C，<75为D；科学/道法：≥55分为A，[45,55)为B，<45为C（无D等级）。", "input_file": "2025第二.xlsx\n2025第一.xlsx\n成绩分析表.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "成绩分析表.xlsx", "eval_area": "[成绩分析表.xlsx]#['Sheet1'!B3:K6]", "reference_file": "成绩分析表_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_187", "question": "统计表中每个\"发布人\"对应的不同\"客户\"数量，并按客户数量降序排列，客户数量相同的，按照发布人升序排列。结果保存到一个Excel表中，包含两列：\"发布人\"和\"客户数量\"。", "input_file": "32698活动记录_20251122111016514_desensitized.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "每个发布人的客户数量统计.xlsx", "eval_area": "[每个发布人的客户数量统计.xlsx]#['Sheet1'!A1:B370]", "reference_file": "每个发布人的客户数量统计_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_188", "question": "在总的有效数据中，统计\"从未参与俱乐部活动\"的人员情况：(1) 计算从未参与的总人数；(2) 按省份维度统计从未参与人数，输出人数最多的前5个省份及其对应人数；(3) 按地区维度统计从未参与人数，输出人数最多的前5个地区及其对应人数。最终填入“从未参加人数统计.xlsx\"表中：总人数（单行）、省份Top5（省份名称+人数，按人数降序）、地区Top5（地区名称+人数，按人数降序）。", "input_file": "文件1.pdf\n2调查数据清2.xlsx\n从未参加人数统计.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "从未参加人数统计.xlsx", "eval_area": "[从未参加人数统计.xlsx\"]#['Sheet1'!A1:B13]", "reference_file": "从未参加人数统计_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_189", "question": "统计给出的年榜中，各个品类（品牌类型）的总直播场次，以及占全部直播场次的比例（百分比，结果保留两位小数，例如45.12%）。按照百分比降序排列，如果百分比相同，按照直接场次降序排列。结果保持在一个新的表格中。A1为品牌类型，B1为直播量（场次），C1为占比（百分比）。", "input_file": "2025-01-01-2025-11-18品牌自营榜年榜_生鲜.xls", "output_type": "数据编辑", "output_file": "结果.xlsx", "eval_area": "[结果.xlsx]#['Sheet1'!A1:C15]", "reference_file": "结果_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_190", "question": "将\"孤独症儿童评估报告2023.07-2024.12(1)_desensitized.xlsx\"文件中的所有数据行，按照列名映射关系，追加写入到\"ASD数据汇总表.xlsx\"文件的对应列中。两表列名完全一致则直接对应；列名不一致但语义相同（\"出生日期\"对应\"出生年月日\"），按语义最匹配原则建立映射关系。例如个人社会和个人社交其实是一个意思。源表中存在但目标表中不存在的列，不写入；目标表中存在但源表中不存在的列，对应位置填入空值。操作完成后保存目标文件，不生成新文件。编号列从1开始编号。年龄仅记录整周岁，不满1岁的填“<0”。不允许改变ASD数据汇总表中已有的内容，例如姓名的顺序、日期的格式。", "input_file": "孤独症儿童评估报告2023.07-2024.12(1)_desensitized.xlsx\nASD数据汇总表.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "ASD数据汇总表.xlsx", "eval_area": "[ASD数据汇总表.xlsx]#['Sheet1'!A3:W363]", "reference_file": "ASD数据汇总表_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_191", "question": "请基于\"人力分析_desensitized.xlsx\"中的原始数据，将统计结果填充到\"人力统计.xlsx\"文件中对应的单元格中。", "input_file": "人力分析_desensitized.xlsx\n人力统计.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "人力统计.xlsx", "eval_area": "[人力统计.xlsx]#['Sheet1'!A1:M49]", "reference_file": "人力统计_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_192", "question": "从上传的所有文件中筛选出\"负责人\"列值为\"员工001\"的所有行，将这些行合并后生成一个新的excel文件。新文件仅包含三列，列名依次为\"时间\"、\"地点\"、\"项目\"，列的内容从原数据中对应名称的列提取。在原数据中存在列名与这三个目标列名不完全匹配的情况，选择语义最接近的列（如\"日期\"对应\"时间\"、\"位置\"对应\"地点\"、\"项目名称\"对应\"项目\"）。新文件命名为\"员工001_负责项目汇总.xlsx\"，保存在当前工作目录。如果负责人包括员工001的，也要加入进来。最终按照时间升序排列，各种的内容格式不允许改变，例如时间格式。", "input_file": "脱敏_12.进修学校周工作计划_12.2-12.xlsx\n脱敏_13.进修学校周工作计划_第15周2024.12.9-12.xlsx\n脱敏_14.进修学校周工作计划_12.23-12.xlsx\n脱敏_15.进修学校周工作计划_12.30-1.xlsx\n脱敏_16.进修学校周工作计划_第19-20周2025.1.6-2025.1.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "员工001_负责项目汇总.xlsx", "eval_area": "[员工001_负责项目汇总.xlsx]#['Sheet1'!A1:D11]", "reference_file": "员工001_负责项目汇总_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_193", "question": "请将乡镇为“乡镇03_2710”，家庭住址为“43_8C66村”2组，3组，1组的人员筛选出来，放在一个新的Excel中。形式和顺序和原表保持一致。", "input_file": "202510残疾人两项补贴发放明细表-筛选用_desensitized.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "202510残疾人两项补贴发放明细表-筛选用_desensitized_筛选.xlsx", "eval_area": "[202510残疾人两项补贴发放明细表-筛选用_desensitized_筛选.xlsx]#['Sheet2'!A1:P169]", "reference_file": "202510残疾人两项补贴发放明细表-筛选用_desensitized_筛选_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_194", "question": "3个sheet中重复的客户名称，将客户名称放在一个新的Excel中。按照客户名称升序排列。", "input_file": "内贸所有客户属性1-43周_desensitized.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "重复客户名称_客户编号.xlsx", "eval_area": "[重复客户名称_客户编号.xlsx]#[''!A1:A102]", "reference_file": "重复客户名称_客户编号_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_195", "question": "从上传的4个文件中提取所有包含\"身份证号\"字段的数据，合并后按身份证号进行去重统计，筛选出身份证号出现次数≥2次的所有记录，输出为新Excel文件\"身份证号重复人员名单.xlsx\"，包含以下列：身份证号、姓名、出现次数、来源文件名（多个文件用英文逗号分隔），按出现次数降序排列。出现次数相同的，按姓名升序排列。来源文件名排序的时候，按下列顺序排列。\nxx村喘息服务对象花名册_desensitized.xlsx\n喘息服务已入住名单_desensitized.xlsx\n居家上门已服务人员名单_desensitized.xlsx\nA 社区喘息服务对象花名册_desensitized.xlsx", "input_file": "xx村喘息服务对象花名册_desensitized.xlsx\n喘息服务已入住名单_desensitized.xlsx\n居家上门已服务人员名单_desensitized.xlsx\nA社区喘息服务对象花名册_desensitized.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "身份证号重复人员名单.xlsx", "eval_area": "[身份证号重复人员名单.xlsx]#['Sheet1'!A1:D5]", "reference_file": "身份证号重复人员名单_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_196", "question": "统计数据中所有会员的注册时间，以 [积分开始日期]为准，分别按月度（YYYY-MM）、季度（YYYY-QX）、年度（YYYY）三个时间粒度进行分组汇总，计算每个时间段内新增会员数量，并按时间升序排列输出三张表格，每张表格包含时间列和新增会员数列。