1 实验说明1.1 实验目的依托 “数智教育” 大赛数据集搭建学生考勤 ETL 转换流掌握 ETL 全流程解决校园考勤统计低效、标准不一问题优化空值处理输出精准多维度考勤数据支撑校园考勤管理。1.2 实验环境工具助睿零代码在线实验平台https://lab.guilian.cn/为一站式数据科学零代码平台适配教学与企业数据加工。数据源“数智教育” 大赛 7 张核心业务表。设备可运行平台、能连接数据库的计算机。1.3 实验范围完成 ETL 全流程配置实现多表接入、关联、标签衍生、聚合统计与入库校验数据关联与统计精度优化配置完成实验。2 数据与标签梳理梳理数据源、标签维度及计算口径适配 ETL 转换流逻辑。2.1 源数据说明实验所用 “数智教育” 数据集共 7 张表筛选出考勤主表、考勤类型表、学生信息表3 张核心表构成 “事实表 维度表 属性表” 的星型模型分别记录考勤明细、标准化考勤类型、学生基础属性明确了各表关键字段。2.2 标签字段说明考勤标签分为三类学生基础属性标签取自学生、考勤表含 ID、姓名、性别等用于多维度考勤分析。学生画像维度标签由原始数据衍生含年级、是否住校、校区类型适配分层、针对性校园管理。考勤行为统计标签统计迟到、早退、请假、没穿校服次数衡量学生考勤纪律与行为规范。2.3 标签处理口径统一标签处理规则保障统计精准可比基础属性直接读取关键字段空值替换为 “未知”。衍生维度从班级名称提取年级、校区映射住校状态规范空值。考勤指标按考勤事件关键词统计异常考勤次数。3 实验步骤3.1 创建实验项目进入“个人团队”点击“新建项目”输入项目名称“学生用户画像标签构建”创建项目。创建成功后进入新项目3.2 数据资源获取首先获取本次的实验数据集点击“文件库”右键根目录点击“新建目录”输入目录名称为“数智教育数据集”点击“确定”接下来我们将公共空间的数据资源导入到这个目录下点击“公共空间”然后点击“数据资源”点击“3_kaoqin.csv”卡片右上角的“更多”并点击“导出”在弹出的窗口中选择导出到刚刚新创建的目录下接下来重复以上导出操作将本次实验用到的数据表 4_kaoqintype.csv 和 2_student_info.csv 都导出到“数智教育数据集”可以看到在数智教育数据集的目录下新增了3个数据表在元数据页面中右键关系数据库打开菜单选择“新建数据源”弹出新建数据库连接窗口连接类型选择“MySQL”用户名和密码使用助教提供的账号和密码。服务器主机名使用助教提供的数据库连接地址“rm-2vc3qok06bag39a5n.mysql.cn-chengdu.rds.aliyuncs.com”端口号为3306数据库名为助教提供的数据库名称驱动类型选择“MySQL 8”连接名称为“团队私有数据库”输入完成后点击“添加”添加成功后关系数据库节点会增加一个子节点团队私有数据库。3.3 创建原始_学生考勤表按照下图的提示新建转化流命名为“创建原始_学生考勤表”在该工作流中拖拽“执行一个SQL脚本”组件通过执行SQL脚本来创建一个标签表。配置说明在组件中填写SQL脚本选择目标数据库连接“团队私有数据库”确保脚本执行权限SQL脚本如下CREATE TABLE IF NOT EXISTS raw_attendance ( id bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 自增ID, attendance_id varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT 考勤ID, learn_term varchar(30) DEFAULT NULL COMMENT 学期, data_datetime varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT 时间和日期, attendance_type_id varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT 考勤类型ID, attendance_name varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT 考勤名称, attendance_task_order_id varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT 考勤事件ID, stu_id varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT 学生ID, stu_name varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT 学生姓名, cla_name varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT 班级名, cla_id varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT 班级ID, create_time datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT 入库时间, PRIMARY KEY (id), KEY idx_student_id (stu_id), KEY idx_term (learn_term) ) COMMENT原始_学生考勤表;其他参数使用默认选项完成后组件配置如下然后点击“确定”。