数据清洗必看的7个要点
数据清洗是确保分析准确的关键。本文详解七大要点：了解数据、处理缺失值、去重、统一格式、处理异常值、转换类型及验证逻辑一致性，助你打好数据分析基石，避免“垃圾进垃圾出”。
十三、Linux Shell脚本：文本处理三剑客之 sed 与 awk
如果说grep是文本处理的“探照灯”，那sed和awk就是“手术刀”和“瑞士军刀”。sed 擅长按行“动手术”，可以轻松地删除、打印或替换特定行的内容，尤其是它的替换功能（s/.../.../）非常强大。而 awk 更厉害，它天生就能看懂按列（字段）分布的数据，像个小型的Excel。你可以让它只打印某几列，或者根据某一列的值做计算和判断，特别适合生成统计报告。
如何2小时搭建一套极简版-现结进销存系统
针对现结生意易出现的账目混乱、库存不准等问题，作者利用零代码工具两小时内搭建了一套极简进销存系统。该系统通过商品管理、实时入库出库记录、自动库存计算和数据看板，实现钱货两清、痕迹可查、库存精准，显著提升小店运营效率，降低差错与客诉，助力老板轻松对账。
《法务RAG开发不踩坑：Kiln+LlamaIndex+Helicone的协同方法指南》
本文记录企业级法务知识库RAG系统的多AI协同开发实战：面对2万份格式混杂、含15%模糊扫描件的法律文档，14天交付需3秒响应精准查询的系统，构建Kiln AI、LlamaIndex、Helicone协同矩阵。Kiln AI完成数据清洗（有效信息密度提至85%）、合成训练样本及模型微调，使专业术语识别准确率达92%；LlamaIndex搭建三层检索架构，融合语义与关键词检索，匹配错误率降至5%，响应时间缩至2.1秒；Helicone优化提示词与推理监控，输出规范率达97%。
事件驱动重塑 AI 数据链路：阿里云 EventBridge 发布 AI ETL 新范式
“一个简单的数据集成任务，开始时总是轻松愉快的，但随着业务扩展，数据源越来越多，格式越来越乱，整个数据链路就会变得一团糟。”陈涛在演讲中指出了当前 AI 数据处理的普遍困境。扩展难、运维难、稳定性差，这三大挑战已成为制约 AI 应用创新和落地的关键瓶颈。针对这些痛点，在2025云栖大会期间，阿里云重磅发布了事件驱动 AI ETL 新范式，其核心产品 EventBridge 通过深度集成 AI 能力，为开发者提供了一套革命性的解决方案，旨在彻底改变 AI 时代的数据准备与处理方式。
构建专业的体育比分网：一份全面的数据准备指南
在信息爆炸时代，体育比分网需构建实时、准确、深度的数据体系。涵盖比赛实时数据、赛前赛后分析、球员球队资料、指数预测及新闻社区内容，结合官方API与高效数据处理技术，打造集即时性、专业性与互动性于一体的一站式体育服务平台。