上一节我们通过爬虫工具爬取了近七万条二手房数据，那么这一节就对这些数据进行预处理，也就是所谓的ETL(Extract-Transform-Load)
一.ETL工具的必要性
数据分析的前提是数据清洗。不论如何高大上的算法，遇到错误数据，一个异常抛出来，绝对尸横遍野。而你不能指望核心算法为你处理错误或者短缺的数据。所以，数据清洗（ETL）就变得必不可少了。 如果数据分析是炒菜阶段，那么清洗就是洗菜，绝对是非常重要的一环。
而实际上，ETL工具可以很简单，也可以很复杂。简单到只需要把字符串转换为数字或者提供正则表达式。而复杂的ETL需要建立完整的错误日志机制，智能处理，自动汇总，还要做成工作流，脚本等复杂的形式。我决定做一个折中，提供最需要和差不多够用的功能。如果真有对ETL特别强烈而复杂的需求，那就只能借助专业的ETL工具了。
二.ETL插件
在本系统中，ETL以插件的形式存在，可供系统进行调用。这些ETL工具包括了常见的场景：
- 正则表达式提取
- 数据类型转换，包括时间格式等
- 随机数和范围数生成
- 数据分割，排序和筛选
- 噪声生成
- 字符串转数字编号
- 脚本数据
- 高级的模块 如 分词，文本情感分析等
同时所有的模块都可以支持二次扩展。可为了新的场景增加新的模块。 模块分为两类：
- 无监督工具：不需要之前的数据，直接生成新数据，如噪声产生器
- 有监督工具：需根据之前的数据生成，如正则提取
这些ETL插件可以形成一个处理队列，以队列的形式依次处理数据，形成职责链。这样就能应对绝大多数的ETL需求。
三. 使用介绍
下面，我们就以北京房价样例数据为例，进行ETL清洗。这些数据爬虫来自于网络，具体的爬取过程可参考前一节内容。
1. 数据导入和观察
首先在数据管理器上点击“导入”按钮，导入XML数据文件，如下图所示：
之后可以普通列表的形式，查看这些数据：
会发现这些数据非常有规律。我们可制定如下方案：
- 筛选出正常的数据，因为有些数据是残缺的，比如“面积”一栏是空的。
- 其价格是XXXXX元/平米，为了进行统计，需要通过正则进行提取
- “属性3” 楼层数，可通过/ ,进行分割，取第二个项就好，最后一项是板楼或塔楼
- 在“属性3”中，可通过正则匹配提取年份
- 可在“坐标”一项中，通过分割，方便地提取编号，地理位置，所在小区和其他信息。
- 其他…
2.编写数据筛选脚本
首先进行数据筛选，将“数据筛选”插件拖入算法框中：
同时进行配置，为了方便，我们仅提取前1000条数据作为分析目标。
最重要的是，编写筛选的自定义函数脚本。与C#的语法相同：
点击开始处理，即可筛选出满足条件的前1000条数据。
3.进行ETL配置：
与上一步类似，将“数据生成与预处理”模块拖到算法管理器中。
将该模块的数据源，选为“全部”：
点击命令列，可对ETL所需的插件进行配置：
集合编辑器中，列举了系统加载的所有ETL插件，我们首先将价格提取出来：
选择原始列名，填入新列名，如果不勾选“添加到新列”，则原始数据就会被覆盖。同时填写正则表达式 \d+ ，用于提取价格中的房价。同时，将目标类型选择为INT，转换完成后，数据的类型就会变为INT
类似的，可提取建设年份。
由于转换后，建设年份为STRING类型，可再添加一个字符串转时间的工具，方便转换为DateTime，直接将原有的数据覆盖就好。
接下来提取地理坐标： 观察这些坐标，同样可以使用正则匹配，此处从略。
接下来是所在的片区，它位于“坐标”这一属性中。使用正则匹配并不方便，因此采用数列分割的方法，即通过字符对该属性进行分割，提取出固定位置的项。通过观察， 可通过符号,进行分割，正好位于第4项
类似的，可以提取小区名称，与所在行政区的唯一区别在于匹配编号，要填2
最终完成的ETL流程如下图所示：
这些ETL插件会顺次执行。如果一个插件的结果依赖于前一个插件，则一定要排在依赖插件的后边。
之后点击开始处理，ETL流程即可启动，所有的错误日志都会保存到一个专门的数据集中，用于再次分析和处理。这次处理没有错误，系统提示ETL流程成功结束，下面就是经过ETL后得到的新列：
为了保险起见，我们将这次加载的所有设置保存为一个任务，名字为”ETL清洗任务”，如果遇到同样的数据，可以进行相同的任务，而无需进行再次配置。
可以在生成的系统配置文件中，看到此次任务所保存的XML文件：
三.总结
本节主要介绍了如何使用该工具进行ETL清洗，下一节我们将正式进入数据分析的流程。敬请期待。