缺失 [积分开始日期] 的记录不参与统计。输出格式为三个独立的excel表格（月度表、季度表、年度表），数值保留整数。", "input_file": "会员数据.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "月度新增会员统计.xlsx\n季度新增会员统计.xlsx\n年度新增会员统计.xlsx", "eval_area": "[月度新增会员统计.xlsx]#[‘Sheet1’!A2:B31]\n[季度新增会员统计.xlsx]#[‘Sheet1’!A2:B82]\n[年度新增会员统计.xlsx]#[‘Sheet1’!A2:B10]", "reference_file": "月度新增会员统计_res.xlsx\n季度新增会员统计_res.xlsx\n年度新增会员统计_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_197", "question": "请基于文件\"789.csv\"，按照\"事业部\"维度分组统计\"申购率\"，并按申购率从高到低排序输出结果。申购率保留2位小数，以百分比形式展示（如\"25.30%\"）。数据中存在缺失的事业部名称或申购率无法计算的记录（分母为0或缺失），则该记录不参与统计。输出结果为表格形式，包含两列：\"事业部\"和\"申购率\"，按申购率降序排列，输出所有事业部的统计结果。", "input_file": "789.csv", "output_type": "数据编辑", "output_file": "事业部申购率统计.xlsx", "eval_area": "[事业部申购率统计.xlsx]#[‘Sheet1’!B2: B6]", "reference_file": "事业部申购率统计_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_198", "question": "统计并对比\"卖号宝上周数据.xlsx\"和\"卖号宝上上周数据.xlsx\"中每个号商的成交订单数量，计算每个号商从上上周到上周的订单数变化量和变化率，输出一个包含以下列的对比表格：号商名称、上上周订单数、上周订单数、订单数变化量（上周-上上周）、变化率（保留2位小数并加%符号）。按变化量降序排列，分别标注出订单数下滑的号商（变化量<0）和订单数提升的号商（变化量>0）。", "input_file": "卖号宝上上周数据.xlsx\n卖号宝上周数据.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "卖号宝号商成交订单对比分析.xlsx", "eval_area": "[卖号宝号商成交订单对比分析.xlsx]#[‘Sheet1’!A1: F146]", "reference_file": "卖号宝号商成交订单对比分析_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_199", "question": "统计2025年11月1日至11月13日期间，每天各种骨料的供应量（单位：吨）。输出一个表格，其中：行为日期（从2025-11-01到2025-11-13，共13行，即使某日无数据也需显示该日期行，供应量填0），列为各种不同的货物名称（骨料类型），单元格内容为当日该骨料的供应量数值（保留2位小数）。日期列按升序排列，货物名称列按首次出现顺序排列。", "input_file": "2025年11月13日.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "2025 年 11 月骨料供应量统计表.xlsx", "eval_area": "[2025 年 11 月骨料供应量统计表.xlsx]#[‘Sheet1’!A1: E14]", "reference_file": "2025 年 11 月骨料供应量统计表_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_200", "question": "基于提供的数据文件，完成以下两项统计任务：\n 1. 计算所有供应商的访客数总和（忽略访客数为空值的行，保留整数）。\n 2. 按供应商类型分类统计：根据供应商类型字段值，将供应商归类为\"出口通\"（类型值为\"goldSupplier\"）、\"金品\"（类型值为\"verifiedSupplier/goldSupplier\"）、\"金品Pro\"（类型值为\"verifiedSupplier Pro/goldSupplier\"）三类；分别计算每类的访客数之和（保留整数），并计算各类访客数占总访客数的百分比（保留2位小数，以百分号形式展示）。输出结果为一个汇总表格，包含：总访客数（单独一行），以及三个供应商类型各自的访客数、占比（按访客数降序排列）。", "input_file": "搜索页商品分析_1119.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "访客数统计.xlsx", "eval_area": "[访客数统计.xlsx]#[‘Sheet1’!A1: C5]", "reference_file": "访客数统计_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_201", "question": "帮我对比\"卖号宝上周数据.xlsx\"和\"卖号宝上上周数据.xlsx\"，哪些号商在上周的付费订单数有下滑，哪些有上涨，并生成一个表格，列名为号商，上上周订单数，上周订单数，变动值，状态(表现下滑还是上涨)", "input_file": "卖号宝上上周数据.xlsx\n卖号宝上周数据.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "订单涨跌统计.xlsx", "eval_area": "[订单涨跌统计.xlsx]#[‘Sheet1’!A1: E18]", "reference_file": "订单涨跌统计_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_202", "question": "将文件\"四省份综合数据.xlsx\"中所有sheet的倒数第二列的数值保留两位小数，倒数第一列的数值保留三位小数，直接修改原文件中的数据格式和数值。", "input_file": "四省份综合数据.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "四省份综合数据 结果.xlsx", "eval_area": "[四省份综合数据 结果.xlsx]#[‘Sheet1’!A1:J736]", "reference_file": "四省份综合数据 结果_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_203", "question": "删除表格中为空的列，生成一个新的excel", "input_file": "1月销售明细.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "1月销售明细_删减版.xlsx", "eval_area": "[1月销售明细_删减版.xlsx]#[‘Sheet1’!A1:BA138436]", "reference_file": "1月销售明细_删减版_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_204", "question": "将表格中的数据按照“送货备注”为“滞销”筛选后，统计下不同疾病诊断的类型及数量（疾病诊断的类型为空的不统计），并生成一个新表格，列为送货备注、疾病诊断、疾病数量", "input_file": "3月销售明细.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "3 月销售 - 滞销数据疾病诊断统计.xlsx", "eval_area": "[3 月销售 - 滞销数据疾病诊断统计.xlsx]#[‘Sheet1’!A1:C31]", "reference_file": "3 月销售 - 滞销数据疾病诊断统计_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_205", "question": "在文件\"95-投喂.xlsx\"中，筛选出H列至AL列（共31列）中至少有一个非空评分的所有行，并在这些行中进一步标识出\"H列至AL列的所有非空评分值均为5分\"的数据行。输出一个新的Excel文件，包含以下内容：\n 1. 在原数据基础上新增一列\"是否全5分\"（插入在AL列之后），对于H至AL列中所有非空评分均为5的行标记为\"是\"，其他标记为\"否\"或空白（若该行H至AL列完全无评分则为空白）\n 2. 仅保留H列至AL列中至少有一个非空评分的行（完全无评分的行删除）\n 3. 输出文件命名为\"95-投喂_标注结果.xlsx\"，保留原有所有列及新增的标注列", "input_file": "95-投喂.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "95-投喂_标注结果.xlsx", "eval_area": "[95-投喂_标注结果.xlsx]#[‘Sheet1’!A1:AK91]", "reference_file": "95-投喂_标注结果_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_206", "question": "筛选出货品名称为“货品_030”的产品记录，按客户名称分组，列出每个客户的所有订单记录，每条记录显示：客户名称、订单日期（或单据编号）、货品名称、数量。结果按客户名称字母顺序排序，同一客户内按订单日期升序排列。输出为表格形式，包含列：客户名称、发货日期、货品名称、数量。", "input_file": "近6月销售单明细账.