Workflow 1

Standardize Data

Превратите Excel прайс-листы в чистый и проверяемый датасет.

Market Intelligence откроется отдельным workspace после проверки датасета.

Role-aware shell

Общий pipeline shell

Идите по шагам без лишней настройки: загрузите Excel, проверьте mapping и только потом экспортируйте или открывайте Market Intelligence.

Импорт прайсов Проверка mapping

Импорт Поля Проверка Экспорт Гайд

Next step

Upload the client Excel file

Start with the raw price list. Advanced tools stay hidden until you need them.

The screen stays focused on the current step first.

Today's flow

Upload Drop the source file

Review Fix only risky fields

Result Download or continue

Шаг 1

Соберите доверенный датасет из сырых прайс-листов

Загрузите Excel как есть. Дальше workspace очистит строки, поднимет рискованные поля выше на review и сохранит все решения проверяемыми до экспорта.

Один или несколько Excel файлов без предварительной подготовки

Risky mappings, examples и why будут видны на следующем шаге

Никаких скрытых правок: датасет остаётся reviewable до handoff

Start here

Сырые Excel прайс-листы

.xlsx .xls Несколько файлов

📊

Перетащите Excel файлы сюда

или нажмите, чтобы выбрать один или несколько файлов

Optional context

Brief проекта

📄

Добавьте brief для richer handoff

можно добавить сейчас или позже

Контекст brief-а 0

Проверяемый flow Examples, why и impact не спрятаны внутри pipeline.

Сначала риск Слабые или спорные mappings поднимутся выше safe defaults.

Готово к следующему шагу После review тот же dataset можно отдать ops или продолжить в intelligence.

Шаг 2

Строим доверенный датасет

Очищаем строки, распознаём поля и готовим flagged-first review, чтобы следующий шаг был очевидным.

Очистка Нормализация строк и цен без скрытия исходного смысла

Распознавание Поиск площади, цены и этажей с explainable confidence

Приоритизация Подготовка flagged-first очереди вместо длинного технического review

Шаг 3

Проверьте только то, что реально может сломать датасет

Risky mappings поднимаются наверх. High-confidence решения остаются доступными ниже, но не создают лишнюю fatigue.

Режим сопоставления: Авто

Запоминать решения

Flagged-first queue Сначала видны поля с низкой уверенностью, примерами и объяснением причин.

Batch actions Подтвердите одно решение и распространите его на похожие колонки во всей загрузке.

First-class batch action

Зафиксируйте несколько рискованных решений, потом примените их ко всей партии

Это ускоряет review и снижает повторяющиеся ручные правки, не меняя core normalization logic.

Проверочный срез датасета 0

Шаг 4

Проверьте влияние перед handoff

Здесь важнее не JSON сам по себе, а что текущий набор меняет для clean dataset, broker handoff и следующего intelligence шага.

Сначала impact, потом structure Сначала оценивайте, что готово, что рискованно и куда dataset можно передать уже сейчас. JSON остаётся доступным как inspect layer.

📄 Brief проекта

📊 Чистый датасет

Inspect structured dataset and JSON

Структурированный dataset готов

Шаг 5

Выберите итог по цели, а не по формату

Один и тот же dataset можно отдать как clean handoff, превратить в broker brief, собрать analyst pack или сразу продолжить в intelligence workspace.

Clean dataset для ops и системного handoff

Broker brief для понятной истории по pricing

Analyst pack и продолжение без повторной загрузки

Advanced / raw exports

Форматы остаются доступны, но больше не ведут интерфейс

Если вы уже точно знаете, что нужен raw JSON, clean Excel или технический handoff по формату, используйте блок ниже. Outcome-first deliverables выше остаются основным языком workspace.

Необязательно

Сохранить проект

Сохраняйте, если хотите вернуться к датасету, deliverable choices и дальнейшему intelligence flow позже.

Проект ещё не сохранён

Название проекта