本研究基于1,765名高中生五年的成绩、考勤和消费数据，利用大语言模型（通义千问Qwen-Plus）构建了个性化学生画像与学习推荐系统。研究发现：68.6%学生属"学困"等级，学业基础薄弱；生活作息呈现典型"三餐驱动"模式，反映住校管理优势；30.9%学生存在考勤异常。实验通过特征工程构建49维学生画像，采用LLM生成包含学业水平、学科优劣势、行为模式等8个

常量字段的作用就是为每行统计结果附加一个"身份标签"，向数据下游明确标识"这一行是保姆级关键词的统计结果"。接着，依次接入"排序记录"和"分组"组件，按id升序排列后，分别计算AVG(total_interaction)得到avg_interaction（关键词平均互动量），以及COUNT(id)得到sample_count（样本数量）。第二类：标题特征标签。首先，从表输入组件引出另一条并行分支，

重点演示了三种常见文件格式（CSV、TXT、Excel）的数据抽取与处理流程。实验包含三个模块：1）CSV项目文件处理，计算工期并分级绩效；2）TXT足球赛事数据精简，移除无关字段；3）Excel购房者信息筛选。通过可视化拖拽组件，完成数据读取、字段选择、计算转换等操作，验证了零代码平台处理结构化文件的能力。实验结果表明该平台能有效支持企业数据交换场景，为后续复杂数据处理奠定基础。

基于互联网用户行为日志数据集（825MB/800万条记录），通过Java代码组件实现日志文件的字段拆分，建立标准化数据表behavior_events；针对浏览器类进程进行重点分析，计算出用户停留时长等关键指标；最终生成browser_coverage（浏览器市场格局）和browser_hourly（时段活跃度）两大核心统计表。

本文基于助睿零代码ETL平台，完整复现数智教育大赛学生考勤主题标签构建全流程。该平台覆盖数据接入、清洗关联、标签衍生到结果落地全链路，无需复杂编码即可快速搭建自动化数据转换流。文中附完整SQL脚本、组件配置与踩坑实录，高效解决校园考勤人工统计痛点。