LLM 画像：为前 10 名学生生成结构化数据摘要，构造 Prompt 调用 Qwen，返回含学业等级（6 档）、优劣势、建议、完整描述的 JSON 对象。：加载 7 表，清洗成绩异常值（-1 作弊、-2 缺考、-3 免考标记为 NaN），提取学生维度的学业均分、各科均分、考勤总次数、日均消费，并合并为宽表。：“数智教育数据集”，包含 7 个 CSV 文件（教师、学生、考勤、考勤类型、成绩、考试类

本文针对ETL过程中多源异构文件数据抽取的难点，基于助睿ETL平台，以零代码方式演示了CSV、TXT、Excel三种文件数据的读取、解析与加工流程，涵盖日期差值计算、绩效等级评定、字段筛选与剔除等典型操作。实验结果表明，平台对多类型文件具有良好的兼容性与处理效率，各组件协同顺畅，业务规则落地准确，为数据集成初学者和企业快速数据加工场景提供了可复用的实践参考。

本实验依托助睿 Uniplore 大数据平台，以互联网用户行为竞赛半结构化日志为数据源，采用可视化 ETL 结合自定义 Java 代码的方案，完成不规则分隔符 TXT 日志的解析、拆分与结构化入库，构建用户行为明细表 behavior_events。通过统计各类软件使用用户数量并结合 BI 可视化筛选，确定浏览器为核心分析对象；对原始明细数据开展数据清洗、窗口使用时长衍生计算、时段字段提取等加工，

本实验依托助睿 Uniplore 大数据平台，以互联网用户行为竞赛半结构化日志为数据源，采用可视化 ETL 结合自定义 Java 代码的方案，完成不规则分隔符 TXT 日志的解析、拆分与结构化入库，构建用户行为明细表 behavior_events。通过统计各类软件使用用户数量并结合 BI 可视化筛选，确定浏览器为核心分析对象；对原始明细数据开展数据清洗、窗口使用时长衍生计算、时段字段提取等加工，

本文基于数智教育数据集，利用助睿零代码 ETL 平台，完成学生考勤主题标签构建。通过数据接入、多表关联、行为标记、聚合统计等流程，生成迟到、早退、请假、校服违规等核心标签，实现学生考勤用户画像自动化构建，为校园精细化管理提供数据支撑。

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