#助睿数智 #商业数据分析 #ETL数据加工 #数据实验

最近在学习数据分析相关课程时，我完成了一个基于助睿数智（Uniplore）平台的 ETL 入门实验。本次实验主要通过零代码拖拽方式，实现订单利润数据的自动分流处理。

整个实验不需要手写复杂代码，而是通过组件拖拽和流程配置完成数据加工任务，对于刚接触 ETL 的同学来说非常适合入门。

这篇文章将按照实验过程，对整个操作流程进行记录和总结。

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一、实验背景

1.1 实验目的

本次实验主要目的是熟悉助睿零代码数据集成平台（ETL 平台）的基础功能，并掌握常见的数据加工流程。

通过实验，我重点学习了以下内容：

• 新建转换流和执行任务
• 添加并配置 ETL 组件
• 多表关联处理
• 数据过滤与分流
• Excel 文件输出

同时，也进一步理解了 ETL（抽取、转换、加载）在企业数据处理中的实际应用场景。

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1.2 实验环境

本次实验使用的平台如下：

• 平台名称：助睿数智（Uniplore）一站式数据科学实验平台
• 实验平台地址：
  https://lab.guilian.cn/
• 产品官网：
  https://www.uniplore.com/

实验数据库环境：

• MySQL 数据库
• 订单明细表：business_anaylsis.order_detail
• 产品信息表：business_anaylsis.product

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1.3 实验业务场景

在企业经营分析中，经常需要根据订单利润情况对订单进行分类，例如：

• 盈利订单
• 亏损订单

为了后续经营分析、利润统计以及亏损原因追踪，需要先完成数据清洗和分类处理。

本次实验通过：

订单表 + 产品表 → 数据关联 → 利润过滤 → 分类输出

实现订单利润分流。

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1.4 数据处理流程

本次实验整体处理流程如下：

整个流程均通过助睿平台可视化拖拽完成。

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二、实验步骤

2.1 登录实验平台

首先进入贵兰在线课程页面。

在课程中点击：

随后点击：

即可进入实验平台。

由于平台支持课程系统自动登录，因此可以直接进入助睿平台首页。

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2.2 认识 ETL 平台基本概念

在开始实验前，我先了解了平台中的几个核心概念。

概念	说明
Pipeline（转换）	面向数据流的数据处理流程
Workflow（作业）	面向任务的完整执行流程
Transform（步骤）	数据处理中的具体组件
Action（任务项）	作业中的执行动作
Hops（连接线）	组件之间的数据传输通道