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "近6个月销售单明细账_统计.xlsx", "eval_area": "[近6个月销售单明细账_统计.xlsx]#[‘Sheet1’!A1:D9]", "reference_file": "近6个月销售单明细账_统计_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_207", "question": "从\"gx政府采购货物服务类项目.xlsx\"中删除所有在\"需要剔除的工程类项目.xls\"中出现的项目（匹配规则：项目名称完全相同），保留剩余行。然后按照\"冠县(1).xlsx\"中项目的出现顺序对剔除后的数据重新排序（匹配规则：项目名称完全相同；若某项目在冠县(1)中不存在则排在最后，内部保持原顺序）。最后在排序后的表格最左侧新增一列\"项目编号\"，从 SDZC3715000001 开始按行递增（SDZC3715000002、SDZC3715000003...），其余列内容保持不变。将最终结果保存为新的 Excel 文件，文件名为\"冠县政府采购货物服务类项目_已编号.xlsx\"。", "input_file": "需要剔除的工程类项目.xlsx\ngx (1).xlsx\ngx政府采购货物服务类项目.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "gx采购货物服务类项目_已编号.xlsx", "eval_area": "[gx采购货物服务类项目_已编号.xlsx]#[‘Sheet1’!A1:F478]", "reference_file": "gx采购货物服务类项目_已编号_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_208", "question": "统计3个Excel文件中身份证号完全相同（出现在至少2个文件中）的所有人员记录，输出一个新的Excel文件，包含以下列：身份证号、姓名、所在文件名、地址（若有）、年龄（若有），按身份证号分组排序，每个身份证号的多条记录连续显示。输出文件命名为\"身份证号重复人员统计.xlsx\"。", "input_file": "pj60 周岁以上不含村字人员名单.xlsx\n不愿意来院入住的.xlsx\ndx60 周岁以上人员名单.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "身份证号重复人员统计.xlsx", "eval_area": "[身份证号重复人员统计.xlsx]#[‘Sheet1’!A1:F83]", "reference_file": "身份证号重复人员统计_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_209", "question": "统计数据中所有客户在最近一个月与前三个月的下单情况对比，输出以下内容：\n 1. 最近一个月完全未下单、但前三个月有下单记录的客户清单，按前三个月累计下单金额降序排列，输出Top10，列名为客户编号、下单金额，sheet名为“下单金额对比”\n 2. 最近一个月有下单、但下单金额低于其前三个月月均下单金额50%的客户清单，列名为客户编号、最近一个月下单金额、前三个月月均金额、下降幅度（百分比，保留2位小数），并按下降幅度降序排列且仅输出Top10，sheet名为“下降幅度统计”\n\n 最终以表格Excel文件形式输出，金额保留2位小数。", "input_file": "销售单明细账.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "客户下单情况对比分析.xlsx", "eval_area": "[客户下单情况对比分析.xlsx]#[‘下单金额对比’!A1:B11]\n[客户下单情况对比分析.xlsx]#[‘下降幅度统计’!A1:D4]", "reference_file": "客户下单情况对比分析_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_210", "question": "统计支出金额，按交易日期和对方户名进行交叉汇总，生成透视表：行标题为交易日期（按天，格式YYYY-MM-DD），列标题为对方户名；当对方户名为空值时，使用该行的摘要字段作为列标题；单元格值为当天该对方户名（或摘要）的支出金额合计，保留2位小数。输出形式为表格（交叉表），交易日期按时间升序排列，列标题（对方户名/摘要）按首次出现顺序排列。", "input_file": "20250901-20250930-对公.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "支出金额交叉汇总表.xlsx", "eval_area": "[支出金额交叉汇总表.xlsx]#[‘Sheet1’!A1:h4]", "reference_file": "支出金额交叉汇总表_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_211", "question": "基于甘薯品种比较试验数据（小区面积20㎡），完成以下两项统计分析并输出为一个汇总表格：\n 1. 计算每个品种的折合亩产（单位：kg/亩，保留2位小数）；\n 2. 计算每个品种的平均小区产量（单位：kg，保留2位小数）及其标准误差（Standard Error，保留3位小数）。\n 最终输出一个表格，包含列：品种名称、折合亩产(kg/亩)、平均小区产量(kg)、标准误差(kg)，按折合亩产降序排列。", "input_file": "数据统计-甘薯-1.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "甘薯品种比较试验统计分析结果.xlsx", "eval_area": "[甘薯品种比较试验统计分析结果.xlsx]#[‘Sheet1’!A1:D5]", "reference_file": "甘薯品种比较试验统计分析结果_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_212", "question": "读取所有文件，从文件名中提取地点和年份信息，从数据中读取DATE（观测日期，格式假设为YYYY-MM-DD或类似可解析格式）、TEMP（平均温度）、MAX（最高温度）、MIN（最低温度）字段。按\"地点+年份+月份\"三个维度进行分组聚合，计算每组内TEMP、MAX、MIN的算术平均值，保留2位小数。将结果整理为一个包含以下列的表格：地点、年份、月份、平均TEMP、平均MAX、平均MIN，按地点、年份、月份升序排列。将最终结果导出为一个Excel文件（单个sheet），文件名为\"各地点月度平均温度统计.xlsx\"。", "input_file": "C市_2011.csv\nA市_2011.csv\nA市_2012.csv\nB市_2011.csv\nB市_2012.csv", "output_type": "数据编辑", "output_file": "各地点月度平均温度统计.xlsx", "eval_area": "[.各地点月度平均温度统计.xlsx]#[‘Sheet1’!A1:F61]", "reference_file": "各地点月度平均温度统计_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_213", "question": "基于文件\"福彩3D差(4).xlsx\"中的福彩3D历史开奖数据，生成一个新Excel文件，命名为“福彩3D差(4)_分析.xlsx”\n \n 输出要求：\n - 以表格形式呈现，包含三列：差值类型（百十差/百个差/十个差）、差值（0-9）、出现次数、出现频率（百分比，保留2位小数），列名分别为：差值类型、差值、出现次数、出现频率。\n - 每种差值类型按差值从0到9升序排列\n - 仅统计2025307期之前的历史数据（不包含2025307期本身）\n - 若文件中包含2025307期或更晚期次，则排除这些数据", "input_file": "福彩3D差(4).xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "福彩3D差(4)_分析.xlsx", "eval_area": "A1:D31", "reference_file": "福彩3D差(4)_分析_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_214", "question": "计算\"上周\"与\"上上周\"两个时间段内，“王**耀”“\n三**动”“\n和**英”这三款游戏各自的\"商品线索数\"和\"线索报价率\"，并以“game_compare.xlsx”命名，生成一个新文件输出：(1) 每款游戏商品线索数从上上周到上周的变化百分比（若为下滑则为负值，若为上升则为正值）；(2) 每款游戏线索报价率从上上周到上周的变化百分比（若为下滑则为负值，若为上升则为正值）。最终以表格形式输出，包含列：游戏名称、上上周商品线索数、上周商品线索数、商品线索数变化百分比、上上周线索报价率、上周线索报价率、线索报价率变化百分比。百分比保留2位小数并带百分号。", "input_file": "上上周闲鱼渠道线索数据.xlsx\n上周闲鱼渠道线索数据.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "game_compare.xlsx", "eval_area": "A1:G4", "reference_file": "game_compare_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_215", "question": "对数据文件进行分析，sheetB中的数据按以下规则统计并生成一个新文件命名为“2025年度询盘数据表_分析.xlsx”：列名分别为平台、月份、产品名称和询盘数。将数据按\"月份\"字段（格式为YYYY-MM）分组，只分析1-6月的数据，对每个\"平台-月份\"组合，统计各产品的询盘数量（使用\"询盘数\"或语义最接近的数值字段），按询盘数降序排列后取数值大于2的产品，若数值相等，则以产品名首字母顺序排列。最终输出一个汇总表格。平台列的值均为B。", "input_file": "2025年度询盘数据表.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "2025年度询盘数据表_分析.xlsx", "eval_area": "A1:D61", "reference_file": "2025年度询盘数据表_分析_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_216", "question": "\"针对文件“2_desensitized.xlsx”中的数据，创建一个新文件命名为“2_统计.xlsx”，执行以下操作：\n1.