本实验基于助睿ETL平台对自媒体数据进行特征工程处理。实验首先提取标题关键词特征并计算互动总量，更新原数据表；随后构建关键词分析表，计算整体及各关键词的平均互动数，通过数据关联生成汇总结果。过程中解决了分组设置遗漏等操作问题，最终实现了标题关键词的效果量化分析，为内容优化提供数据支持。实验验证了ETL工具在特征工程中的高效性，掌握了数据加工全流程操作技能。

本文介绍了一个基于助睿ETL工具的数据清洗实验。实验以自媒体平台作品数据为样本，通过创建平台概况表和内容分析表两条处理分支，完成了数据导入、无效记录过滤、空值填补等预处理操作。结果表明，该方法有效提升了数据质量，为后续分析奠定了基础。实验不仅验证了ETL工具在数据处理中的实用性，也体现了分支处理策略在兼顾宏观统计与精细分析方面的优势，同时强调了数据清洗在整个分析流程中的基础性作用。

摘要：本实验基于K-Means聚类分析的学生考勤数据，对195名纪律高危型学生开展专项行为特征分析。结果显示：1）高危学生主要集中于老校区（占比95%），高三占比60%且随年级升高递增；2）班级聚集特征明显，高三(09)班高危人数最多；3）性别分布与全校比例基本一致。分析表明，高三备考压力、校区管理差异和班级风气是主要影响因素。建议针对高三重点班级强化管理，优化校区资源配置，完善数据统计体系。实验

摘要：本实验基于学生考勤数据（迟到、早退、请假、校服违规次数），使用K-Means算法进行聚类分析。通过助睿数智平台完成数据加载、建模（设置3个聚类簇）和可视化分析，最终识别出三类学生群体：自律模范型（C1，各项指标良好）、轻微波动型（C2，偶有违规）和纪律高危型（C3，多项违规频发）。实验结果通过ETL流程更新至原数据表，为校园管理提供数据支持。整个流程采用零代码操作，涵盖数据预处理、模型构建到

摘要：本实验基于学生考勤数据（迟到、早退、请假、校服违规次数），使用K-Means算法进行聚类分析。通过助睿数智平台完成数据加载、建模（设置3个聚类簇）和可视化分析，最终识别出三类学生群体：自律模范型（C1，各项指标良好）、轻微波动型（C2，偶有违规）和纪律高危型（C3，多项违规频发）。实验结果通过ETL流程更新至原数据表，为校园管理提供数据支持。整个流程采用零代码操作，涵盖数据预处理、模型构建到

本文基于"数智教育"竞赛数据集，设计并实现了学生考勤主题的ETL数据转换流水线。实验采用助睿数智平台，通过多表关联整合考勤记录、考勤类型和学生信息数据，构建包含迟到、早退、请假等核心指标的标签体系。重点优化了空值处理与异常数据过滤逻辑，采用JavaScript脚本实现考勤行为自动标记，最终生成标准化的学生考勤统计结果。该方案有效解决了传统人工统计效率低、口径不一致等问题，为校园精细化管理提供了可靠

本实验基于助睿零代码ETL平台，完成了订单数据的关联与分流处理。实验通过拖拽式操作，依次配置表输入、记录集连接、字段选择、过滤记录和Excel输出等组件，实现了订单明细表与产品信息表的左外连接、字段去重及利润条件分流，最终将盈利订单（profit≥0）和亏损订单（profit<0）分别输出至两个Excel文件。实验结果表明，该平台可视化操作降低了ETL开发门槛，有效提升了数据处理效率，为后续订单盈