10分钟上手！零代码玩转ezdata数据处理与AI分析全流程

10分钟上手！零代码玩转ezdata数据处理与AI分析全流程

【免费下载链接】ezdata 基于python开发的数据处理和任务调度系统。 支持数据源管理，数据模型管理，数据集成，数据查询API接口封装，低代码自定义数据处理任务模版，单任务及dag任务工作流调度等功能。集成了数据大屏系统实现数据可视化。集成了chatgpt等llm模块实现了数据对话问答，交互式数据分析功能。 项目地址: https://gitcode.com/xuwei95/ezdata

你是否还在为数据处理工具复杂的配置头疼？是否因API接口封装繁琐而放弃自动化流程？本文将带你从零开始，用ezdata（一款开源免费的数据处理与任务调度系统）完成从数据源接入到AI数据分析的全流程，无需编写一行代码，10分钟即可上手！

读完本文你将掌握：

• 多数据源（MySQL/Excel/Elasticsearch）的可视化配置方法
• 零代码数据转换管道的搭建与实时预览
• DAG工作流（有向无环图）的拖拽式设计与调度
• AI数据问答功能的使用与结果导出
• 数据大屏的快速配置与分享

项目概述：ezdata是什么？

ezdata是基于Python后端和Vue3前端开发的一站式数据处理与任务调度平台，支持数据源管理、数据模型抽象、低代码ETL（Extract-Transform-Load，数据抽取-转换-加载）、任务调度和AI数据分析等核心功能。其架构采用前后端分离设计，后端使用Flask+Celery实现分布式任务处理，前端基于Vue3+Element Plus构建可视化操作界面。

核心功能矩阵

功能模块	关键特性	适用场景
数据源管理	支持20+种数据库/文件类型，统一连接池管理	多系统数据整合
数据模型	字段映射、查询封装、API自动生成	数据服务化
低代码ETL	拖拽式流程设计，50+内置转换算法	数据清洗/同步
任务调度	DAG工作流，失败重试，邮件告警	定时数据处理
AI数据分析	自然语言提问，自动生成图表/结论	业务人员自助分析
数据大屏	可视化编辑器，实时数据更新	监控决策支持

技术架构解析

环境准备：3种部署方式任选

1. Docker一键部署（推荐新手）

# 克隆仓库
git clone https://gitcode.com/xuwei95/ezdata
cd ezdata/deploy/docker

# 启动服务（包含MySQL/Redis/ES等依赖）
docker-compose up -d

docker-compose.yml会自动拉起以下服务容器：

• ezdata_web: 前端Web服务（80端口）
• ezdata_master: 主服务节点（8001端口）
• ezdata_scheduler: 任务调度节点（8002端口）
• 依赖中间件：MySQL 8.0、Redis 6.0、MinIO、Elasticsearch 7.17

2. 本地开发部署

# 后端依赖安装
cd api
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.doubanio.com/simple

# 启动Web服务
python web_api.py

# 启动调度服务（新终端）
python scheduler_api.py

# 启动Celery Worker（新终端）
celery -A tasks worker

3. 生产环境部署

使用Kubernetes部署（位于deploy/kubernetes目录），支持自动扩缩容和高可用配置。

实战操作：5步完成销售数据全流程处理

步骤1：添加数据源

1. 登录系统（默认账号：admin/123456）
2. 进入【数据源管理】→【新增数据源】
3. 选择数据源类型（以MySQL为例）：

4. 填写连接信息：

   • 数据源名称：sales_db
   • 主机地址：mysql（Docker部署时使用容器名）
   • 端口：3306
   • 账号密码：root/ezdata123（Docker默认配置）
   • 数据库名称：sales

5. 点击【测试连接】，验证通过后保存。

步骤2：创建数据模型

数据模型是对数据源的抽象封装，可将分散的数据源统一为标准化的数据服务。

1. 进入【数据模型】→【新增模型】
2. 基础配置：
   • 模型名称：销售订单
   • 数据源：选择步骤1创建的sales_db
   • 表名：orders
3. 字段配置：系统自动读取表结构，可自定义字段别名和描述
4. 查询配置：设置默认查询条件（如status = 'paid'）
5. 点击【生成API】，系统自动创建RESTful接口：
   • GET /api/model/sales_order：获取订单列表
   • POST /api/model/sales_order/query：高级查询

步骤3：设计ETL数据转换流程

以"每日销售数据汇总"为例，实现从订单表抽取数据→按地区汇总→写入Elasticsearch的全流程。

1. 进入【数据集成】→【新建任务】
2. 抽取配置（Extract）：
   • 数据源：sales_db
   • 表名：orders
   • 抽取条件：create_time >= CURDATE()
3. 转换配置（Transform）：添加以下处理规则
   • 规则1：group_by（按地区分组）

     {
       "code": "group_by",
       "rule_dict": {
         "group_fields": ["region"],
         "agg_fields": [{"field": "amount", "func": "sum", "alias": "total_sales"}]
       }
     }
     

   • 规则2：add_timestamp（添加处理时间戳）
4. 加载配置（Load）：
   • 目标数据源：es_sales（提前创建的Elasticsearch数据源）
   • 索引名：sales_summary_{yyyyMMdd}
5. 点击【预览】，实时查看转换结果：

region	total_sales	process_time
华北	156000	2025-09-12 10:30:00
华东	238000	2025-09-12 10:30:00

