订单利润分流数据加工实验报告

（助睿零代码 ETL 平台实践）

一、实验背景

在企业订单业务场景中，订单数据与产品信息分散存储于不同数据表中，且原始数据往往存在字段冗余、格式不规范、数据质量参差不齐等问题，无法直接用于利润分析与业务决策。本实验通过零代码ETL工具完成订单数据的整合、清洗、过滤与分流，为后续的订单利润统计与分析提供高质量的结构化数据。

1.1实验目的

本次实验以助睿零代码数据集成平台（Uniplore）为工具，旨在帮助学习者掌握ETL数据加工的完整流程与核心方法，具体目标如下：

(1) 掌握助睿平台中新建数据转换、添加处理组件、执行转换任务的全流程操作规范；

(2) 熟练配置表输入、记录集连接、字段筛选、数据过滤、文件输出等常用ETL组件，理解各组件的功能与适用场景；

(3) 理解多表关联、数据过滤、条件分流的设计逻辑，能够基于业务需求设计合理的数据加工流程；

(4) 能够独立完成订单数据的清洗、整合与分流处理，形成符合分析需求的结构化数据，为后续的数据分析与业务建模奠定基础。

1.2实验环境

(1) 实验平台：助睿数智（Uniplore）一站式数据科学平台，该平台提供从数据接入、ETL处理、机器学习建模到可视化展示的全链路零代码功能，适配数据分析教学与企业级数据加工场景。本次实验的访问地址为https://lab.guilian.cn/，产品官网为https://www.uniplore.com/。

(2) 数据存储环境：MySQL数据库，包含订单业务数据表与产品信息基础数据表，为本次实验提供原始业务数据支撑。

1.3 业务场景

在企业经营分析的实际场景中，订单业务数据与产品基础数据通常分散存储于不同的数据表中，为实现订单利润的精准核算与分类管理，需要将多源数据进行关联整合，并基于利润的正负情况对订单进行分流处理，为后续的经营决策、业务复盘提供结构化的数据支撑。本实验以订单利润分流任务为载体，依托助睿零代码ETL平台，通过可视化拖拽的方式完成数据关联、清洗、过滤与分流的全流程数据加工。

1.4 数据加工流程

本次实验的数据加工流程如下：

(1) 数据读取：从MySQL数据库中读取订单明细（business_anaylsis.order_detail）与产品信息表（business_anaylsis.product）；

(2) 数据关联：以产品ID为关联键，对两张表进行左外连接，实现订单数据与产品信息的整合；

(3) 数据清洗：移除关联过程中产生的重复ID字段，保证数据结构的规范性；

(4) 条件分流：基于订单利润字段，按“利润≥0”的条件对数据进行分流，将订单划分为盈利订单与亏损订单两类；

(5) 结果输出：将分流后的盈利订单与亏损订单数据，分别导出为独立的Excel文件，完成数据加工任务。

二、实验步骤

2.1登录实验平台

打开贵兰在线课程学习平台首页，点击右上角的用户，如果没有登录的话先进行登录，可账户密码登录，也可贵兰小程序扫码登录，选自己喜欢的方式即可，登录过后点击“我的学习”：

进入如下页面，点击实训平台

等待实验平台加载，加载过程中可能会出现如下错误提示：

需要找老师重置密码，之后在对应地址重新登录，地址：https://lab.guilan.cn/

实验平台加载如下：

2.2 平台核心概念理解

助睿数智（Uniplore）数据集成平台，是一款面向数据ETL（抽取、转换、加载）的零代码可视化工具，用户可通过拖拽组件的方式快速构建数据处理流程。在实验开始前，需先明确平台的核心概念，为后续流程搭建奠定基础：

Pipeline（转换）：面向数据流的处理单元，是数据加工的核心载体，由多个数据处理步骤（Transform）串联而成，负责完成数据的读取、转换、输出等核心逻辑。

Workflow（作业）：面向完整业务任务的执行流程，由多个任务项（Action）组成，必须包含起始节点，支持按顺序或条件执行多步骤任务，适用于自动化、周期性的数据处理场景。