完成后运行转换流运行过程会定时刷新组件状态并画布下面显示执行日志。3.4 导入原始考勤数据按照上一步创建转换工作流的操作新建转换工作流并命名为“导入原始考勤数据”在该工作流中拖拽一个“CSV文件输入”组件到画布双击CSV文件输入组件在步骤名称中输入“考勤记录”点击文件名后的“浏览文件”按钮在弹出的窗口中选择“3_kaoqin.csv”点击“确定”列分隔符和封闭符使用默认参数注意列分隔符是一个英文逗号“,”编码选择“UTF-8”继续下滑在字段表格中空白处右键点击“获取字段”获取下方图片中的相关字段。然后点击确定。接下来拖拽一个“表输出”组件到画布并创建“考勤记录”CSV文件输入组件到“表输出”组件的连线连线类型选择“主输出步骤”双击“表输出”组件基本配置中数据库连接选择“团队私有数据库”目标表输入使用SQL组件创建的“raw_attendance”具体配置如下点击“数据库字段”在空白处右键“获取字段”将表字段修改为建表语句中对应的字段双击表字段就可以在下拉列表中选择相关字段如下图所示所有表字段修改完成之后点击“确定”。完成后运行转换流运行过程会定时刷新组件状态并画布下面显示执行日志。3.5 创建原始_考勤类型表首先新建转化工作流命名为“创建原始_考勤类型表”然后拖拽“执行一个SQL脚本”组件到画布中双击“执行一个SQL脚本”建表SQL为CREATE TABLE IF NOT EXISTS raw_attendance_type ( id bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 自增ID, attendance_type_id varchar(64) NOT NULL COMMENT 考勤类型id, attendance_type_name varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT 考勤类型名称, attendance_task_order_id varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT 考勤事件id, attendance_task_name varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT 考勤事件名, create_time datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT 入库时间, PRIMARY KEY (id), UNIQUE KEY uk_attendance_type_id (attendance_task_order_id) )COMMENT原始_考勤类型表;如下图然后点击确定执行创建原始_考勤类型表转换流3.6 导入原始考勤类型表数据将如下图所示的“CSV文件输入”组件和“表输出”组件拖拽到画布中连接两个组件连线类型同样选择“主输出步骤”。双击“CSV文件输入”组件配置列分隔符为“插入制表符TAB”、编码为“GB2312”同样右键获取字段获取的部分字段如下图所示双击“表输出”组件配置表输出如下图所示注意表字段要和下图的字段名称相同配置完成后执行转换流运行过程会定时刷新组件状态并画布下面显示执行日志3.7 创建原始_学生信息表首先新建一个名为“创建原始_学生信息表”的转化流把“执行一个SQL脚本”拖拽到画布中。双击组件其中的建表SQL语句为CREATE TABLE IF NOT EXISTS raw_student_info ( id bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 自增ID, stu_id varchar(64) NOT NULL COMMENT 学生ID, stu_name varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT 学生姓名, stu_sex varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT 性别, stu_nation varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT 民族, born_date varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT 出生日期年, cla_name varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT 班级名, native_place varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT 家庭住址, residence_type varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT 家庭类型, policy varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT 政治面貌, cla_id varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT 班级ID, cla_term