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commit
71db82393a
@@ -0,0 +1,103 @@
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# 二期数据处理脚本
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## 数据概况
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| 项目 | 一期 | 二期 |
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| 区域 | 仅长宁区 | **13个区** |
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| 学校数 | 9所 | **176~177所** |
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| 基础信息表 | 277行 | 5,557行 |
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| 课程实施情况表 | 5,506行 / 128题 | 145,484行 / **103题** |
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| 学科课程实施情况表 | 25,006行 / 131题 | **1,348,513行** / 87~131题 |
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### 一期 vs 二期 关键差异
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1. **格式不同**：一期是3张扁平Excel，二期是原始平台导出（每题一个Sheet + 15个学科独立文件）
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2. **题目数量**：课程实施表少了25题（128→103），学科表按学科不同题数也不同
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3. **学校名称**：一期用简称（"延安中学"），二期用全称（"上海市延安中学"）
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4. **长宁区**：二期只有8所（缺少"市三女中"），一期有9所
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5. **字段ID覆盖**：
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- 课程实施表：共有275个，一期独有74个，二期独有62个
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- 学科表字段名称：共有713个，一期独有150个，二期独有53个
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## 脚本说明
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### `01_etl_transform.py` — ETL转换
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将二期原始数据转换为与一期相同列结构的3张扁平表（parquet格式）。
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```bash
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cd report-admin
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python3 scripts/era2/01_etl_transform.py
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```
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**输入**：`二期/[整理前] 二期_课程实施+教材使用情况表/` 下的17个xlsx文件
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**输出**：`data/era2/` 下的3个parquet文件 + etl_meta.json
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- `era2_基础信息表.parquet` — 列与一期完全一致
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- `era2_课程实施情况表.parquet` — 列与一期完全一致
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- `era2_学科课程实施情况表.parquet` — 列与一期完全一致
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- `etl_meta.json` — 元信息（学校列表、区域列表等）
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> ⚠️ 学科表有135万行，超过Excel行数上限(1,048,576)，因此使用parquet格式
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### `02_verify_data.py` — 数据验证
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对比一期和二期的列名、字段ID、学校名称等。
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```bash
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cd report-admin
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python3 scripts/era2/02_verify_data.py
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```
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## 完整脚本列表
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| 脚本 | 功能 | 用法 |
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| `01_etl_transform.py` | 原始格式 → 扁平表 parquet | `python3 scripts/era2/01_etl_transform.py` |
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| `02_verify_data.py` | 验证 ETL + 一期对比 | `python3 scripts/era2/02_verify_data.py` |
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| `03_test_pipeline.py` | 完整 Pipeline 测试（不调 LLM） | `python3 scripts/era2/03_test_pipeline.py --district 长宁区` |
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| `04_generate_report.py` | 单校报告生成 | `python3 scripts/era2/04_generate_report.py --school 延安中学` |
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| `05_batch_generate.py` | 批量报告生成 | `python3 scripts/era2/05_batch_generate.py --district 长宁区` |
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| `config_era2.py` | 二期配置（路径、学校映射等） | 被其他脚本导入 |
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| `data_engine_era2.py` | 二期数据引擎（兼容一期接口） | 被其他脚本导入 |
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### 关键参数
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- `--district 长宁区` — 只分析长宁区8所学校（默认）
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- `--district all` — 分析全部13个区176所学校
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- `--enable-llm` — 启用 LLM 文字生成（**会产生 API 费用**）
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- `--school 延安中学` — 指定学校（支持简称）
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- `--list-schools` — 列出可用学校
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### 运行示例
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```bash
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cd report-admin
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# 1. ETL（只需运行一次）
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python3 scripts/era2/01_etl_transform.py
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# 2. 测试 pipeline（长宁区）
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python3 scripts/era2/03_test_pipeline.py --district 长宁区
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# 3. 全市 pipeline
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python3 scripts/era2/03_test_pipeline.py --district all
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# 4. 生成延安中学报告（不调LLM）
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python3 scripts/era2/04_generate_report.py --school 延安中学
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# 5. 批量生成长宁区全部报告（不调LLM）
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python3 scripts/era2/05_batch_generate.py --district 长宁区
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# 6. 启用LLM生成（⚠️ 会产生费用）
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python3 scripts/era2/04_generate_report.py --school 延安中学 --enable-llm
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```
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## 后续优化方向
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1. **学校名称映射扩展**：目前只配了长宁区8所学校的全称→简称映射，全市176所需补充
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2. **学校类型信息补充**：办学性质、学校等级、特色类型等（一期在 config 手工配了9所）
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3. **题号映射精细核对**：确认二期103题与一期128题的对应关系，优化赋分覆盖率
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4. **赋分规则适配**：基于字段ID的赋分规则大部分可复用，但部分新增/缺失字段需处理
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5. **全市对照基准**：二期有176所学校，PCA和标准化终于有统计意义，可做真正的全市对照
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