一、实验背景
1.1实验目的
在实验7-1 清洗后的数据的基础上，使用助睿ETL完成以下两类特征的计算与存储：
（1）标题特征与互动总数（更新明细表）
- 计算互动总数（total_interaction = likes + favorites + shares + coins）
- 提取5个标题特征标志字段（has_best、has_lowcode、has_practice、has_tutorial、has_pit）
- 将计算结果更新到 content_analysis 表
（2）关键词级别的汇总数据
- 分别计算含每个关键词的作品的平均互动总数
- 将互动汇总结果输出到 title_feature_analysis 表
通过本实验，学生应掌握：
- 理解特征工程在数据分析中的核心作用
- 使用助睿ETL的“计算器”组件计算衍生指标
- 使用“JavaScript代码”组件完成文本关键词的自动标注
- 使用“插入/更新”组件回填数据，不新建表、不覆盖已有基础数据
- 使用“过滤+聚合”组件组合完成分组统计计算
1.2核心组件
1.3核心设计思路
本次实验构建两类特征，并将数据更新到实验7-1 的content_analysis 表中：
- 互动总数：likes + favorites + shares + coins，反映作品的用户互动规模（绝对值）
- 标题特征：把标题中是否包含特定关键词提取为0/1标志字段，后续量化对比这些词的实际效果
数据处理流程：
二、 实验步骤
2.1更新 content_analysis 表（标题特征+互动总数）
步骤1 导入数据
将实验7-1输出的 content_analysis表作为输入，拖入助睿ETL工作区。助睿ETL支持跨项目引用数据集，可直接选择实验一输出的结果表。
步骤2：提取标题特征（核心分析维度）
在"JavaScript代码"组件中，可以直接使用JJavaScript代码对 title 字段进行关键词匹配，生成5个标题特征标志字段。
var title = title; // 字段名直接作为变量使用
// 判断关键词
var has_best = title.indexOf("保姆级") !== -1 ? 1 : 0;
var has_lowcode = title.indexOf("零代码") !== -1 ? 1 : 0;
var has_practice = title.indexOf("实战") !== -1 ? 1 : 0;
var has_tutorial = (title.indexOf("教程") !== -1 || title.indexOf("指南") !== -1) ? 1 : 0;
var has_pit = title.indexOf("踩坑") !== -1 ? 1 : 0;
// 将结果赋值给新字段（输出字段需在字段表中提前定义）
has_best = has_best;
has_lowcode = has_lowcode;
has_practice = has_practice;
has_tutorial = has_tutorial;
has_pit = has_pit;
返回值说明：
设计思路：这五个关键词在数据中高频出现，且与“教学价值”“实操性”强相关，是分析标题影响力的理想切入点。每个特征独立提取，便于在BI中做分组对比。
步骤3：计算互动总数
接入“计算器”组件，新增 interactions 字段：interactions = likes + favorites + shares + coins
步骤4：数据更新
使用“插入/更新”组件，将计算好的特征数据回填到 content_analysis 表
关键配置：
字段映射:
执行转换流：
2.2输出关键词级别的汇总表
步骤1：创建目标表
创建以下目标表用来存储本节最后输出的数据：
步骤2：计算整体平均互动数
接入“排序记录”、“分组”组件，按id升序排序，不设分组条件，直接计算 AVG(total_interaction)，得到 overall_avg。
聚合完成后，接入“增加常量”组件，新增字段 feature_name = '保姆级'，为这一行数据贴上名称标签，以便用于后续与关键词数据连接。
步骤3：计算关键词的平均互动数
以“保姆级”为例，表输入组件复制分发另一条分支，先接“过滤记录”组件，设置 has_best = 1，只保留含“保姆级”的作品。
然后接入“排序记录”、“分组”组件，按id升序排序，计算 AVG(total_interaction) 得到 avg_interaction，COUNT(id) 得到 sample_count。
聚合完成后，接入“增加常量”组件，新增字段 feature_name = '保姆级'，为这一行数据贴上名称标签。
为什么要加这个常量？因为聚合后的数据只有数值，没有关键词名称。如果不加，5个分支的数据合并后无法区分谁是谁。常量就是给每一行贴上一个“标签”，告诉下游“这一行是保姆级的数据”。
步骤4：合并整体平均值和关键词平均值
接下来将整体平均值和关键词平均值进行合并，使用“记录集连接”组件，匹配字段为feature_name，由于2个分支都只有1行数据，所以无需排序。
步骤5：数据入库
用”表输出”组件将合并后的数据入库，这里需要注意：不勾选“裁剪表”，因为还有其他关键词数据也要入库，不用删除已有数据。
步骤6：执行转换流
一个关键词的互动汇总数据加工转换流如下，点击运行：
三、实验结果
四、实验心得
实验 7-2 基于清洗后的明细数据完成特征工程，我深刻体会到特征工程是挖掘业务规律的核心手段，单纯的原始浏览、互动数字无法体现标题对流量的影响，只有提取文本特征、衍生指标，才能量化运营策略差异。本次实验分为两大模块：一是给明细数据新增互动总量、5 类标题关键词 0-1 标记字段；二是分平台聚合关键词平均互动数据，输出标题特征分析汇总表。
在 JavaScript 文本匹配环节，我学会用代码自动识别标题中的 “零代码、保姆级、实战、教程、踩坑”，将非结构化文本转化为可统计的结构化特征。初次编写脚本时出现关键词匹配遗漏、字段输出未定义的报错，反复调试判断逻辑后，实现一键批量标记所有作品标题特征，相比人工统计效率大幅提升。同时借助计算器组件衍生 total_interaction 互动指标，统一 B 站投币、点赞、收藏、分享的互动统计口径，解决双平台指标不统一的问题。
关键词聚合统计的分支流程是本次实验难点：需要分别计算平台整体平均互动、含单一关键词作品平均互动，再通过记录集连接合并数据，增加常量标签区分不同关键词。初期未添加 feature_name 常量，多条分支合并后无法区分数据归属，导致汇总表全部行标签混乱。通过拆分单关键词流程、分步执行、分段探查数据，理清了 “过滤 — 聚合 — 打标签 — 合并入库” 的标准化统计链路。
从业务层面，特征数据直观展现不同标题关键词的互动提升效果，让运营优化不再依靠主观经验，完全依靠量化数据支撑。本次实验让我掌握文本特征提取、多分支聚合、增量更新数据表的实操方法，理解特征工程的核心逻辑：贴合业务场景构造可解释指标，把隐藏在文本、原始数字里的业务规律显性化，为 BI 可视化提供可对比的分析维度。