varchar(30) DEFAULT NULL COMMENT 班级学期, live_on_campus varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT 是否住校, leave_school varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT 是否退学, dormitory_no varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT 宿舍号, create_time datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT 入库时间, PRIMARY KEY (id), UNIQUE KEY uk_student_id (stu_id), KEY idx_cla_id (cla_id) ) COMMENT原始_学生信息表;如下图所示然后点击确定。执行创建原始_学生信息表转换流3.8 导入原始学生基本信息数据新建名为“导入原始学生基本信息数据”的转化流并拖拽下图所示的三个组件进入画布。使用“CSV文件输入”组件输入“2_student_info.csv”数据。获取字段时需要将“bf_leaveSchool”的字段类型修改为“String”特别说明bf_zhusu、bf_qinshihao 这2个字段是Integer为避免出现小数需要使用“字段选择”组件来固化并规范双击“字段选择”组件在配置窗口中点击“元数据”并在空白处插入2行将“bf_zhusu”、“bf_qinshihao”字段的元数据设置如下使用“表输出”组件将“2_student_info.csv”数据输出到团队私有数据库的“raw_student_info”中注意数据库字段的表字段也需要通过双击修改为和下图一样的字段执行转化流3.9 创建学生考勤主题标签表新建转换工作流并命名为“创建学生考勤主题标签表”在该工作流中拖拽“执行一个SQL脚本”组件通过执行SQL脚本来创建一个标签表配置说明在组件中填写SQL脚本选择目标数据库连接“团队私有数据库”确保脚本执行权限SQL脚本如下CREATE TABLE IF NOT EXISTS student_attendance_stats ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT COMMENT 自增主键, student_id INT NOT NULL COMMENT 学生ID, student_name VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT 学生姓名, class_id INT NOT NULL COMMENT 班级ID, class_name VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT 班级名称, grade VARCHAR(10) NOT NULL COMMENT 年级, gender VARCHAR(10) NOT NULL COMMENT 性别, birth_date VARCHAR(10) NOT NULL COMMENT 出生日期, political_status VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT 政治面貌, is_boarder VARCHAR(10) NOT NULL COMMENT 是否住校, campus_type VARCHAR(10) NOT NULL COMMENT 校区类型, late_count INT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 迟到次数, early_leave_count INT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 早退次数, leave_count INT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 请假次数, uniform_violate_count INT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 没穿校服次数, create_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT 统计入库时间, INDEX idx_student (student_id), INDEX idx_class (class_id), INDEX idx_grade (grade) ) ENGINEInnoDB DEFAULT CHARSETutf8mb4 COMMENT学生考勤主题标签表;完成后运行转换流运行过程会定时刷新组件状态并在画布下面显示执行日志。