统计C列值的重复次数：在D列新增列（列标题设为“重复次数”），针对C列中的每个值，计算其在C列内出现的总次数，并将该次数填写到对应行的D列单元格中；\n2. C列相同的为同一组，合并重复行并清理冗余：对于C列中数值相同的行，仅保留首行的C列、D列信息；\n3. 同一组内按员工序号升序的顺序；\n4. 按重复次数排序：将经过合并、清理后的所有行，按照D列“重复次数”的数值从大到小进行降序排列；\"", "input_file": "2_desensitized.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "2_统计.xlsx", "eval_area": "A1:D55", "reference_file": "2_统计_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_217", "question": "对比本周与上周数据，筛选出\"本周报价线索数 < 上周报价线索数\"且\"本周线索报价率 < 上周线索报价率\"的所有号商，输出包含号商名称、本周报价线索数、上周报价线索数、本周线索报价率、上周线索报价率、报价线索数变化量、线索报价率变化量（百分点）的表格，按报价线索数变化量升序排列，保留小数2位。生成一个新的表格文件", "input_file": "平台渠道本周_1-4_数据.csv\n 平台渠道上周_1-4_数据.csv", "output_type": "数据编辑", "output_file": "报价线索数和报价率双下降号商列表.csv", "eval_area": "A1:G29", "reference_file": "报价线索数和报价率双下降号商列表_res.csv"} | |
| {"id": "FG_218", "question": "对工作表\"综合班组\"中的数据，统计每道题的各选项选择比例。具体要求：\n 1. 识别数据中代表\"题目编号\"和\"选择答案\"的列（若列名不明确，则选择语义最匹配\"题号/题目ID\"和\"答案/选项\"的列）\n 2. 按题目编号分组，统计每个题目下各选项（A/B/C/D等）被选择的次数\n 3. 计算每个选项在该题中的选择比例（百分比形式，保留2位小数）\n 4. 忽略空值和无效答案（非标准选项字符）\n 5. 输出格式为表格：列包含\"题目编号\"、\"选项\"、\"选择人数\"、\"选择比例(%)\"\n 6. 按题目编号升序排列，同一题目内按选项字母顺序排列\n 7. 结果输出在新表格文件中，命名为\"答题情况分析.xlsx\"", "input_file": "导入数据111.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "答题情况分析.xlsx", "eval_area": "A1:D160", "reference_file": "答题情况分析_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_219", "question": "基于\"销售单明细账.xlsx\"中的数据，按\"产品名称\"和\"月份\"（格式YYYY-MM）两个维度进行分组统计，计算每个产品在每个月的销售数量总和。然后对每个产品计算其所有月份销售数量的算术平均值，作为该产品的\"平均月销售数量\"。最后，使用每个产品的历史月销售数量数据，采用简单移动平均法（取最近3个月的平均值）预测该产品在2026年1月的货需数量，并将预测结果记录在同一货品名称的最后一行中。将以上三项结果（每月销售数量、平均月销售数量、2026年1月预测数量）整合到一个新的Excel文件中，文件包含以下列：产品名称、月份、当月销售数量、该产品平均月销售数量、2026年1月预测数量（仅在汇总行显示）。数值为整数格式，产品名称按数字升序顺序排序，相同产品内按月份升序排序。生成的文件命名为\"产品月销售统计及预测.xlsx\"并提供下载。", "input_file": "销售单明细账.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "产品月销售统计及预测.xlsx", "eval_area": "sheet1!A1:E594", "reference_file": "产品月销售统计及预测_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_220", "question": "对业务员数据，计算每位业务员的毛利率（计算公式：业务员毛利 ÷ 业务员成本），然后生成一个新文件命名为“业务员毛利率分析结果.xlsx”，输出两项统计结果：\n 1. 业务员毛利率明细表：列出每位业务员的编号、业务员毛利、业务员成本、毛利率（百分比保留2位小数），按毛利率降序排列，输出Top 10（若业务员总数少于10则全量输出），同时在表格末尾追加一行显示\"\"整体平均毛利率\"\"（所有业务员毛利总和 ÷ 所有业务员成本总和）；\n 2. 毛利率区间分布统计表：将所有业务员的毛利率按区间分组（区间划分：<0%、0-10%、10-20%、20-30%、30-40%、40-50%、≥50%，左闭右开，最后一个区间闭合），统计每个区间的业务员人数及占比（百分比保留2位小数），按区间顺序输出。", "input_file": "【财务】岳阳_desensitized.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "业务员毛利率分析结果.xlsx", "eval_area": "[业务员毛利率明细表]!A1:D12,[毛利率区间分布统计表]!A1:C8", "reference_file": "业务员毛利率分析结果_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_221", "question": "将文件中\"成交分店名称\"列的所有值统一修改为\"加盟店\"这一固定文本，保留其他列不变，生成一个新文件命名为“new_新建_XLSX_工作表.xlsx”", "input_file": "新建_XLSX_工作表.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "new_新建_XLSX_工作表.xlsx", "eval_area": "A1:B3086", "reference_file": "new_新建_XLSX_工作表_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_222", "question": "对四个文件中的所有数据进行逐行比较，检查每行记录中\"\"分数\"\"字段与\"\"名字\"\"字段的对应关系是否在所有文件间保持一致。具体要求：\n 1. 以\"\"名字\"\"字段作为唯一标识键进行匹配\n 2. 对于同一个名字，检查其在不同文件中对应的\"\"分数\"\"值是否完全相同\n 3. 输出一个对比结果表格，包含以下列：名字、高管文件分数、员工文件分数、部门文件分数、主管文件分数、是否一致（是/否）\n 4. 某个名字仅在部分文件中出现，对应文件的分数列显示\"\"缺失\"\"；且“是否一致（是/否）”列对应值为“无共同记录进行比较”\n 5. 结果按\"\"是否一致\"\"分组，不一致的记录排在前面，组内按名字字母顺序排序\n 6. 分数字段保留原始格式（若为数值则保留2位小数）\n 7. 文件中不存在\"\"分数\"\"或\"\"名字\"\"字段，用语义最接近的列名（如\"\"得分\"\"\"\"评分\"\"\"\"姓名\"\"\"\"人员\"\"等）\n生成一个新文件命名为“流程管理搜索结果导出.xlsx”", "input_file": "流程管理搜索结果导出-高管-1106.xls\n 流程管理搜索结果导出-员工-1106.xls\n 流程管理搜索结果导出-部门-1106.xls\n 流程管理搜索结果导出-主管-1106.xls", "output_type": "数据编辑", "output_file": "流程管理搜索结果导出.xlsx", "eval_area": "A1:F102", "reference_file": "流程管理搜索结果导出_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_223", "question": "请对\"法务中心工作事项整理表.xlsx\"中的数据，按照\"人员\"字段（或语义最接近的列名，如\"负责人\"\"姓名\"\"人员名称\"等）进行分组归类，将每个人员对应的所有工作事项汇总展示。输出结果为一个新的Excel文件，文件名为\"按人员归类的工作事项.xlsx\"，其中包含两列：第一列为\"人员\"（去重后的人员名单），第二列为\"工作事项\"（该人员对应的所有事项，用分号\";\"分隔）。人员按字母或拼音升序排列。若某人员对应的工作事项字段为空值，则在该人员的工作事项列中显示\"无\"。", "input_file": "法务中心工作事项整理表.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "按人员归类的工作事项.xlsx", "eval_area": "A1:B9", "reference_file": "按人员归类的工作事项_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_224", "question": "将文件\"高一原始分_总分报表.xlsx\"中所有成绩相关列的空白单元格统一填充为文本\"缺考\"，然后将修改后的完整数据保存为新的Excel文件（文件名为\"高一原始分_总分报表_已标注缺考.xlsx\"），保持原有的所有列、行顺序和其他非空数据不变。", "input_file": "高一原始分_总分报表.