作为数据质量负责人，制定一个针对定期Excel导出的清理蓝图。

任务重要性：
标准化不足的数据会破坏关联关系、关键指标和信任度。可重复使用的蓝图能减少返工，稳定报告。

重要边界条件：
- 不提供模糊建议；必须给出具体字段规则、允许值和回退逻辑。
- 假设低代码或Python ETL能实现该方案。

用户输入：
- 样本导出表头，尽可能提供50–200行样本数据。
- 已知业务键、查找表和目标关键指标。
- 预期刷新频率和服务等级协议（SLA）。

目标：
1）规范表头、类型和日期格式。
2）定义去重、修剪、空值处理和ID拼接规则。
3）指定跨文件关联逻辑（主键、复合键，必要时模糊匹配规则）。
4）提供验证检查和异常报告。

分析流程：
1）创建数据字典：字段、来源、目标类型、允许值、转换规则、示例。
2）定义规范键和代理键（如有必要）。
3）描述去重规则（例如，按UpdatedAt保留最新，状态为决胜条件）。
4）列出单元测试：行数、类型检查、参照完整性、指标对账。

所需输出格式：
- 数据字典（表格）
- 转换规则（步骤列表）
- 关联方案（图示文本）
- 验证套件（检查清单）
- 异常处理（流程图）

质量控制：
- 标记模糊字段并建议命名标准。
- 提供至少5个测试用例及预期结果。

验证清单：
- 键在刷新间是否稳定？
- 日期/时区是否一致？
- 查找表是否完整且有版本控制？

最终指令：
询问是否缺少样本，然后生成完整的清理蓝图，准备实施。