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摘要

演示

一、背景：为什么需要自动化数据清洗？

二、技术选型：为什么选择这三个工具？

三、核心功能实现：从数据读取到智能清洗

1. 配置控制器

2. 文件上传控制器

3. CSV数据处理服务接口

4. CSV数据处理服务实现类

5.CSV数据清洗应用启动类

6.CSV数据清洗工具

四、总结

摘要

        在数据驱动的时代，CSV 格式作为最常用的数据交换介质之一，其数据质量直接影响分析结果的准确性。本文将分享如何基于 Spring Boot 构建轻量级数据清洗服务，集成 OpenCSV 实现缺失值智能填充（均值 / 中位数）、异常值检测（Z-score 算法），并通过 Thymeleaf 打造交互式前端配置页，实现字段映射可视化、清洗规则动态配置及前后数据对比。附完整代码示例，助你快速落地企业级数据预处理方案。

演示

一、背景：为什么需要自动化数据清洗？

• 常见痛点：
  ✅ 缺失值（如用户年龄字段为空）
  ✅ 异常值（如订单金额出现负数）
  ✅ 格式混乱（日期字段存在多种格式）
• 传统方案缺陷：
  ❌ 手动处理效率低下（Excel 操作易出错）
  ❌ 缺乏可复用性（规则难以沉淀）
  ❌ 无可视化追溯（无法对比清洗前后差异）
• 本文方案价值：
  ✅ 自动化清洗流程，处理效率提升 80%+
  ✅ 可视化配置界面，非技术人员可快速上手
  ✅ 支持规则动态调整，适配多场景数据预处理

二、技术选型：为什么选择这三个工具？

三、核心功能实现：从数据读取到智能清洗

1. 配置控制器

package com.example.csvcleaner.controller;

import com.example.csvcleaner.dto.CsvDataDto;
import com.example.csvcleaner.service.CsvService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.http.HttpHeaders;
import org.springframework.http.MediaType;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.ui.Model;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

/**
 * 配置控制器
 * 
 * 处理数据清洗配置和执行数据清洗操作的Web控制器
 * 接收用户在配置页面设置的各种清洗参数，调用服务层执行数据清洗
 * 
 * @author yyb
 * @version 1.0.0
 * @since 2025
 */
@Controller
public class ConfigController {

    @Autowired
    private CsvService csvService;

    /**
     * 处理配置提交和数据清洗
     * 
     * 接收用户在配置页面设置的所有清洗参数，执行数据清洗操作
     * 
     * @param originalHeaders 原始CSV文件的表头信息（逗号分隔）
     * @param fieldMappings 字段映射配置数组，可选参数
     * @param missingValueStrategies 缺失值处理策略数组，可选参数
     * @param outlierFields 需要进行异常值检测的字段标记数组，可选参数
     * @param outlierThreshold 异常值检测的Z-score阈值，默认3.0
     * @param model Spring MVC模型对象，用于向视图传递数据
     * @return 视图名称，成功时返回"result"，失败时返回"upload"
     */
    @PostMapping("/configure")
    public String handleConfiguration(
            @RequestParam("originalHeaders") String originalHeaders,
            @RequestParam(value = "fieldMappings", required = false) String[] fieldMappings,
            @RequestParam(value = "missingValueStrategies", required = false) String[] missingValueStrategies,
            @RequestParam(value = "outlierFields", required = false) boolean[] outlierFields,
            @RequestParam(value = "outlierThreshold", defaultValue = "3.0") double outlierThreshold,
            Model model) {
        
        try {
            // 构建CsvDataDto对象
            CsvDataDto csvData = new CsvDataDto();
            String[] headers = originalHeaders.split(",");
            csvData.setHeaders(headers);
            
            // 创建示例数据用于演示
            List sampleData = createSampleData();
            csvData.setData(sampleData);
            csvData.setFileName("示例数据.csv");
            
            // 设置字段映射
            if (fieldMappings != null) {
                csvData.setFieldMappings(fieldMappings);
            }
            
            // 设置缺失值处理策略
            if (missingValueStrategies != null) {
                csvData.setMissingValueStrategies(missingValueStrategies);
            }
            
            // 设置异常值检测配置
            if (outlierFields != null) {
                csvData.setOutlierFields(outlierFields);
            }
            csvData.setOutlierThreshold(outlierThreshold);
            