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "高一原始分_总分报表_已标注缺考.xlsx", "eval_area": "A1:AS7549", "reference_file": "高一原始分_总分报表_已标注缺考_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_225", "question": "基于\"责任制打卡人员_108.xlsx\"中的人员名单，结合\"人员进出记录_20251107111850.xls\"和\"汽车进出记录_20251107094709.xls + 汽车出场记录_20251107094737.xls\"，统计每位责任制人员在1日和2日两天内的进出场情况，生成一个新的Excel文件“责任制人员进出统计.xlsx”，包含以下字段：人员姓名、日期（YYYY-MM-DD格式）、进场次数、出场次数、留场总时长（小时，保留2位小数）、最早入场时间（HH:MM格式）、最晚离场时间（HH:MM格式）、备注（若该人员当天在所有记录中均无匹配则标注\"无记录\"）。按人员姓名升序、日期升序排列输出。", "input_file": "人员进出记录_20251107111850.xls\n 汽车出场记录_20251107094737.xls\n 责任制打卡人员_108.xlsx\n 汽车进场记录_20251107094709.xls", "output_type": "数据编辑", "output_file": "责任制人员进出统计_1-2日_desensitized.xlsx", "eval_area": "A1:H217", "reference_file": "责任制人员进出统计_1-2日_desensitized_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_226", "question": "统计2024年每个月、每个板块、每个加盟店中大学以上学历（包含大学本科、硕士、博士等学历层级）的人数，并将统计结果写入到名为\"学历_output\"的工作表中。输出表格包含以下列：年月（格式YYYY-MM）、板块、加盟店、大学以上学历人数。按年月升序、板块升序、加盟店升序排列。", "input_file": "2024人力分析.xlsx \n性别.xlsx\n人均年龄.xlsx\n学历.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "学历_output.xlsx", "eval_area": "A1:D388", "reference_file": "学历_output_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_227", "question": "根据上传的6个excel文件中的数据，找到与\"《1》\"文件中姓名完全匹配的记录，将对应的成绩字段值填充到\"《1》\"文件的成绩列中。具体规则：(1) 以\"《1》\"文件中的姓名列为基准进行匹配；(2) 在7个源文件中查找姓名完全相同的记录，提取其成绩字段值；(3) 若某姓名在源文件中存在多条记录，取第一条匹配记录的成绩；(4) 姓名在所有源文件中均未找到，该行成绩保持为空；(5) 输出一个新的csv文件，包含\"《1》\"文件的所有列，其中成绩列已完成填充，文件命名为\"《1》_filled.csv\"。", "input_file": "1.xlsx\n2201电磁场与电磁波.xlsx\n2201电子测量技术.xlsx\n2201电子线路CAD.xlsx\n2202电磁场与电磁波.xlsx\n2202电子测量技术.xlsx\n2202电子线路CAD.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "《1》_filled.csv", "eval_area": "A1:D95", "reference_file": "《1》_filled_res.csv"} | |
| {"id": "FG_228", "question": "统计\"集团相关证书采集表.xlsx\"文件中职业资格类证书的持有人数。按证书名称分组汇总，输出每个证书对应的人数。结果按人数降序排列。输出为二列表格：第一列为证书名称，第二列为持有人数（整数，无小数位）。若同一人持有多个证书则分别计入各证书人数；若存在证书名称缺失的记录则忽略该记录。", "input_file": "集团相关证书采集表.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "职业资格类证书持有人数统计表.xlsx", "eval_area": "A3:B44", "reference_file": "职业资格类证书持有人数统计表_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_229", "question": "将数据按\"所属机构\"字段的值进行分组，为每个不同的所属机构创建一个独立的CSV文件。文件命名规则为\"{所属机构名称}.csv\"，每个文件包含该机构的所有原始列和数据行。机构名称中包含特殊字符（如 / \\ : * ? \" < > |），将其替换为下划线\"_\"。保留原表格的列顺序和数据格式。", "input_file": "新建_XLSX_工作表.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "机构1.csv\n机构10.csv\n机构11.csv\n机构12.csv\n机构13.csv\n机构14.csv\n机构15.csv\n机构16.csv\n机构17.csv\n机构18.csv\n机构19.csv\n机构2.csv\n机构20.csv\n机构21.csv\n机构22.csv\n机构23.csv\n机构24.csv\n机构25.csv\n机构26.csv\n机构27.csv\n机构28.csv\n机构29.csv\n机构3.csv\n机构30.csv\n机构31.csv\n机构32.csv\n机构4.csv\n机构5.csv\n机构6.csv\n机构7.csv\n机构8.csv\n机构9.csv", "eval_area": "32个表格", "reference_file": "机构1_res.csv\n机构10_res.csv\n机构11_res.csv\n机构12_res.csv\n机构13_res.csv\n机构14_res.csv\n机构15_res.csv\n机构16_res.csv\n机构17_res.csv\n机构18_res.csv\n机构19_res.csv\n机构2_res.csv\n机构20_res.csv\n机构21_res.csv\n机构22_res.csv\n机构23_res.csv\n机构24_res.csv\n机构25_res.csv\n机构26_res.csv\n机构27_res.csv\n机构28_res.csv\n机构29_res.csv\n机构3_res.csv\n机构30_res.csv\n机构31_res.csv\n机构32_res.csv\n机构4_res.csv\n机构5_res.csv\n机构6_res.csv\n机构7_res.csv\n机构8_res.csv\n机构9_res.csv"} | |
| {"id": "FG_230", "question": "对比两个文件（上周闲鱼渠道数据_脱敏和上上周闲鱼渠道数据_脱敏）中每个号商的4项指标：报价商品数、报价率、成交订单数、成交订单金额。筛选出同时满足以下条件的号商：上周相比上上周，这4项指标均出现下降（即上周文件中的值均小于上上周文件中的对应值）。输出一个汇总表格，包含：号商标识（若数据中有\"号商ID\"或\"号商名称\"等字段则使用，否则用与号商语义最匹配的唯一标识列）、上上周和上周的4项指标值、以及各指标的变化量（上周值-上上周值）和变化率（(上周值-上上周值)/上上周值，保留2位小数百分比）。按\"成交订单金额变化量\"降序排列（即下滑最严重的排最前），输出Top 10号商。若符合条件的号商少于10个则全部输出。输出表格名为92.csv", "input_file": "上周闲鱼渠道数据_脱敏.csv\n上上周闲鱼渠道数据_脱敏.csv", "output_type": "数据编辑", "output_file": "92.csv", "eval_area": "A1:Q11", "reference_file": "92_res.csv"} | |
| {"id": "FG_231", "question": "基于上传的CSV文件，建立门店综合评分模型并输出排名结果。具体要求：\n 1. 识别文件中与\"完成率\"、\"环比增长率\"、\"同比增长率\"语义最匹配的数值型字段作为评分指标\n 2. 按照权重公式计算综合得分：综合得分 = 完成率 × 0.4 + 环比增长率 × 0.3 + 同比增长率 × 0.3\n 3. 对所有门店按综合得分降序排列，输出包含以下列的结果表：门店名称/标识、完成率、环比增长率、同比增长率、综合得分、排名\n 4. 综合得分保留2位小数\n 5. 输出Top 10门店（若门店总数少于10则全量输出），同时在表格末尾追加一行显示所有门店的各指标平均值作为参照 输出表格名为门店综合评分排名结果", "input_file": "月度门店销售_详细.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "门店综合评分排名结果.xlsx", "eval_area": "A1:F7", "reference_file": "门店综合评分排名结果_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_232", "question": "新建一个Excel文件，和内贸所有客户属性1-43 周.xlsx相同，命名为：内贸所有客户属性1-43周_含重复统计.xlsx。其中新增一个名为\"重复客户统计\"的sheet，统计在现有所有sheet中出现次数≥2次的客户记录。输出内容包含两列：客户名称、SAPID。同一客户名称对应多个不同的SAPID，则每个SAPID单独成行；同一客户名称+SAPID组合在多个sheet中出现，仅输出一行。结果按客户名称升序排列，相同客户名称内按SAPID升序排列。", "input_file": "内贸所有客户属性1-43 周.