# 作战体系数据清洗与标准化系统

## 项目简介
本项目用于处理异质作战体系节点的原始JSON数据。系统能够自动识别并修复数据中的噪声、缺失值、异常值，并将关键效能指标标准化至 [0, 1] 区间，最终输出符合建模要求的高质量数据集。

## 目录结构
```
project/
├── config/
│   ├── config.yaml               # 配置文件（推荐，支持注释）
│   └── config.json               # 配置文件备选
├── data/
│   ├── raw_data_sample.json      # 原始输入数据（JSON 模式）
│   └── cleaned_data_final.json   # 清洗后的输出数据
├── src/
│   ├── cleaner.py                # 清洗运行程序
│   └── data_loader.py            # 数据加载（JSON/达梦）
├── report/
│   └── detailed_cleaning_report.json  # 详细清洗报告
├── scripts/
│   └── inspect_dm_tables.py      # 达梦表结构查看（部署时用）
├── .env.example                  # 环境变量示例（含 DM_PASSWORD）
└── README.md                     # 项目说明文档
```

## 清洗流程说明

程序按以下顺序依次执行五步清洗操作：

### 1. 去重 (clean_duplicates)
- **依据**：按 `TARGET_ID` 去重，同一目标只保留一条记录
- **策略**：若存在 `CREATED_TIME` 字段，按创建时间倒序排序后保留最新一条；否则保留第一条
- **目的**：消除重复录入的目标节点

### 2. 缺失值填充 (handle_missing_values)
- **范围**：对所有数值型列（除 ID 外）进行处理
- **策略**：
  - 先按 `ROLE_ID` 分组，用同类型单位的均值填充该组内缺失值
  - 若分组后仍有缺失（如该组仅有一条记录），用全列均值兜底填充
- **目的**：保证数值字段完整，便于后续建模

### 3. 异常值纠正 (correct_outliers)
- **涉及字段**：`TARGET_RECOGNITION_CAPABILITY`、`STRIKE_ACCURACY`、`ANTI_JAMMING_CAPABILITY`、`ENVIRONMENT_ADAPTABILITY`、`MOBILITY`
- **规则**：
  - 若值 < 0：取绝对值
  - 若值 > 1：截断为 1.0
- **目的**：将效能指标统一限制在 [0, 1] 区间内

### 4. 噪声平滑 (apply_kalman_filter)
- **对象**：`COMMUNICATION_RANGE`（通信范围）字段
- **方法**：使用窗口大小为 3 的移动平均进行平滑（与卡尔曼滤波效果类似的时序平滑）
- **结果**：数值保留 2 位小数
- **目的**：削弱测量噪声对连续数值的影响

### 5. 标准化与输出
- 坐标精度统一为 2 位小数
- 时间戳统一为 ISO-8601 格式
- 输出清洗后 JSON 及详细报告（含各步骤的统计与示例）

## 数据源配置

程序支持两种数据源，通过 `config/config.yaml` 或 `config/config.json` 中的 `source` 切换：

| source | 适用场景     | 说明 |
|--------|--------------|------|
| `json` | 开发、无数据库 | 从 `data/raw_data_sample.json` 读取 |
| `db`   | 生产、有达梦库 | 从达梦数据库指定表读取 |

### 开发阶段（当前设备无达梦）

保持 `source: json`，直接使用本地 JSON 文件即可。

### 生产阶段（部署到有达梦的设备）

`OBJECTIVE_INSTANCE` 表结构与 `raw_data_sample.json` 一致，配置中已设为 `db.table: OBJECTIVE_INSTANCE`，直接查询即可。

1. **修改配置**：`source: db`，端口 `5080`、表 `OBJECTIVE_INSTANCE` 已预设；
2. **设置密码**：`export DM_PASSWORD=你的密码`；
3. **运行清洗**：`python src/cleaner.py`。

若需自定义查询（如加 WHERE 条件），可清空 `table`，在 `db.query` 中写完整 SQL。

### 密码注入与安全说明

**⚠️ 安全原则：切勿将达梦密码写入配置文件或源代码。**

达梦模式通过环境变量 `DM_PASSWORD` 注入密码，支持以下方式：

| 方式 | 说明 |
|------|------|
| **终端** | `export DM_PASSWORD=你的密码`（Linux/Mac）或 `set DM_PASSWORD=你的密码`（Windows CMD） |
| **PyCharm** | Run → Edit Configurations → Environment variables → 添加 `DM_PASSWORD=你的密码` |
| **.env 文件** | 复制 `.env.example` 为 `.env`，填入 `DM_PASSWORD=你的密码`，并用 `python-dotenv` 加载（需自行集成） |

`inspect_dm_tables.py` 支持两种密码来源：优先环境变量 `DM_PASSWORD`，其次脚本内 `LOCAL_PASSWORD`。若使用 `LOCAL_PASSWORD`，务必执行 `git update-index --assume-unchanged scripts/inspect_dm_tables.py` 避免误提交。

配置文件（`config.yaml` / `config.json`）中仅配置 `host`、`port`、`user`、`schema`、`table` 等，**不包含 password**。本项目源代码中不包含任何硬编码密码。

## 快速开始

### 1. 环境依赖
```bash
pip install -r requirements.txt
```

核心依赖：`numpy`、`pandas`、`PyYAML`。达梦模式需额外安装 `dmPython`。

### 2. 运行清洗
在项目根目录下执行：

```bash
python src/cleaner.py
```

默认从 JSON 读取，处理后生成：
- `data/cleaned_data_final.json`（清洗后的数据）
- `report/detailed_cleaning_report.json`（详细清洗报告）

## 输出结果示例

**清洗前 (Raw):**
```json
{
  "MOBILITY": -0.5,
  "STRIKE_ACCURACY": 1.5,
  "COMMUNICATION_RANGE": 102.8116
}
```

**清洗后 (Cleaned):**
```json
{
  "MOBILITY": 0.5,
  "STRIKE_ACCURACY": 1.0,
  "COMMUNICATION_RANGE": 102.81
}
```

## 清洗报告说明

`detailed_cleaning_report.json` 中包含：
- **summary**：总记录数、最终记录数、去重数量
- **details**：各字段缺失值填充数量、异常值修正数量及示例、噪声平滑处理记录、标准化说明