Transform（步骤）：转换（Pipeline）内的最小处理单元，如“表输入”“字段选择”“数据过滤”“Excel输出”等，每个步骤独立线程运行，可并行处理数据。

Action（任务项）：作业（Workflow）的执行单位，如“启动转换”“发送邮件通知”“文件传输”等，用于定义流程的控制逻辑与辅助操作。

Hops（节点连接）：流程中节点间的数据传输通道，用于连接不同的步骤或任务项，定义数据的流向与传递关系。

平台的流程分为两类：转换工作流（专注于数据处理逻辑）与作业工作流（专注于任务调度与流程控制），本次实验主要使用转换工作流完成订单利润数据的加工。

2.3 团队管理配置

为了适配课程实验中的小组协作场景，助睿数智（Uniplore）平台提供了完善的团队管理功能。用户可以创建专属的实验团队，邀请组员加入后，所有成员都能共享项目、数据流程与处理资源，实现多人协同编辑、统一权限管理，避免了重复搭建流程、文件传输混乱的问题，让小组合作完成ETL数据加工任务更高效、更规范接下来演示如何创建团队和添加成员，可点击左侧的数据集成，也可点击右边的ETL

进入下面页面之后，选择团队管理，点击新增团队进行创建（系统创建的默认为个人团队，个人团队不可添加成员）

填写相关信息后点击确认，

点击创建好的团队的右上角的三个点，可进行相应的团队管理操作

添加成员通过输入手机号添加，输入之后点击查询，勾选后点击添加

平台自带默认项目可直接用，但为了课程实验的分类管理，我建议给每门课或每个实验单独建一个专属项目，避免不同课程的流程和数据混在一起。操作时记得要选好所属团队（可以选择自己创建的协作团队，也可以选个人团队），再点击左侧的「新建项目」按钮，就能快速创建课程专属的实验项目，后续的ETL流程都在这里搭建，管理起来会清爽很多。

选择好之后点击新建项目，输入项目名称后点击确定：

（友情提示：项目名称确定之后不能更改，为了方便之后寻找，还是建议起有标志性的名称）

想对项目进行操作的话，一样点击右上角的三个点

2.4 新建转换流

进入创建好的实验项目后，左侧菜单栏有三个关键模块：资源库、文件库、元数据，它们各司其职，是后续搭建ETL流程的基础。

本次订单利润分流实验，我们主要用到资源库搭建流程、文件库存储输出结果，元数据的配置在进阶实验中会更常用。

进入实验项目页面，点击左侧菜单栏中的「元数据」选项，右键点击「系统数据库」节点，选择「同步数据源」功能，即可完成本次实验所需订单数据表与产品信息表的同步。数据同步完成后，后续ETL流程中可直接通过「表输入」组件读取对应数据表，无需手动配置数据库连接信息。

之后可以点击文件库再切换回元数据，就可以刷新出来刚刚同步的数据

同步好数据集后，我们就可以开始搭建本次实验的核心——「订单利润分流处理」转换流了，它能帮我们把订单和产品数据关联起来，还能自动按利润正负分成盈利/亏损订单，分别导出Excel文件。

新建转换流操作如下：

进入项目的「资源库」模块，右键点击根目录，选择「新建转换流」，输入名称后点击确定，就能创建本次实验的流程画布，后续的组件拖拽、配置都在这里完成。

创建完之后进入转换流设计页面，别管每次打开默认是锁定状态，需要解锁后才能编辑，点击锁就可以解锁

2.5 添加组件

创建好转换流后，下一步就是添加组件搭建数据处理流程了。以本次订单利润分流实验为例，我们先从「表输入」组件开始，它是读取原始数据的第一步。

由于本次实验需要同时读取订单明细表（business_anaylsis.order_detail）和产品信息表（business_anaylsis.product）两张数据表，所以需要添加2个「表输入」组件，分别读取不同的数据表，为后续的关联操作做准备。

