今天跟大家伙儿唠唠我最近在搞的“阿尔德”项目,这名字听着挺唬人,就是个内部小工具,用来数据清洗的。
说起来,这事儿还得从上个月说起,当时运营那边反馈,说用户数据里头乱七八糟的,很多无效信息,人工筛查费时费力,还容易出错。我就寻思,能不能搞个自动化脚本,把这些脏数据给清理干净了。
摸清情况,立个项!
我去找运营的哥们儿详细了解了情况,比如都有哪些类型的脏数据,想要达到什么样的清洗效果。然后,我开始着手分析,这事儿的技术可行性有多高,需要用到哪些技术栈,大概要花多少时间。
分析完之后,心里有了个数,就跟领导汇报,争取到了资源,这“阿尔德”项目就算正式立项了。
撸起袖子,开干!
我打算用Python来写,毕竟Python在数据处理方面还是挺方便的,相关的库也多。但是,考虑到我们服务器那边主要是Java环境,为了方便部署和维护,最终还是决定用Java来搞。
1. 先搭个框架: 用SpringBoot快速搭建了一个Web项目,这样方便后续扩展和维护。
2. 数据读取: 数据源是MySQL数据库,用MyBatisPlus简化了数据库操作,省去了不少写SQL的时间。
3. 规则引擎: 这是整个项目的核心。我调研了好几个规则引擎,选了Easy Rules,它使用起来比较简单,而且性能也不错。
4. 规则配置: 把运营提出的各种清洗规则,都配置到规则引擎里。比如,手机号格式校验、邮箱格式校验、关键词过滤等等。
5. 数据清洗: 从数据库读取数据,然后把每条数据都交给规则引擎去跑,符合规则的就保留,不符合的就标记为脏数据。
6. 结果展示: 把清洗结果展示在Web页面上,方便运营查看和确认。
踩坑记录,持续优化!
这过程中,遇到了不少坑。
最终成果,喜大普奔!
经过一段时间的努力,“阿尔德”项目终于上线了。
运营的哥们儿用了一下,效果杠杠的,以前要花好几天才能搞定的数据清洗,现在几分钟就搞定了,而且准确率也大大提高了。
领导也挺满意,说这个小工具解决了一个大问题,还给我发了个小红包。
这回“阿尔德”项目,虽然只是个小工具,但是让我学到了很多东西。
- 需求分析很重要: 只有真正了解用户需求,才能做出有用的东西。
- 技术选型要合适: 不要盲目追求新技术,选择最适合自己团队和业务的技术才是王道。
- 持续优化是关键: 没有一蹴而就的完美方案,只有不断地优化和改进,才能让工具越来越好用。
这回实践经历让我受益匪浅,以后还会继续努力,争取做出更多更好的工具,帮助大家提高工作效率。
对了,如果你也对数据清洗或者规则引擎感兴趣,欢迎留言交流,一起学习进步!

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