本系列实验基于多平台自媒体作品数据，利用助睿数智平台完成数据分析全流程。实验7-1通过ETL工具进行数据清洗与预处理，采用分支处理设计输出全平台概况表与重点平台分析表；实验7-2构建标题特征（如"保姆级"等关键词）并计算互动指标；实验7-3通过BI工具制作包含核心指标卡、排名图表、标题影响分析等可视化仪表盘。实验验证了标题关键词对互动量的显著影响，展示了零代码工具实现完整数据分

本实验基于800多万条用户行为日志，通过ETL流程加工了浏览器市场分析所需的6类统计表。实验从daily_browser_detail明细表出发，依次完成了周活跃趋势、使用频率分级、浏览器使用数量分布、工作日/周末对比等维度统计，并通过关联用户属性表生成了完整的用户画像分析数据。关键操作包括：分组聚合前的字段排序校验、记录集连接的预处理、浏览器名称统一映射、中间字段清理等。实验共使用10余种ETL

本文介绍了一个基于助睿数智平台的学生考勤数据分析案例。研究聚焦"纪律高危型"学生群体，通过K-Means聚类和可视化分析，发现该群体存在明显的性别、年级和校区分布特征：男生占比54.22%高于全校基数，高三年级和老校区是主要聚集区，部分班级呈现明显聚集性。分析采用指标卡、饼图、柱状图等多种可视化形式，最终构建了交互式仪表盘，为校园精细化管理提供了数据支持。研究建议重点关注高年级

本实验基于学生考勤数据，使用K-Means聚类算法实现自动分群。通过AIStudio平台零代码完成数据加载、聚类建模和结果入库，将学生划分为三类群体：自律模范型（C1）、轻微波动型（C2）和纪律高危型（C3）。借助助睿BI平台进行可视化分析，制作6组散点图展示考勤指标关系，并通过仪表盘集中呈现。最后将聚类结果回写到考勤表，新增cluster和attendance_group字段，形成完整的数据闭环

本实验基于学生考勤数据，使用K-Means聚类算法实现自动分群。通过AIStudio平台零代码完成数据加载、聚类建模和结果入库，将学生划分为三类群体：自律模范型（C1）、轻微波动型（C2）和纪律高危型（C3）。借助助睿BI平台进行可视化分析，制作6组散点图展示考勤指标关系，并通过仪表盘集中呈现。最后将聚类结果回写到考勤表，新增cluster和attendance_group字段，形成完整的数据闭环

本文基于“数智教育”大赛数据集，使用助睿ETL平台完成了学生考勤主题标签构建实验。实验通过数据接入、多表关联、标签衍生、维度聚合等ETL全流程处理，实现了考勤数据的自动化统计与分析。实验重点解决了考勤数据关联、异常行为标记、空值处理等问题，最终输出包含迟到次数、早退次数等指标的学生考勤统计结果表。实验验证了助睿ETL平台在校园考勤数据处理中的可行性，为教育数据治理提供了实践参考。