本次实验完成了自媒体作品的特征工程构建，实现了从原始清洗数据到特征量化、维度统计的全流程加工。通过零代码ETL组件，完成了数值指标计算、文本特征提取、数据增量更新、分组聚合统计等核心操作，有效解决了文本标题无法量化分析的问题。同时区分了表输出与插入/更新组件的使用场景，掌握了明细数据更新与汇总数据统计的差异化加工逻辑，为后续自媒体内容运营效果分析、标题优化策略制定提供了数据支撑。

1. 行为明细数据：`daily_browser_detail(用户-日-浏览器-小时明细表)`，字段：user_id、usage_date、browser_name、hour、total_duration_sec、active_count，是全部统计表格的基础数据源；1. 排序组件：browser_name、gender、age_group、edu、job、income、city_type、pr