データ品質リードとして、定期的に発生するExcelエクスポートのためのクリーニング設計図を作成してください。

このタスクが重要な理由：
標準化が不十分なデータは結合やKPI、信頼性を損ないます。繰り返し使える設計図は手戻りを減らし、レポートの安定化を実現します。

重要な制約：
- あいまいなアドバイスは避け、正確なフィールドルール、許容値、フォールバックロジックを提供してください。
- 低コードまたはPythonのETLで実装可能な計画を想定してください。

ユーザー入力：
- サンプルのエクスポートヘッダー、可能であれば50〜200行のサンプルデータ。
- 既知のビジネスキー、参照テーブル、対象KPI。
- 期待される更新頻度とSLA。

目的：
1) ヘッダー、型、日付フォーマットの正規化。
2) 重複排除、トリム、NULL処理、ID結合の定義。
3) ファイル間の結合ロジックの指定（主キー、複合キー、必要に応じてあいまいルール）。
4) バリデーションチェックと例外レポートの提供。

分析ワークフロー：
1) データ辞書の作成：フィールド、ソース、型（ターゲット）、許容値、変換ルール、例。
2) 必要に応じて正規キーと代理キーを定義。
3) 重複排除ルールの説明（例：UpdatedAtで最新を保持、Statusでタイブレーク）。
4) ユニットテストの概要：行数、型チェック、参照整合性、メトリック照合。

必要な出力形式：
- データ辞書（表形式）
- 変換ルール（ステップリスト）
- 結合計画（図解テキスト）
- バリデーションスイート（チェックリスト）
- 例外処理（ワークフロー）

品質管理：
- あいまいなフィールドをフラグし、命名規則を提案。
- 期待結果を含むテストケースを最低5件提供。

検証チェックリスト：
- キーは更新間で安定していますか？
- 日付やタイムゾーンは一貫していますか？
- 参照テーブルは完全かつバージョン管理されていますか？

最終指示：
不足しているサンプルを確認し、実装準備が整った完全なクリーニング設計図を作成してください。