## 变更记录
| 版本 | 日期 | 变更人 | 变更记录 |
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| v1.0 | 2023-10-10 | @张三 | 新建文档，整理需求 |
| v1.1 | 2023-10-12 | @李四 | 增加数据清洗需求 |
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## 背景信息
随着数据驱动决策的重要性日益增加，公司需要从多个来源（如社交媒体、公开数据集、企业内部系统等）收集大量数据，并进行清洗、分析和可视化。传统的手动数据收集方式效率低下，且容易出错。因此，我们需要引入AI技术，自动化数据收集和处理流程，以提高效率和准确性。
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## 需求01：AI数据收集模块
### 问题总结
当前数据收集流程存在以下问题：
1. **效率低下**：手动收集数据耗时耗力，无法满足快速变化的市场需求。
2. **数据质量差**：手动收集的数据存在重复、缺失、格式不一致等问题。
3. **扩展性差**：随着数据源的增加，手动收集方式难以扩展。
### 需求描述
| 模块 | 需求描述 |
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| 数据源接入 | 支持从多种数据源（如社交媒体、API、数据库、文件等）自动收集数据。 |
| 数据清洗 | 自动清洗数据，去除重复、缺失、格式不一致的数据，确保数据质量。 |
| 数据存储 | 将清洗后的数据存储到指定的数据库或数据仓库中，支持结构化与非结构化数据。 |
| 数据监控 | 实时监控数据收集和清洗的状态，提供异常报警功能。 |
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## 需求02：AI数据清洗模块
### 问题总结
数据清洗是数据收集后的关键步骤，当前手动清洗方式存在以下问题：
1. **耗时长**：手动清洗数据需要大量时间，尤其是面对大规模数据时。
2. **准确性低**：人工清洗容易出错，导致数据质量下降。
3. **缺乏标准化**：不同人员清洗数据的标准不一致，导致数据不一致。
### 需求描述
| 模块 | 需求描述 |
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| 去重功能 | 自动识别并删除重复数据，支持基于字段的去重规则配置。 |
| 缺失值处理 | 自动识别缺失值，并提供多种处理方式（如填充默认值、删除记录等）。 |
| 格式标准化 | 自动将数据格式标准化，如日期格式、货币格式等。 |
| 异常值检测 | 自动检测异常值，并提供异常值处理建议。 |
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## 需求03：数据可视化与报告生成
### 问题总结
当前数据可视化流程存在以下问题：
1. **手动操作繁琐**：手动生成报告和图表耗时耗力。
2. **缺乏实时性**：手动生成的报告无法实时反映数据变化。
3. **定制化不足**：现有工具无法根据用户需求生成定制化的报告。
### 需求描述
| 模块 | 需求描述 |
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| 自动报告生成 | 根据用户需求，自动生成数据报告，支持PDF、Excel等多种格式。 |
| 实时数据可视化 | 提供实时数据可视化功能，支持多种图表类型（如折线图、柱状图、饼图等）。 |
| 定制化报告 | 支持用户自定义报告模板，自动填充数据并生成报告。 |
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## 需求04：国际化支持（i18n）
### 问题总结
随着业务的全球化，数据收集和报告生成需要支持多语言环境，当前系统缺乏国际化支持。
### 需求描述
| 模块 | 需求描述 |
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| 多语言支持 | 支持多语言界面，用户可以根据需要切换语言。 |
| 多语言数据 | 支持多语言数据的收集和处理，确保数据在不同语言环境下的一致性。 |
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## 用户故事
| Who - 作为... | When - 当... | What - 想要... | Value / Why - 以便于... |
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| 数据分析师 | 需要从多个数据源收集数据时 | 使用AI自动收集和清洗数据 | 提高数据收集效率，减少人工错误 |
| 业务经理 | 需要生成数据报告时 | 自动生成定制化的数据报告 | 快速获取业务洞察，支持决策 |
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## 附录
- **技术设计文档**：待补充
- **测试用例文档**：待补充
- **帮助文档**：待补充
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## 评审意见
| 评审人 | 评审意见 |
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| @张三 | 需求描述清晰，技术实现可行 |
| @李四 | 建议增加数据安全相关的需求 |
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## 评审结论
需求文档通过评审，进入开发阶段。
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### 总结
该需求文档借鉴了PRD的结构化风格，详细描述了利用AI进行数据收集的需求，涵盖了数据源接入、数据清洗、数据可视化等多个模块，并通过用户故事和国际化支持增强了文档的完整性和可读性。
