阿尔德产品怎么样？真实用户使用体验分享

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。

性能问题： 刚开始的时候，数据量一大，清洗速度就慢得要死。后来我优化了数据库查询，加了索引，还用了多线程并行处理，速度才提上来。 规则冲突： 有些规则之间会互相冲突，导致清洗结果不准确。我花了不少时间去梳理规则，调整优先级，才解决了这个问题。 误判问题： 有些正常数据，也被误判为脏数据了。我不断地调整规则，增加一些容错机制，才降低了误判率。

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！