用途：CWICR Data Validator 用于在估算前系统校验 CWICR 数据与估算输入，尽早发现错误、异常值和数据不一致，避免错误估算、预算超支、项目延期与返工成本。
主要能力：提供数据框与估算条目两类校验。校验规则包括必填字段（work_item_code、description、unit）缺失检查、数值字段（labor_cost、material_cost、equipment_cost、labor_norm）非数值与负值检查、基于 IQR（阈值 3.0）的异常值检测、work_item_code 重复检查、编码格式检查，以及估算条目与 CWICR 参考数据的匹配检查。问题按 ERROR、WARNING、INFO 分级，并归入 missing_data、invalid_value、outlier、duplicate、inconsistent、format 等类别。还可计算加权数据质量评分（A–F 等级）并导出 Excel 报告（Summary 与 Issues 工作表）。
使用方式：先加载 CWICR 参考数据，例如 pd.read_parquet("TR_workitems_costs_resources_DDC_CWICR.parquet")，再用 CWICRDataValidator(cwicr) 初始化；随后调用 validate_estimate(items) 或 validate_dataframe(df) 获取 ValidationResult，用 get_data_quality_score(result) 查看评分，用 export_validation_report(result, "validation_report.xlsx") 导出报告。
适用场景：建筑估算数据导入前的质量检查、CWICR 参考数据一致性审计、估算条目编码与数量校验、数据质量评分与问题留痕。
限制：资料未提供安装方式、依赖版本、平台支持、收费与价格信息；异常值检测依赖参考数据统计，未提供参考数据时该功能不可用；编码格式检查为启发式规则（要求以字母开头且含连字符分段）。