通过这些概念，可以更容易理解平台中的工作流结构。

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2.3 创建团队与项目

进入数据集成页面后，可以先创建团队。

操作步骤：

团队管理 → 新增团队 → 输入团队名称

随后创建实验项目：

新建项目 → 输入项目名称 → 确认

项目创建成功后，即可进入项目页面。

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2.4 同步数据源

进入项目后，可以看到左侧菜单：

• 资源库
• 文件库
• 元数据

本次实验主要使用：

• 资源库
• 元数据

同步数据源操作：

元数据 → 关系数据库 → 同步数据源

同步完成后，可以看到：

说明实验数据已经成功导入。

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三、构建订单利润分流转换流

3.1 新建转换流

在资源库中右键：

新建转换流

命名为：

订单利润分流处理

进入设计页面后，需要先点击右上角的 🔒 图标进行解锁。

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3.2 添加表输入组件

由于实验涉及两张表，因此需要添加两个“表输入”组件。

分别命名为：

订单_详细订单
订单_产品信息

它们分别读取：

• 订单表
• 产品表

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3.3 添加记录集连接组件

接下来添加：

记录集连接

使用表输入组件读取数据后，需要通过记录集连接组件将表输入组件的数据进行关联。

在搜索输入框中输入“记录集连接”，将记录集连接组件拖拽至画布中

创建两个表输入组件到记录集连接组件的连接线，如下图：

用于实现两张表的数据关联。

在建立连接线时，会出现“排序需要”的提示。这是由于记录集连接组件是按接收数据的顺序进行记录关联的，如果接收的数据是无序的，可能会造成记录连接结果出错。

连接方式设置为：

LEFT OUTER

关联字段：

订单表字段	产品表字段
produc_id	id

这里使用左外连接，是为了保证订单数据完整保留。

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3.4 添加字段选择组件

两个表数据进行连接后，会出现重复的字段“产品ID”。我们可以通过“字段选择”组件移除这个多余字段。

在搜索输入框中输入“字段选择”，将字段选择组件拖拽至画布中

将字段选择组件名字修改为“移除产品ID_1字段”

创建记录集连接组件到字段选择组件的连接线，如下图：

并删除重复字段，避免后续输出时字段冗余。

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3.5 添加过滤记录组件

接下来需要根据利润字段进行订单分类。

本次实验是根据订单的利润情况对订单进行分流。使用“过滤记录”组件可以根据记录中某个字段的值进行记录分流。

在搜索输入框中输入“过滤记录”，将过滤记录组件拖拽至画布中

创建字段选择组件到过滤记录组件的连接线，如下图：

在选择连接线的弹窗中点击“主输出步骤”。由于在进行字段选择操作时，可能有记录不满足要求，导致记录被标记为错误。主输出步骤表示满足要求的记录通过该连接线传输数据。

其中：

• True 输出 → 盈利订单
• False 输出 → 亏损订单
• 
• 

这样就完成了订单分流逻辑。

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3.6 添加 Excel 输出组件

最后添加两个 Excel 输出组件：

组件名称	输出内容
盈利订单	盈利订单数据
亏损订单	亏损订单数据

2个excel 输出组件分别命名为“盈利订单”和“亏损订单”，并创建过滤记录组件到两个excel 输出组件的连接线，在选择连接线类型的弹窗中分别选择“True输出”和“False输出”

“True输出”表示满足过滤条件的记录输出。

“False输出”表示不满足过滤条件的记录输出。

至此，一个完整的转换任务流程构建完毕，如下图所示：

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四、组件配置过程

4.1 表输入组件配置

在表输入组件中：

• 选择数据库连接
• 获取 SQL 查询语句
• 选择对应数据表

最终自动生成 SQL。

双击订单_详细订单表输入组件，弹出组件配置页面。在数据库连接下拉框中选择已同步的“线上公共数据源(Readonly)”如下图所示：

点击“获取SQL查询语句”，自动生成SQL查询语句。

点开“线上公共数据源(Readonly)”-“表”目录

下滑找到“business_anaylsis.order_detail”并点击它，再点击“确定”

在系统提示弹窗中点击“确认”

系统自动填写了完整的SQL查询语句，点击“确认”。当自动生成的SQL语句无法满足业务需求时，也可以通过在文本框输入自定义SQL语句。表输入组件的其他配置参数保持默认即可，

另一个订单_产品信息表输入也参考上述配置，获取“business_anaylsis.product”的SQL查询语句

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4.2 记录集连接配置

记录集连接配置如下：

配置项	内容
连接类型	LEFT OUTER
第一张表	order_detail
第二张表	product
连接字段	produc_id → id

配置完成后即可实现多表关联。

双击记录集连接组件，在下拉列表中选择需要连接的数据来源

第一个Transform选择订单_详细订单，第二个Transform选择订单_产品信息，连接类型选择LEFT OUTER

点击第一个Transform的连接字段中的“获得连接字段”按钮，即可获取表输入组件在订单_详细订单的查询到的字段

同样的，获取第二个Transform的连接字段

第一个Transform字段保留 produc_id，第二个Transform的字段保留 id，连接类型选择LEFT OUTER，表示使用订单_详细订单的字段 produc_id 与订单_产品信息的字段 id 进行左外连接

