客户名单乱成一锅粥，我用 WorkBuddy 半小时整完了

上个月从展会回来，名片收了快两百张，加上之前阿里巴巴后台导出的询盘记录，Excel 表里躺着八百多个客户。老板让我整理一份"有效潜在客户清单"，我打开表格一看，差点想辞职。

同一个公司出现了五次，名字分别是：

电话号码格式更是五花八门，有加国家代码的，有不加的，有带空格的，有带横杠的，还有前面莫名其妙多个零的。邮箱也是，info@abc.com 和 abc@abc.com 到底是不是同一家公司？鬼知道。

手动清理？我按了一下计算器，八百条记录，就算一分钟看一条，也得十三个小时。而且看这种重复数据，看到第五十条眼睛就开始花了，后面根本分不清谁是谁。

这时候我想起来，WorkBuddy 不是能跑 Python 吗？直接写脚本干啊。

第一步：把明显重复的先抓出来

用 fuzzywuzzy 做个模糊匹配，把相似度超过 85% 的公司名拉出来。这个库的原理很简单，就是算两个字符串的编辑距离，比如 "Concrete" 和 "Concret" 差一个字母，相似度 92%，直接标红。

跑了一遍，抓出来 140 多组疑似重复。我把阈值调到 90%，剩下 80 组，大概看了一眼，基本都是真的重复。省了至少三小时。

写一个正则，把各种格式统一成 +国家代码-号码。比如：

这里踩了个坑，有些号码前面带两个零（0091），有些带加号（+91），还有些啥都不带直接是本地号码。只能先做一波规则匹配，处理不掉的再丢进"待人工确认"文件夹。大概 90% 的号码能自动搞定。

把邮箱按域名分组，同一个域名下的邮箱大概率是同一家公司。比如 sales@abc.com 和 john@abc.com，虽然邮箱不同，但域名都是 abc.com，可以归到"ABC Concrete"下面。这样整理出来的客户清单，一家公司只出现一次，下面挂着多个联系人，清爽多了。

有些记录没有国家字段，但电话里有国家代码，或者邮箱后缀是 .co.uk、.com.au 这种。写个映射表，+91 是印度，.co.uk 是英国，.com.au 是澳大利亚。自动补全了大概两百条缺失的国别信息。

全部跑完，八百条原始数据，清理出来 312 家有效公司，平均每家 2.3 个联系人。去重率 61%，我自己都没想到重复数据这么多。

整个脚本从写到跑完，大概半小时。中间还有十分钟在 Google 上查 fuzzywuzzy 的用法，因为之前没用过。

之前这种活我外包给过 Fiverr 上的人，收了我八十美金，等了两整天，回来一看还是有一堆没清干净的。现在自己半小时搞定，而且以后每月更新名单，脚本直接跑一遍就行。

教训就是，别小看数据清理这种脏活。你以为只是"整理一下"，实际上重复数据、格式不统一、缺失字段这些问题叠加起来，手动做就是纯折磨。写个脚本，第一遍花时间，后面都是自动化，越用越划算。

最后说一句，WorkBuddy 里直接跑脚本真的挺方便的，不用开 Terminal 配虚拟环境，写完直接执行，出错马上改。对我这种不是程序员、只是偶尔写点脚本自动化的人来说，省了很多麻烦。

WorkBuddy 使用心得

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