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# 作战体系数据清洗与标准化系统
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## 项目简介
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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。
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## 目录结构
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project/
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├── data/
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│ ├── raw_data_sample.json # 原始输入数据(包含噪声和错误)
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│ └── cleaned_data_final.json # 清洗后的输出数据
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├── src/
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│ └── cleaner.py # 清洗运行程序
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├── report/
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│ └── detailed_cleaning_report.json # 详细清洗报告
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└── README.md # 项目说明文档
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## 清洗流程说明
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程序按以下顺序依次执行五步清洗操作:
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### 1. 去重 (clean_duplicates)
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- **依据**:按 `TARGET_ID` 去重,同一目标只保留一条记录
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- **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
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- **目的**:消除重复录入的目标节点
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### 2. 缺失值填充 (handle_missing_values)
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- **范围**:对所有数值型列(除 ID 外)进行处理
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- **策略**:
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- 先按 `ROLE_ID` 分组,用同类型单位的均值填充该组内缺失值
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- 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
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- **目的**:保证数值字段完整,便于后续建模
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### 3. 异常值纠正 (correct_outliers)
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- **涉及字段**:`TARGET_RECOGNITION_CAPABILITY`、`STRIKE_ACCURACY`、`ANTI_JAMMING_CAPABILITY`、`ENVIRONMENT_ADAPTABILITY`、`MOBILITY`
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- **规则**:
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- 若值 < 0:取绝对值
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- 若值 > 1:截断为 1.0
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- **目的**:将效能指标统一限制在 [0, 1] 区间内
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### 4. 噪声平滑 (apply_kalman_filter)
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- **对象**:`COMMUNICATION_RANGE`(通信范围)字段
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- **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)
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- **结果**:数值保留 2 位小数
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- **目的**:削弱测量噪声对连续数值的影响
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### 5. 标准化与输出
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- 坐标精度统一为 2 位小数
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- 时间戳统一为 ISO-8601 格式
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- 输出清洗后 JSON 及详细报告(含各步骤的统计与示例)
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## 快速开始
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### 1. 环境依赖
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本项目仅依赖 Python 标准库及 NumPy/Pandas:
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```bash
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pip install numpy pandas
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```
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### 2. 运行清洗
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在项目根目录下执行:
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```bash
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python src/cleaner.py
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```
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程序会读取 `data/raw_data_sample.json`,处理后生成:
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- `data/cleaned_data_final.json`(清洗后的数据)
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- `report/detailed_cleaning_report.json`(详细清洗报告)
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## 输出结果示例
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**清洗前 (Raw):**
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```json
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{
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"MOBILITY": -0.5,
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"STRIKE_ACCURACY": 1.5,
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"COMMUNICATION_RANGE": 102.8116
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}
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```
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**清洗后 (Cleaned):**
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```json
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{
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"MOBILITY": 0.5,
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"STRIKE_ACCURACY": 1.0,
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"COMMUNICATION_RANGE": 102.81
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}
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```
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## 清洗报告说明
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`detailed_cleaning_report.json` 中包含:
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- **summary**:总记录数、最终记录数、去重数量
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- **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
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