第一个Transform字段中除了 produc_id 外的其他字段，右键点击“删除选中的行”，第一个Transform字段中除了id 外的其他字段，右键点击“删除选中的行”

删除完后，点击“确认”，若删除错误，可重新获取连接字段再进行删除

通过记录集连接后，我们可以发现，字段 produc_id 与字段 id 内容相同，只需要保留一个，因此，需要使用“移除产品ID_1字段”字段选择组件的移除选项移除字段 id，具体操作如下：

双击“移除产品ID_1字段”字段选择组件，点击“移除”，并点击“获取字段”

在获取的字段中选中除“id”字段以外的字段，右键点击“删除选中的行”

可以看到，字段“id”已被删除，点击“确认”

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4.3 过滤记录配置

根据业务需求需要将盈利订单和亏损订单分开存储，两个订单可以使用字段利润来区分
双击“过滤记录”组件，在弹窗中的下拉列表中选择将结果发送给不同的后续处理步骤，如下图：

选择字段**利润（profit）**来作为判断字段，选中“profit(Number)”后点击“确定”

>=0 作为判断条件，点击“=”，在函数中选择“>=”，点击“确定”

点击“value”，值类型选择“Integer”，值输入“0”点击“确定”

至此，过滤条件已配置完成，点击“确认”

将接收到的结果写入到Excel表中，双击“盈利订单”excel表输出组件，在配置弹窗中，文件名修改为“盈利订单”，选择文件拓展名“xlsx [Excel 2007 and above]”

在配置弹窗中点击“输出字段”，在空白表格处右键点击“获取字段”

字段获取后，点击“确认”

“亏损订单”的excel组件也进行同样的设置

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五、执行转换任务

所有组件配置完成后，点击：

启动

即可执行整个转换流程。

运行成功后，可以查看：

• 执行日志
• 输出文件
• 各组件运行状态
• 
• 
• 
• 

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六、实验结果

最终系统成功生成两个 Excel 文件：

输出文件	内容
盈利订单.xlsx	利润 ≥ 0 的订单
亏损订单.xlsx	利润 < 0 的订单

说明整个 ETL 流程已经成功运行。

通过结果文件，可以进一步进行：

• 利润分析
• 产品盈利能力分析
• 亏损原因分析

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七、实验过程中遇到的问题

问题1：Excel 输出无法获取字段

问题现象

点击“获取字段”后没有反应。

原因分析

过滤记录组件连接线类型配置错误。

解决方法

重新设置连接关系：

True 输出 → 盈利订单
False 输出 → 亏损订单

问题解决。

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问题2：Excel 输出执行报错

问题现象

转换执行时报错。

原因分析

两个 Excel 输出组件使用了相同文件名。

解决方法

分别修改为：

盈利订单
亏损订单

之后即可正常执行。

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八、实验总结

通过本次实验，我对助睿零代码 ETL 平台有了更深入的认识。

相比传统 SQL 脚本处理方式，这种拖拽式数据加工更加直观：

• 数据流向清晰
• 组件逻辑容易理解
• 调试更加方便

对于 ETL 初学者来说，能够快速理解：

• 数据抽取
• 数据转换
• 数据加载
• 数据分流

等核心概念。

同时，本次实验也让我进一步理解了企业中常见的数据加工流程，为后续学习数据分析和数据工程相关内容打下了基础。

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九、实验体会

这次实验最大的感受是：

ETL 并不只是“搬运数据”，而是对数据进行结构化处理的重要过程。

以前更多接触的是 SQL 查询，而这次通过可视化流程方式，更容易理解数据在不同组件之间的流动过程。

对于刚学习数据分析的人来说，这种方式比直接编写复杂脚本更容易入门。

后续我还准备继续学习：

• 数据清洗
• 数据建模
• 数据可视化
• 机器学习流程

进一步提升自己的数据分析能力。

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