平台的组件库里面有很多组件，一个个找会很麻烦，所以推荐直接搜索的方法：

点击左侧的「组件库」选项卡，在顶部的搜索框中输入“表输入”，就能很快找到想要的组件，直接拖拽到画布上就可以使用。

右键第一个输入组件，编辑组件属性，修改名称为订单_详细订单，点击确认，另外应该修改为订单_产品信息。

在助睿数智平台中，完成订单明细表与产品信息表的读取后，需通过「记录集连接」组件实现两张表的数据关联，在组件库中输入该名称拖入画布中

创建连线，将鼠标移动到表输入组件边缘处，鼠标成白色或者黑色的+，就可以长按左键连接，连接如下：

在给表输入组件和记录集连接组件建立连接线时，平台会弹出“排序需要”的提示，这是平台的安全提醒：记录集连接组件是按数据接收顺序来匹配记录的，如果输入的数据没有按关联键排序，就可能导致关联结果错乱。

订单明细表与产品信息表完成关联后，结果数据中会出现重复的「产品 ID」字段，需通过「字段选择」组件进行数据清洗，也是一样的添加组件和拖进画布

将该组件改名为“移除产品ID_1字段”，并和记录集连接连接。

添加过滤记录组件，用于按利润条件对订单数据进行分流，将数据分为盈利订单和亏损订单两路输出。还是一样的操作添加组件

添加Excel输出组件：过滤记录组件将订单分为盈利、亏损两路数据后，分别用2个Excel输出组件，将两路结果导出为独立的Excel文件。

将两个Excel输出组件分别命名为“盈利订单”和“亏损订单”，并与过滤记录组件建立连接：满足条件（利润≥0）的记录走True输出，对应“盈利订单”；不满足条件的记录走False输出，对应“亏损订单”

转换流任务构建成功：

2.6 配置组件信息

2.6.1表输入组件配置

双击第一个表输入组件，进入配置页面，在「数据库连接」下拉框中选择已同步的 “线上公共数据源”。同时点击下面的按钮获取SQL语句，在展开的页面选择“线上公共数据源”-“表”-“business_anaylsis.order_detail”，选中后点击确定

订单_详细订单表配置完成后，产品信息也是一样的操作，不过产品信息选择的是business_anaylsis.product

2.6.2记录集连接组件配置

双击打开配置页面，下拉选择数据源，选择如下：

然后分别点击下面的两个获取字段

配置记录集连接：设置订单表produc_id与产品表id的左外连接，删除两表中除关联字段外的其他字段，左键选中需要移除的字段之后，可按住CTRL键，能实现选中多个字段，同时可拖动右侧的滚动条，使下面没有选中的字段呈现出来，操作如下：

选完需要删除的字段之后，右键出现功能选择，选择删除选中的行，会出现一个系统提示，选择确认即可。

误删的话可重新获取字段再进行删除。

第二个也是一样的操作，保留id，操作完成后页面如下，无误之后点击确认：

2.6.3字段选择组件配置

配置字段选择组件：移除两表关联后重复的id字段，仅保留produc_id字段，完成数据去重。

2.6.4过滤记录组件配置

配置过滤记录组件：按利润条件分流订单，将盈利订单和亏损订单分别发送至两个Excel输出组件。具体操作如下：

判断字段选择profit，判断条件选择>=0，点击即可进行修改

同时点击value，类型选择Integer，值输入为0，设置如下

配置好之后点击确认即可

2.6.5两个Excel输出组件配置

先配置盈利订单，双击进入配置页面，修改文件名和格式便于下次查看

之后点击输出字段，右键选择获取字段，获取字段之后就配置好了，点击确认即可

亏损订单也是一样的操作

2.7 执行转换

配置无误之后点击启动按钮

执行成功

在文件库中，可右键根目录刷新，也可点击资源库等再点击文件库，也可以完成刷新

右键对应的文件选择对应功能

选择下载之后会出现如下窗口，我的建议是选择另存

点击即可打开

2.8 实验总结

本次实验熟悉了助睿零代码ETL平台的基础操作，掌握了表输入、记录集连接、过滤记录等核心组件的配置方法，完成了订单数据的多表关联、字段去重与条件分流，最终导出盈利与亏损订单数据。零代码拖拽式的操作直观易懂，降低了数据处理的学习门槛，加深了对ETL流程的理解，助睿平台的拖拽式组件操作直观易懂，数据流清晰可追溯，调试和排错都很方便。相比传统SQL方式，它大幅降低了数据处理的门槛，新手可快速入门。

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