在飞书多维表格进行数据清洗时，通常需要借助嵌套公式批量处理脏数据：例如文本型数字，一般会先用 VALUE 搭配 SUBSTITUTE 去掉单位和空格，再用 IFERROR 做异常兜底；日期字段可以使用 DATEVALUE+SUBSTITUTE，或者通过 REGEX_REPLACE 先提取数字后重新拼装；而对于多值文本，较稳妥的方式是用 SPLIT+MAP(TRIM)+JOIN 统一格式。
在飞书多维表格中编写数据清洗公式，关键是通过嵌套函数组合来处理不规范数据——比如把“85分”转换成 85，把“ 2026-03-01 ”去除空格后转成日期，以及把“待审核,已通过”拆分成单独状态。此类数据清洗不能依赖人工逐列修改，最好直接用公式字段一次性批量修正。
清洗含单位/空格的文本型数字
第一步：定位原始字段 → 在公式字段中输入：VALUE(SUBSTITUTE(SUBSTITUTE({分数}, "分", ""), " ", ""))
该公式可以将“85分”转换为 85，也能把“ 92 分 ”整理成 92。【如果原始值中包含中文逗号、顿号，或者“约”“左右”等干扰词，SUBSTITUTE 需要逐个补充替换，否则 VALUE 可能报错并返回空值】
第二步：包裹 IFERROR 兜底 → 改为：IFERROR(VALUE(SUBSTITUTE(SUBSTITUTE({分数}, "分", ""), " ", "")), 0)
这样可以避免某一行出现“缺考”“未录入”等异常值时，导致整列公式失效。错误结果统一返回 0，后续统计和计算也不会中断。
批量标准化日期格式
方法一：用 DATEVALUE + SUBSTITUTE 强制转换
适用于原始字段是纯文本但日期格式混乱的情况（如“2026年3月1日”“2026/03/01”“2026-03-01”）：DATEVALUE(SUBSTITUTE(SUBSTITUTE(SUBSTITUTE({提交时间}, "年", "-"), "月", "-"), "日", ""))
注意：这个公式仅适用于中文年月日写法和标准分隔符，遇到“三月一日”或“Mar 1, 2026”这类格式时会转换失败。
方法二：先用 REGEX_REPLACE 精准提取数字，再重新组装
这种方式更稳，尤其适合原始内容中夹杂英文、符号等干扰信息的场景：DATEVALUE(REGEX_REPLACE({提交时间}, "[^\d]", "") / 10000 & "-" & MID(REGEX_REPLACE({提交时间}, "[^\d]", ""), 5, 2) & "-" & RIGHT(REGEX_REPLACE({提交时间}, "[^\d]", ""), 2))
它的处理思路很清晰：先把所有非数字字符全部删除，再按照位置截取年、月、日，拼接成 YYYY-MM-DD 这种标准日期格式，最后转为日期类型。执行前【一定要先确认原始字段里至少包含 8 位有效数字，否则 MID 会因越界直接报错】。
拆分多值文本为单选选项
第一步：用 SPLIT 函数切分 → SPLIT({标签}, "，") 或 SPLIT({标签}, ",")
注意中文顿号和英文逗号需要分别处理，不能写成一个公式自动识别所有分隔符。
第二步：用 MAP+TRIM 清洗每个子项 → SPLIT({标签}, "，").MAP(TRIM(CurrentValue))
这一步会去掉每个标签前后的空格，避免“运营 ”和“运营”被系统识别为两个不同选项。
第三步：用 JOIN 合并回单字段（便于筛选）→ JOIN(SPLIT({标签}, "，").MAP(TRIM(CurrentValue)), "、")
输出效果为：“市场、运营、产品”，既保持语义清晰，又没有多余空格。