4 学生考勤主题标签构建4.1 数据接入获取考勤记录、考勤类型数据、学生信息数据新建名为“学生考勤主题标签”转化流拖拽三个“输入流”组件进入画布并分别命名为“考勤记录”“考勤类型”和“学生信息”如下图所示双击“考勤记录”表输入组件在配置窗口中数据库连接选择“团队私有数据库”并点击“获取SQL查询语句”在数据库中选择“raw_attendance”原始_学生考勤表系统提示弹窗中点击“确认”获取“raw_attendance”考勤记录表的所有字段获取SQL查询语句后点击“确认”同样的参考以上步骤将“考勤类型”和“学生信息”组件分别获取“raw_attendance_type”考原始_考勤类型表和“raw_student_info”原始_学生信息表所有字段数据4.2 数据关联关联考勤记录考勤类型为避免因为排序问题造成连接结果出错拖拽“排序记录”组件进入画布中连接“考勤记录”双击“排序记录”组件通过“获取字段”功能获取字段列表然后删除多余字段只保留“attendance_type_id”、“attendance_task_order_id”字段。因为下一步连接是使用这两个字段进行连接所以采用这两个字段对记录进行排序。最后设置步骤名称为“按照考勤类型和考勤任务类型排序”拖拽“记录集连接”组件进入画布中连接“考勤类型”组件。由于“考勤类型”组件的记录默认是按“attendance_type_id”、“attendance_task_order_id”这两个字段升序记录的所以无需再次排序。双击“记录集连接”修改配置为下图所示4.3 行为标签衍生统计学生异常考勤次数拖拽“JavaScript 代码”组件进入画布中对接“记录集连接”组件的输出通过关键词匹配生成二进制判断标签1是0否用于后续指标聚合双击“JavaScript代码”组件命名为“提取异常考勤记录”在Script1中输入JavaScript脚本脚本代码如下// 初始化变量 var isLate 0; var isEarly 0; var isLeave 0; var isNoUniform 0; // 核心判断逻辑 if(attendance_type_name ! null attendance_task_name ! null){ // 迟到判断排除请假 if((attendance_type_name.includes(迟到) || attendance_type_name.includes(晚到) || attendance_task_name.includes(迟到) || attendance_task_name.includes(晚到)) !attendance_task_name.includes(请假)){ isLate 1; } // 早退判断排除请假 if((attendance_type_name.includes(早退) || attendance_task_name.includes(早退)) !attendance_task_name.includes(请假)){ isEarly 1; } // 校服违规只要包含“校服”就标记违规 if(attendance_type_name.includes(校服) || attendance_task_name.includes(校服)){ isNoUniform 1; } } // 请假判断 if(attendance_task_name ! null){ if(attendance_task_name.includes(请假)){ isLeave 1; } }使用“获取变量”获取输出字段系统将自动解析脚本中变量定义代码生成字段数据点击“JavaScript脚本”组件的“测试脚本”按钮确认标记字段is_late_early、is_leave等仅存在1和0两个值标签判断准确如迟到记录对应is_late_early1正常出勤对应is_compliant1无异常。4.4 多维度分组聚合统计拖拽“分组”组件进入画布连接“提取异常考勤记录”对“分组”组件进行如下配置4.5 关联学生信息由于“学生信息”数据表中的学号不是升序记录的所以在进行记录关联前也需要对数据进行排序。拖拽“排序记录”组件进入画布并建立“学生信息”表输入组件到“排序记录”组件的连接线双击“排序记录”组件通过“获取字段”功能获取字段列表然后删除多余字段只保留“stu_id”字段。因为下一步连接是使用这个字段进行连接所以采用这个字段对记录进行排序。最后设置步骤名称为“按照学生编号进行排序”拖拽“记录集连接”组件至画布中创建“按照学生编号进行排序”排序记录组件到“记录集连接 1”组件的连接线由于考勤记录数据不是按“学号”升序记录的所以在进行记录关联前也需要对数据进行排序。再次添加“排序记录”并建立“记录集连接”组件到“排序记录”组件的连接线双击“排序记录”组件按下图进行配置步骤名称设置为“考勤数据按学号排序”排序字段为“stu_id”创建“考勤数据按学号排序”记录排序组件到记录集连接 1组件的连线关联学生信息和考勤记录信息双击“记录集连接”组件对组件进行如下配置点击第一个Transform的连接字段中的“获得连接字段”按钮即可获取考勤记录和考勤类型关联后的字段。同样的获取第二个Transform的连接字段。第一个Transform字段保留“stu_id”第二个Transform字段保留“stu_id”。4.6 字段选择移除冗余字段经过多表关联和前期接入数据中会包含大量与考勤统计无关的字段如学生信息表中的非必要属性需要对关联后的数据进行冗余字段移除因为这些冗余字段不仅会增加数据处理的负担还可能导致后续聚合、计算出现干扰只有移除冗余字段保留核心有用字段才能提升处理效率确保统计逻辑清晰。