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "内贸所有客户属性1-43周_含重复统计.xlsx", "eval_area": "sheet4!A1:B102", "reference_file": "内贸所有客户属性1-43周_含重复统计_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_233", "question": "读取所有5个文件的全部文本内容，提取其中所有\"非日常通用词汇\"（包括但不限于：专业术语、地名、机构名、产品名、行业黑话、缩写、数字编号、特殊符号组合等任何不属于常见白话文的词汇），将提取结果去重后按字典序排序，每行一个词条输出到extracted_terms.xlsx中", "input_file": "财官条子口诀.pdf\n 传统命学入门要义.doc\n 神煞占验录弟子版.docx\n 四言独步.docx\n 醒世因缘录.txt", "output_type": "数据编辑", "output_file": "extracted_terms.xlsx", "eval_area": "A1:B826", "reference_file": "extracted_terms_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_234", "question": "统计彩票数据中，从2023001期到2025321期（含边界）的每个开奖号码（假设为多列数字字段）在相邻期次间的状态变化次数。状态变化定义为：某个号码位置上的数字与上一期该位置数字不同则记为1次变化。输出一个汇总表，包含：(1)每个号码位置的总变化次数；(2)整体变化率（变化次数/总期次数-1，保留2位小数百分比）；(3)按变化次数降序排列各号码位置。数据中期号列名称不明确，则选择与\"期号/期次/issue\"语义最匹配的列；开奖号码分布在多列（如ball1, ball2...等），则逐列统计；某期数据缺失则跳过该期的变化计算（即分母减去缺失期数）。结果保存在新建excel表格内，名为福彩 3D 号码状态变化统计汇总表，分为三个sheet ， 名称分别为变化统计汇总，详细变化数据，原始分析数据", "input_file": "2024-2025年开奖号码状态变化详细表.xlsx\n 福彩3D号码出现次数详细统计.xlsx\n 福彩形态分析优化版Excel_修正.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "福彩 3D 号码状态变化统计汇总表.xlsx", "eval_area": "变化统计汇总!A1:D5", "reference_file": "福彩 3D 号码状态变化统计汇总表_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_235", "question": "在所有提供的CSV文件中，按用户手机号分组统计认购金额之和，筛选出认购金额总和大于等于5000元的用户手机号，输出包含\"用户手机号\"和\"认购金额总和\"两列的结果表格，按认购金额总和降序排列，数值保留2位小数。输出文件名为用户认购金额统计结果.csv", "input_file": "table_1_(1).csv\ntable_1_(2).csv\ntable_1_(3).csv\ntable_1_(4).csv\ntable_1_(5).csv\ntable_1_(6).csv\ntable_1_(7).csv\ntable_1.csv", "output_type": "数据编辑", "output_file": "用户认购金额统计结果.xlsx", "eval_area": "A1:B24", "reference_file": "用户认购金额统计结果_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_236", "question": "对文件\"数据缺失值处理示例.xlsx\"中的C列和D列进行缺失值处理：使用各自列的平均值（忽略缺失值计算）填补该列的所有缺失值；将所有被填补的单元格标记为红色字体；将处理后的完整数据保存为新的Excel文件，文件名为\"数据缺失值处理示例_已处理.xlsx\"，保留原文件的所有其他列和格式。", "input_file": "数据缺失值处理示例.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "数据缺失值处理示例_已处理.xlsx", "eval_area": "A2:G101", "reference_file": "数据缺失值处理示例_已处理_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_237", "question": "统计每个班级的每门课程对应的任课教师的总课时量。计算规则：每节课计为2个课时。输出一个四列表格，列名分别为\"班级\"、\"课程\"、\"任课教师\"、\"总课时量\"，按班级升序、总课时量降序排列。某个班级-课程-教师组合在课表中出现N次，则该组合的总课时量=N×2。忽略空值行（班级、课程、教师任一为空的记录不参与统计）。数值保留整数（因课时量必为偶数）。输出表格名称为课程课时统计结果", "input_file": "总课程表.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "课程课时统计结果.xlsx", "eval_area": "sheet1!A2:D759", "reference_file": "课程课时统计结果_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_238", "question": "在文件\"1218企业对标报表.xlsx\"的原有数据最右侧依次新增4列，列名分别为\"增长型\"\"下降型\"\"他云型\"\"安全型\"。根据J列\"下发批次标签\"的内容进行如下填充规则（标签匹配不区分大小写，采用包含匹配）：\n 1. \"增长型\"列：若J列包含\"高增长\"或\"流量满载\"或\"云主机满载\"任一关键词，则填\"Y\"，否则留空\n 2. \"下降型\"列：若J列包含\"下滑\"或\"零流量\"或\"高单价\"任一关键词，则填\"Y\"，否则留空\n 3. \"他云型\"列：若J列包含\"摸查他云\"或\"大客户\"任一关键词，则填\"Y\"，否则留空\n 4. \"安全型\"列：若J列包含\"高危\"关键词，则填\"Y\"，否则留空\n 完成后将结果保存为新文件\"1218企业对标报表_已分类.xlsx\"，保留原文件所有sheet和格式，仅在当前活动sheet末尾追加这4列。", "input_file": "1218企业对标报表.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "1218企业对标报表_已分类.xlsx", "eval_area": "AW4:AZ25870", "reference_file": "1218企业对标报表_已分类_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_239", "question": "将 10.1_数据.csv、10.2_数据.csv、10.3_数据.csv、10.4_数据.csv、10.5_数据.csv 这五个文件合并，生成一个新的汇总表文件。新表需包含以下列：日期（从文件名提取，格式为 YYYY-MM-DD，年份默认为当前年份，月份为10月）、订单总量（当天所有订单数）、以及每个不同商家的订单量（每个商家作为一列，列名为商家标识，值为该商家当天的订单数）。若某天某商家无订单则填 0。最终输出为一个新的 CSV 文件，文件名为\"订单汇总_按日期和商家.csv\"，按日期升序排列。", "input_file": "10.2_数据.csv\n 10.4_数据.csv\n 10.1_数据.csv\n 10.3_数据.csv\n 10.5_数据.csv", "output_type": "数据编辑", "output_file": "订单汇总_按日期和商家.csv", "eval_area": "A1:ES6", "reference_file": "订单汇总_按日期和商家_res.csv"} | |
| {"id": "FG_240", "question": "请从文件中提取所有教师的授课信息，生成一个新的汇总表格，包含三列：教师姓名、授课班级、授课课程。每位教师的每个\"班级-课程\"组合占一行。如果同一教师在多个班级教授同一课程，或在同一班级教授多门课程，均分别列出。输出按教师姓名升序排序，同一教师内按班级名称升序排序。将结果保存为新的Excel文件，命名为\"教师授课汇总表.xlsx\"，包含表头行。", "input_file": "总任课表.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "教师授课汇总表.xlsx", "eval_area": "A1:C771", "reference_file": "教师授课汇总表_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_241", "question": "将 A02自然人关联方_20251001.xlsx 中的\"号码\"列数据，按照某个关联键（如姓名、ID等）匹配后，填入到 A03关联关系_缺自.xlsx 中对应的\"号码\"列（若该列原本为空或缺失）。匹配规则：以两表中共同存在的唯一标识字段（如\"姓名\"\"）作为关联键进行 VLOOKUP 式匹配；若 A03 中某行的关联键在 A02 中找到唯一匹配，则将 A02 对应行的\"号码\"值填入 A03 该行的\"号码\"列；若匹配到多条或无匹配，则该行\"号码\"保持原值。最终将填充后的结果保存回 A03关联关系_缺自.xlsx（覆盖原文件）。", "input_file": "A02自然人关联方_20251001.xlsx\nA03关联关系_缺自.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "A03关联关系_缺自_已填充.xlsx", "eval_area": "B1:B6399", "reference_file": "A03关联关系_缺自_已填充_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_242", "question": "对A文件和B文件执行以下操作：\n 1. 在A文件的M9单元格写入文本\"收视率\"作为M列表头。\n 2. 从A文件第10行开始（假设第9行为表头，第10行起为数据行），逐行读取\"日期\"列和\"时间\"列的值；将时间值截取到分钟（忽略秒，如12:38:44截取为12:38）。\n 3. 在B文件中查找匹配：B文件第2行为日期行，B列（从第3行起）为时间列；找到与A文件当前行日期和时间（精确到分钟）都匹配的单元格，读取该单元格的数值作为收视率。\n 4. 将查找到的收视率数值写入A文件当前行的M列单元格。\n 5. 