本文介绍了基于助睿ETL平台完成数据清洗与预处理实验的核心过程。实验目标是通过清洗多平台自媒体作品数据，输出两张规范数据表：全平台概况表summary_all_platforms（保留所有平台原始数据）和内容分析表content_analysis（仅含B站/CSDN有效记录）。实验强调了数据清洗的必要性，展示了助睿ETL的零代码处理能力，包括分支处理设计思路、字段缺失处理等关键步骤，为后续特征工程

实验摘要 本实验基于清洗后的数据，使用助睿ETL平台完成两类特征计算与存储： 标题特征与互动总数：通过JavaScript代码提取标题中的5个关键词特征（如"保姆级"、"零代码"等），计算互动总数（点赞+收藏+分享+投币），并更新到content_analysis表。 关键词汇总分析：统计含各关键词作品的平均互动数，结果存入title_feature_analysis表。 实验重点包括：使用计算器

蓝图编辑器是助睿Max内置的一款可视化编程工具，专门用于配置数据流与交互逻辑。它采用直观的“节点-连线”模式，帮助用户自由且高效地梳理可视化应用中各组件之间的交互网络。蓝图编辑器的优势能够从底层保障交互体验与数据流转的实时性与同步性。支持高度灵活的数据请求合并以及精准的数据分发功能。允许进行模块化拆分，让开发者摆脱代码整理与规范的束缚，全心聚焦于具体的业务规则与单个交互链路。本文详细解析了如何依托

本次实验基于前期加工的浏览器市场统计数据，使用助睿Max数据大屏工具完成可视化分析大屏的搭建。实验涵盖市场格局、用户行为、时段偏好、竞争关系四大分析维度，通过指标卡、柱状图、饼图、折线图等组件实现数据联动展示。实验详细记录了大屏创建、样式设置、组件配置的全流程操作，重点演示了拖拽式搭建方法和图表适配逻辑。最终成果呈现了规范的叙事结构、统一的视觉风格和交互功能，帮助用户直观掌握浏览器市场特征。通过实

本实验依托已有的学生考勤主题标签数据表，运用 K-Means 聚类算法，选取迟到、早退、请假、校服违规等考勤相关指标开展学生考勤行为分群研究。实验借助 AI Studio 平台以零代码拖拽方式完成数据导入、K-Means 模型训练、聚类结果入库等建模流程，将学生划分为三类聚类群体；再通过助睿 BI 平台搭建多维度可视化分析图表与综合仪表盘，解读各类聚类簇的行为特征，明确区分出自律模范型、轻微波动型

本实验依托已有的学生考勤主题标签数据表，运用 K-Means 聚类算法，选取迟到、早退、请假、校服违规等考勤相关指标开展学生考勤行为分群研究。实验借助 AI Studio 平台以零代码拖拽方式完成数据导入、K-Means 模型训练、聚类结果入库等建模流程，将学生划分为三类聚类群体；再通过助睿 BI 平台搭建多维度可视化分析图表与综合仪表盘，解读各类聚类簇的行为特征，明确区分出自律模范型、轻微波动型

《零代码ETL平台订单利润分流实验报告》摘要 本实验基于助睿零代码数据集成平台，完整模拟企业级订单利润分析ETL流程。通过可视化拖拽组件，实现MySQL订单表与产品表的数据抽取、关联计算（利润=金额-成本×数量）、利润分级过滤（高利润/普通利润）以及Excel结果导出全流程操作。实验重点掌握表输入、记录集连接、字段选择等6大核心组件的配置方法，验证了零代码平台在降低数据处理门槛、提升企业运营分析效