步骤4：创建DAG定时任务

将步骤3的ETL流程配置为每日自动执行：

1. 进入【任务调度】→【DAG工作流】→【新建工作流】
2. 拖拽左侧组件到画布：
   • 开始节点（Start）
   • ETL任务节点（选择步骤3创建的ETL任务）
   • 邮件通知节点（任务成功后发送报告）
3. 连接节点形成流程：Start → ETL任务 → 邮件通知
4. 调度配置：
   • 调度类型：CRON表达式
   • CRON表达式：0 1 * * *（每日凌晨1点执行）
   • 失败重试：3次，间隔5分钟
5. 保存并启用工作流，可在【任务监控】中查看执行状态。

DAG工作流结构示意图：

步骤5：AI数据问答与可视化

使用ezdata集成的LLM模块进行交互式数据分析：

1. 进入【AI数据分析】→【数据问答】
2. 选择数据模型：销售订单
3. 输入问题："按季度统计2024年各地区销售额占比，并生成饼图"
4. 系统自动执行以下操作：
   • 生成SQL查询：SELECT region, SUM(amount) FROM orders WHERE YEAR(create_time)=2024 GROUP BY region, QUARTER(create_time)
   • 执行查询并处理结果
   • 调用LLM生成分析结论
   • 使用pyecharts绘制饼图
5. 结果导出：支持PNG图片、Excel数据、Markdown报告三种格式

AI生成的分析结论示例：

2024年Q1华北地区销售额占比最高（32%），同比增长15%；华东地区在Q4表现突出，环比增长22%，主要受双11促销活动推动。建议重点关注华南地区Q3的销售下滑问题。

进阶技巧：提升效率的5个实用功能

1. 自定义转换算法

当内置算法无法满足需求时，可通过代码扩展：

# 在ETL任务的"高级配置"中添加自定义算法
def filter_high_value(source_data, rule_dict, context):
    """过滤高价值订单"""
    threshold = rule_dict.get('threshold', 10000)
    return True, [item for item in source_data if item['amount'] > threshold]

# 注册算法
extend_alg_dict = {
    "filter_high_value": filter_high_value
}

2. 任务依赖与优先级

在DAG工作流中，可通过设置任务依赖关系和优先级确保执行顺序：

• 优先级设置：高(1-3)/中(4-7)/低(8-10)
• 依赖类型：成功后执行/失败后执行/忽略状态执行

3. 数据模型API权限控制

通过【权限管理】配置API访问权限：

{
  "path": "/api/model/sales_order",
  "roles": ["admin", "sales_manager"],
  "rate_limit": "100/minute"
}

4. 分布式任务执行

对于TB级数据处理，可配置Celery Worker集群：

# 启动多个worker节点，指定不同队列
celery -A tasks worker -Q bigdata --loglevel=info
celery -A tasks worker -Q default --loglevel=info

5. 数据大屏模板复用

系统内置10+大屏模板，支持一键复制修改：

1. 进入【数据大屏】→【模板市场】
2. 选择"销售分析大屏"→【克隆】
3. 修改数据源关联和样式配置
4. 点击【发布】生成独立URL

常见问题与解决方案

Q1: 数据源连接失败怎么办？

检查以下几点：

• 网络连通性：使用telnet 主机 端口测试
• 权限配置：确保数据库用户有足够权限（SELECT/INSERT等）
• 驱动版本：MySQL 8.0需使用caching_sha2_password认证插件

Q2: ETL任务执行缓慢如何优化？

优化策略：

1. 增加批次大小：在数据源配置中调整batch_size（默认1000）
2. 使用分布式计算引擎：在转换规则中选择xorbits替代pandas
3. 索引优化：对过滤字段添加数据库索引
4. 增量抽取：使用last_update_time字段实现增量同步

Q3: AI问答结果不准确如何处理？

改进方法：

• 优化问题描述：使用更具体的术语（如"销售额"而非"收入"）
• 调整数据模型：在【数据模型】中设置合理的字段类型和描述
• 提供参考数据：上传示例数据帮助AI理解业务逻辑

总结与展望

通过本文的操作，你已掌握ezdata的核心功能，从数据源接入到AI分析实现了全流程覆盖。这款工具特别适合以下用户群体：

• 业务分析师：无需依赖IT团队，自助完成数据提取和分析
• 数据工程师：快速搭建ETL管道，减少重复编码工作
• 开发人员：通过API接口将数据能力集成到业务系统

ezdata目前正处于快速迭代阶段，即将发布的v2.3版本将新增以下功能：

• 实时数据同步（CDC，Change Data Capture）
• 机器学习模型训练与部署
• 多租户数据隔离

立即访问项目仓库获取最新版本：https://gitcode.com/xuwei95/ezdata

【免费下载链接】ezdata 基于python开发的数据处理和任务调度系统。 支持数据源管理，数据模型管理，数据集成，数据查询API接口封装，低代码自定义数据处理任务模版，单任务及dag任务工作流调度等功能。集成了数据大屏系统实现数据可视化。集成了chatgpt等llm模块实现了数据对话问答，交互式数据分析功能。 项目地址: https://gitcode.com/xuwei95/ezdata