若某行在B文件中找不到匹配的日期或时间，则该行M列单元格保持为空（不填充任何值）。\n 6. 完成所有行的匹配后，将A文件M列（从M10单元格起，即数据行）的数字格式设置为百分比格式（保留2位小数，如0.1234显示为12.34%）。\n 7. 保存A文件，保存在新建表格中，名称为128。", "input_file": "A文件.xls\nB文件.xls", "output_type": "数据编辑", "output_file": "128.xlsx", "eval_area": "M9:M41", "reference_file": "128_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_243", "question": "根据\"2025年成交信息表\"中的数据，按\"事业部\"、\"省份\"、\"客户类型\"三个维度对2025年的项目进行分组汇总，计算每个组合的合同额总和（保留2位小数，单位：元）。将汇总结果与\"数据分析表\"中2025年对应维度的成交数据逐一比对，找出数值不一致的单元格，用汇总结果替换这些错误数据，并将被修改的单元格填充为黄色背景。修改过程中保持\"数据分析表\"的原有格式（列宽、行高、字体、边框等）和其他年份/维度的数据不变，仅更新2025年且数值有差异的单元格。输出表格名为数据分析2025.12.19_已校验", "input_file": "数据分析2025.12.19.xlsx\n2025年成交_信息.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "数据分析2025.12.19_已校验.xlsx", "eval_area": "A1:AG123", "reference_file": "数据分析2025.12.19_已校验_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_244", "question": "基于\"2024年成交_信息.xlsx\"中的原始交易数据，重新统计2024年各省份、各客户类型在不同价格区间的销售额，并将统计结果更新到\"修正后的数据分析表_按价格区间.xlsx\"中，确保销售总额与原始数据一致（1.7896亿元）。同时按相同统计逻辑同步更新AC、AD、AE三列的数据。输出时保持原表格式（列顺序、表头、sheet结构）不变，仅更新数值内容，生成新文件\"修正后的数据分析表_按价格区间_校准版.xlsx\"。", "input_file": "修正后的数据分析表_按价格区间.xlsx\n2024年成交_信息.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "修正后的数据分析表_按价格区间_校准版.xlsx", "eval_area": "A1:AJ127", "reference_file": "修正后的数据分析表_按价格区间_校准版_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_245", "question": "读取文件\"运维记录单_-_副本.docx\"中的现有数据，识别其中最晚的运维日期，从该日期的下一个工作日开始，生成新的运维记录行直至2024年7月1日，所有新增记录的运维人员字段填写\"小王\"。在生成的记录中，“巡检情况记录“列取值为”系统运行情况：正常“或”系统运行情况：不正常“：每个自然月最后一天系统运行情况为\"不正常\"，其余记录的系统运行情况填写\"正常\"。原有数据中“巡检情况记录“改成”系统运行情况：正常“。将原有数据与新生成数据合并后，输出为新的 xlsx 文档，文档命名为\"运维记录单_更新.xlsx\"", "input_file": "运维记录单_-_副本.docx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "运维记录单_更新.xlsx", "eval_area": "A1:D173", "reference_file": "运维记录单_更新_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_246", "question": "将所有文件中的\"点号\"、\"纵坐标\"、\"横坐标\"三列数据提取并合并到一张新表中，按文件名顺序依次追加所有行，保留所有记录（包括可能的重复点号），输出为新的Excel文件，命名为\"界址点汇总表.xlsx\"，包含表头行[\"点号\", \"纵坐标\", \"横坐标\"]，坐标数值保留原始精度不做四舍五入。", "input_file": "界址点成果表(330421008018JA00021).xls\n界址点成果表(330421008019JA00024).xls\n界址点成果表(330421008015JA00032).xls\n界址点成果表(330421008018JA00020).xls\n界址点成果表(330421008019JA00025).xls\n界址点成果表(330421008018JA00019).xls\n界址点成果表(330421008020JA00029).xls\n界址点成果表(330421008015JA00033).xls\n界址点成果表(330421008019JA00026).xls\n界址点成果表(330421008020JA00028).xls", "output_type": "数据编辑", "output_file": "界址点汇总表.xlsx", "eval_area": "A1:C169", "reference_file": "界址点汇总表_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_247", "question": "对工作表\"综合班组\"中的数据，统计每道题的各选项选择比例。具体要求：\n 1. 识别数据中代表\"题目编号\"和\"选择答案\"的列（若列名不明确，则选择语义最匹配\"题号/题目ID\"和\"答案/选项\"的列）\n 2. 按题目编号分组，只统计每个题目下各选项（A/B/C/D/E等）被选择的次数\n 3. 计算每个选项在该题中的选择比例（百分比形式，保留2位小数）\n 4. 忽略空值和无效答案（非标准选项字符）\n 5. 输出格式为表格：列包含\"题目编号\"、\"选项\"、\"选择人数\"、\"选择比例(%)\"\n 6. 按题目编号升序排列，同一题目内按选项字母顺序排列\n 7. 结果输出在新建文件中，表格名字为163\n 8. 新建sheet命名为\"答题情况分析\"", "input_file": "导入数据111.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "163.xlsx", "eval_area": "A1:D161", "reference_file": "163_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_248", "question": "对文件 \"0.75中水实验1.xlsx\"、\"0.75低水实验1.xlsx\"、\"0.75高水实验1.xlsx\" 中的每个 sheet（Sheet1、Sheet2 等所有工作表），先计算出“主胜”，若主队进球 > 客队进球则主胜=1，否则（含平局/主负）主胜=0；无法解析的比分对应行记为缺失并在相关系数计算时剔除。随后，分别计算该 sheet 内**所有数值（除“比分”“主胜”外）与 ”主胜“之间的皮尔逊相关系数。输出一个汇总表格，表格包含以下列：文件名、sheet名称、列名、与主胜的相关系数（保留4位小数）。按 “文件名（低水，中水，高水）-sheet名称（sheet1，sheet2...）-相关系数绝对值降序” 排序，仅输出相关系数的数值结果表格，生成新文件，名称为 168。", "input_file": "0.75中水实验1.xlsx\n0.75低水实验1.xlsx\n0.75高水实验1.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "168.xlsx", "eval_area": "A1:D337", "reference_file": "168_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_249", "question": "统计2025年10月1日至10月28日期间，每天各种骨料的供应量（单位：吨）。输出为Excel文件，格式要求：第一列为日期（YYYY-MM-DD格式，从2025-10-01到2025-10-28连续排列，即使某日无数据也需保留该日期行），后续列为各骨料名称（横向排列），单元格内容为对应日期该骨料的供应量总和。数值保留2位小数。若某日某骨料无供应记录则填0。骨料名称列按首次出现顺序排列。", "input_file": "2025年10月28日.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "173.xlsx", "eval_area": "A1:E29", "reference_file": "173_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_250", "question": "读取\"2025年优选加盟店二手房交易原始表.xlsx\"，按加盟店名称和成交月份（格式YYYY-MM）分组统计成交件数，将统计结果（包含\"加盟店名称\"、\"月份\"、\"成交件数\"三列），输出为\"加盟店优选件数.xlsx\"文件，按加盟店名称升序、月份升序排列。", "input_file": "2025年优选加盟店二手房交易原始表.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "加盟店优选件数.xlsx", "eval_area": "A1:C461", "reference_file": "加盟店优选件数_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_251", "question": "对文件\"月度国家等级.xlsx\"中的每个工作表（sheet），分别统计每个“国家和地区“的客户层级总数（定义为 L1、L2、L3、L4 四列数值之和），然后对每个表分别按客户层级总数降序排列，取前10个国家和地区（一共10个），输出结果。