该项目是一个面向业务数据的 自动化清洗、修复、补齐、模型运行与结果入库 的完整数据处理流程。
通过一系列 SQL 脚本，实现从“原始数据 → 清洗修复 → 补齐 → 模型分析 → 模型结果入库”的全链路自动化处理。
项目主要目标包括：
提升数据质量（修复无效链接、补齐缺失信息、标准化历史数据）
构建统一的数据分区体系
处理特定主题数据（带电/政治等敏感字段）
支持机器学习模型运行的数据准备
将模型输出结构化并自动入库
最终大幅提高数据清洗效率，减少人工干预，形成可复用的数据资产处理流程。