首先拖拽“字段选择”组件至画布中创建“记录集连接 1”组件到字段选择组件的连接线双击字段选择组件在配置弹窗中步骤名称输入“移除冗余字段”点击“移除”标签右键空白处并点击“获取字段”在获取的字段中删除以下核心字段外其他字段保留为后续时间维度拆解和行为标签衍生奠定基础学生 IDstu_id学生姓名stu_name班级 IDcla_id班级名称cla_name迟到次数late_count早退次数early_count请假次数leave_count没穿校服次数no_uniform_count性别stu_sex出生日期born_date政治面貌policy是否住校live_on_campus在字段选择组件鼠标右键弹出菜单点击“显示输出字段”查看输出字段是否正确4.7 空值处理3个数据表关联后字段“stu_sex”、“born_date”、“policy”、“live_on_campus”存在空值需要对这么空值进行处理。拖拽“替换NULL值”组件至画布创建“移除冗余字段”字段选择组件到“替换NULL值”组件的连线连线类型选择“主输出步骤”双击“替换NULL值”组件勾选“选择字段”并在字段空白表格中右键。点击“插入”双击插入的行字段名称选择“stu_sex”继续插入行将“born_date”、“policy”、“live_on_campus”的空值均替换为“未知”4.8 学生基础属性标准化处理经过多表关联与字段筛选后原始数据中住校状态为编码值且缺少年级、校区类型等画像分析必需字段无法直接用于学生考勤标签输出与后续用户画像分析。因此需要对学生基础属性进行标准化映射、缺失字段衍生统一数据格式、补齐分析维度保证标签表规范可用。拖拽“值映射”组件到画布中并创建替换NULL值组件到值映射组件的连线并选择“主输出步骤”双击“值映射”组件步骤名称改为“住校状态映射”使用的字段名为“live_on_campus”不匹配时的默认值为“否”。然后在下方字段值表格空白处右键点击“插入”原始数据无独立年级字段无法按年级做考勤统计与画像分群通过从班级名称中提取年级信息补齐年级维度支撑年级层面的考勤分析。拖拽“JavaScript代码”组件至画布中创建住校状态映射组件到JavaScript代码组件的连线双击“JavaScript代码”组件步骤名称改为“从班级提取年级”并输入以下代码var gra_name if (cla_name null){ gra_name未知 }else if(cla_name.includes(高一)){ gra_name高一 }else if (cla_name.includes(高二)){ gra_name高二 }else if (cla_name.includes(高三)){ gra_name高三 } else{ gra_name未知 }接下需要设置“gra_name”字段类型在配置窗口的下方空白表格处右键点击“插入”字段名称输入“gra_name”类型为“String”替换“字段名”或“重命名”值选择“否”设置完成后点击“确认”原始数据无校区类型字段不同校区管理口径与考勤规则存在差异通过班级名称规则判定老校区/新校区增加校区分析维度使考勤标签更贴合校园实际管理场景。添加“JavaScript代码”组件“JavaScript代码”组件命名为“校区类型判定”输入的代码如下var class_campus_type if (cla_name null){ class_campus_type未知 }else if(cla_name.startsWith(白-) || cla_name.startsWith(东-)){ class_campus_type新校区 }else if (cla_name ! null !isEmpty(cla_name)){ class_campus_type老校区 } else{ class_campus_type未知 }字段名称“class_campus_type”类型为“String”替换“字段名”或“重命名”值选择“否”4.9 结果入库拖拽“表输出”到画布中并连接“校区类型判定组件”按照下述图片对组件进行配置注意目标表的输入需要点击“浏览”选择对应的表点击“数据库字段”右键“获取字段”双击表字段中的字段名称在下拉框中选择正确的对应字段执行转换流点击工具栏中的“执行”按钮。查看日志工作流执行后会打开日志页面定期刷新工作流日志数据。打开“元数据”tab页在“团队私有数据库”连接上右键选择“加载元数据”然后进入数据探查页面展开“团队私有数据库”双击目标表“student_attendance_stats”在右侧页面选择“查询”tab标签可以看到结果符合预期4 问题与解决问题一第一次在Javascript组件点测试脚本没有报错但后面再次点击时会出现报错解决方案是后续组件配置不正确引起的测试脚本会执行整个工作流。删除后续添加的组件再点击测试脚本。问题二在最后的表输出组件中数据库字段的表字段的下拉列表中没有出现相对应的表字段解决方案在创建学生考勤主题标签表的“执行一个SQL脚本”组件中修改SQL脚本重新创建student_attendance_stats 表和相关字段然后再重新获取字段。5 实验总结本次实验以 “数智教育” 数据集为基础在助睿零代码平台完成学生考勤主题标签构建全流程 ETL 实践。通过创建原始考勤、考勤类型、学生信息三张核心表完成数据导入、多表关联、异常考勤识别、分组统计与属性标准化处理最终生成包含学生基础信息、住校状态、年级校区及迟到 / 早退 / 请假 / 校服违规等维度的考勤标签表有效解决校园考勤统计低效、标准不统一的问题。实验过程中掌握了数据接入、清洗、关联、衍生、聚合与入库的完整操作熟悉空值处理、字段映射与脚本判断等关键技巧提升了零代码数据加工与学生用户画像构建的实践能力。