输出形式为：每个sheet一个结果表，包含“排名”、\"国家和地区\"和\"客户层级总数\"三列，按总数从高到低排序，保留整数（若原始数据为小数则四舍五入），sheet一共包括”YH前10“、“SZ前10”、“LW前10“、”03前10“和”01前10“。输出文件名字为182", "input_file": "月度国家等级.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "182.xlsx", "eval_area": "[182.xlsx]#[‘YH 前 10’!A1:C11]\n[182.xlsx]#[‘LW 前 10’!A1:C11]\n[182.xlsx]#[‘SZ 前 10’!A1:C11]\n[182.xlsx]#[‘03 前 10’!A1:C11]\n[182.xlsx]#[‘01 前 10’!A1:C11]", "reference_file": "182_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_252", "question": "使用\"选品网客户明细表_脱敏版.xlsx\"中的\"客户UID\"字段与\"选品网客户销售额111_脱敏版.xlsx\"中的\"UID\"字段进行关联匹配（内连接，仅保留两表都存在的UID）。关联后，按\"所属渠道\"维度分组汇总1-12月的销售额。计算每个渠道的总销售额（1-12月求和）、各月销售额、以及2-12月的环比增长率（环比 = (当月销售额 - 上月销售额) / 上月销售额 × 100%）。最终输出一张表格，包含以下字段：所属渠道、总销售额、1月销售额、2月销售额、2月环比、3月销售额、3月环比、4月销售额、4月环比、5月销售额、5月环比、6月销售额、6月环比、7月销售额、7月环比、8月销售额、8月环比、9月销售额、9月环比、10月销售额、10月环比、11月销售额、11月环比、12月销售额、12月环比。销售额保留2位小数，环比以百分比形式显示并保留2位小数（如 15.23%）。按总销售额降序排列。若某月销售额为0或缺失，环比显示为\"N/A\"；若上月销售额为0，当月环比也显示为\"N/A\"；仅统计分配了渠道的数据。输出文件名为193.xlsx", "input_file": "选品网客户明细表_脱敏版.xlsx\n选品网客户销售额111_脱敏版.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "193.xlsx", "eval_area": "A1:Y12", "reference_file": "193_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_253", "question": "对\"教育领域数据.xlsx\"中的六个教学水平指标（学生平均成绩、教师学历达标率、教学设备投入、生均图书数量、家长满意度评分、学生出勤率）进行统计分析，输出内容包括：(1) 每个指标的基本统计描述（均值、中位数、标准差、最小值、最大值），数值保留2位小数；(2) 六个指标两两之间的皮尔逊相关系数矩阵，相关系数保留3位小数。所有计算忽略缺失值，标准差用样本标准差计算。最终以表格形式输出两张汇总表：“204教育领域指标基本统计描述表.xlsx”（行=指标名称，列=统计量）和“204教育领域指标皮尔逊相关系数矩阵表.xlsx“（行列均为指标名称）。", "input_file": "教育领域数据.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "204教育领域指标基本统计描述表.xlsx\n204教育领域指标皮尔逊相关系数矩阵表.xlsx", "eval_area": "[204教育领域指标基本统计描述表.xlsx]#[‘指标基本统计’!A1:F7]\n[204教育领域指标皮尔逊相关系数矩阵表.xlsx]#[‘相关系数矩阵’!A1:G7]", "reference_file": "204教育领域指标基本统计描述表_res.xlsx\n204教育领域指标皮尔逊相关系数矩阵表_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_254", "question": "按照文件顺序（0冠县教体局自查自纠项目情况统计表，冠县自然资源和规划局自查自纠项目情况统计表，聊城市生态环境局冠县分局自查自纠项目情况统计表（环保），政府办采购人自查自纠项目情况统计表），将数据按行合并到一个新的Excel文件中，保持原有表头列名称和顺序不变，所有数据行原样追加。对合并后表格中名为\"开标日期\"的列（若存在），将其中所有日期值统一转换为\"YYYY/MM/DD\"格式（年4位/月2位/日2位，月日不足两位前补0）；对合并后表格中名为“所属区域“的列（若存在），将“xx市冠县“统一为”冠县“。其他列的内容和格式保持原样不做修改。最终输出一个新的Excel文件（.xlsx格式），文件名为\"汇总表.xlsx\"，包含一个名为\"汇总数据\"的工作表。", "input_file": "0冠县教体局自查自纠项目情况统计表.xlsx\n冠县自然资源和规划局自查自纠项目情况统计表.xlsx\n聊城市生态环境局冠县分局自查自纠项目情况统计表（环保）.xlsx\n政府办采购人自查自纠项目情况统计表.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "汇总表.xlsx", "eval_area": "A1:Q89", "reference_file": "汇总表_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_255", "question": "检查\"四省份综合数据.xlsx\"中是否包含\"湖北省.xlsx\"、\"安徽省.xlsx\"、\"湖南省.xlsx\"、\"江西省.xlsx\"四个文件的全部数据行。具体要求：\n 1) 以四个省份文件为基准，逐一核对每个省份文件中的所有数据行（按省份名称、年份、其他关键字段组合作为唯一标识）是否都存在于\"四省份综合数据.xlsx\"中\n 2) 若发现遗漏行，将遗漏的数据行追加到\"四省份综合数据.xlsx\"的末尾（保持原有列结构和顺序），追加按照\"湖北省.xlsx\"、\"安徽省.xlsx\"、\"湖南省.xlsx\"文件顺序；\n 3) 输出\"四省份综合数据_修改版.xlsx\"文件，输出列和原先格式一致；“耕地面积”和“耕地面积（公顷）”两列都是空值", "input_file": "湖北省.xlsx\n安徽省.xlsx\n湖南省.xlsx\n江西省.xlsx\n四省份综合数据.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "四省份综合数据_修改版.xlsx", "eval_area": "A525:F641", "reference_file": "四省份综合数据_修改版_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_256", "question": "做一个新表，内容包含班级、人数、总均分、及格率（60分及以上）、优秀率（80分及以上）。按班级排序。\n ", "input_file": "student_grades.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "班级结果汇总.xlsx", "eval_area": "A2:E5", "reference_file": "班级结果汇总_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_257", "question": "按人物名称顺序，统计每个人的花费。做成表格，包含两列，“person”列出人名，“total_spent”列出每个人的总花费。", "input_file": "记账1.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "res.xlsx", "eval_area": "A2:B9", "reference_file": "res_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_258", "question": "按人物名称顺序，统计每个人的花费。做成表格，包含两列，“person”列出人名，“total_spent”列出每个人的总花费。", "input_file": "记账2.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "res_2.xlsx", "eval_area": "A2:B9", "reference_file": "res_2_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_259", "question": "按人物名称顺序，统计每个人的花费。做成表格，包含两列，“person”列出人名，“total_spent”列出每个人的总花费。", "input_file": "input_1.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "output_1.xlsx", "eval_area": "A2:B9", "reference_file": "output_1_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_260", "question": "按人物名称顺序，统计每个人的花费。做成表格，包含两列，“person”列出人名，“total_spent”列出每个人的总花费。", "input_file": "input_2.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "output_2.xlsx", "eval_area": "A2:B9", "reference_file": "output_2_res.xlsx"} | |
| {"id": "FG_261", "question": "取原始表格，在后面添加 person、amount、datetime三列，把每个对应内容都提取出来，保存到新的表格下。\n \n ", "input_file": "原始内容.xlsx", "output_type": "数据编辑", "output_file": "添加结果.xlsx", "eval_area": "C1:E101", "reference_file": "添加结果_res.xlsx"} | |