            // 执行数据清洗
            CsvDataDto cleanedData = csvService.cleanData(csvData, new String[]{"missing", "outlier"});
            
            System.out.println("🔧 配置信息:");
            System.out.println("   - 字段映射: " + Arrays.toString(fieldMappings));
            System.out.println("   - 缺失值策略: " + Arrays.toString(missingValueStrategies));
            System.out.println("   - 异常值字段: " + Arrays.toString(outlierFields));
            System.out.println("   - 异常值阈值: " + outlierThreshold);
            
            model.addAttribute("csvData", cleanedData);
            return "result";
            
        } catch (Exception e) {
            System.err.println("配置处理失败: " + e.getMessage());
            e.printStackTrace();
            
            model.addAttribute("errorMessage", "配置处理失败: " + e.getMessage());
            return "upload";
        }
    }
    
    /**
     * 创建示例数据用于演示
     * 
     * 生成包含各种数据质量问题的示例数据集，用于演示数据清洗功能
     * 数据包含：缺失值、异常值、正常值等多种情况
     * 
     * @return 示例数据列表，每个元素为一行数据的字符串数组
     */
    private List createSampleData() {
        List data = new ArrayList<>();
        data.add(new String[]{"张三", "25", "85.5", "男", "zhangsan@example.com", "13800138001", "北京市朝阳区"});
        data.add(new String[]{"李四", "", "92.0", "女", "lisi@example.com", "13800138002", "上海市浦东新区"});
        data.add(new String[]{"王五", "28", "", "男", "wangwu@example.com", "13800138003", "广州市天河区"});
        data.add(new String[]{"赵六", "35", "78.3", "女", "", "13800138004", "深圳市南山区"});
        data.add(new String[]{"钱七", "22", "95.8", "男", "qianqi@example.com", "", "杭州市西湖区"});
        data.add(new String[]{"孙八", "45", "67.2", "女", "sunba@example.com", "13800138006", ""});
        data.add(new String[]{"周九", "30", "88.9", "男", "zhoujiu@example.com", "13800138007", "成都市锦江区"});
        data.add(new String[]{"吴十", "", "76.4", "女", "wushi@example.com", "13800138008", "重庆市渝中区"});
        data.add(new String[]{"郑十一", "33", "150.0", "男", "zhengshiyi@example.com", "13800138009", "西安市雁塔区"});
        data.add(new String[]{"王十二", "29", "82.1", "女", "wangshier@example.com", "13800138010", "南京市鼓楼区"});
        return data;
    }
    
    /**
     * 下载清洗后的CSV文件
     * 
     * 提供清洗后数据的下载功能，返回CSV格式的文件内容
     * 
     * @param fileName 原始文件名，用于生成下载文件名
     * @return ResponseEntity包含CSV文件内容和下载头信息
     */
    @GetMapping("/download")
    public ResponseEntity downloadCleanedCsv(@RequestParam("fileName") String fileName) {
        try {
            // 这里应该从session或缓存中获取清洗后的数据
            // 为了演示，返回一个示例CSV
            String csvContent = "姓名,年龄,分数
张三,25,85.5
李四,30,92.0
王五,28,78.3";
            
            HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
            headers.setContentType(MediaType.APPLICATION_OCTET_STREAM);
            headers.setContentDispositionFormData("attachment", "cleaned_" + fileName);
            
            return ResponseEntity.ok()
                    .headers(headers)
                    .body(csvContent);
                    
        } catch (Exception e) {
            System.err.println("文件下载失败: " + e.getMessage());
            return ResponseEntity.badRequest().body("文件下载失败: " + e.getMessage());
        }
    }
} 

2. 文件上传控制器

package com.example.csvcleaner.controller;

import com.example.csvcleaner.dto.CsvDataDto;
import com.example.csvcleaner.service.CsvService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.ui.Model;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;

/**
 * 文件上传控制器
 * 
 * 负责处理CSV文件上传的Web控制器
 * 提供文件上传页面展示、文件验证、文件解析等功能
 *
 * @author yyb
 * @version 1.0.0
 * @since 2025
 */
@Controller
public class FileUploadController {

    @Autowired
    private CsvService csvService;

    /**
     * 显示文件上传页面
     */
    @GetMapping("/")
    public String showUploadForm() {
        return "upload";
    }

    /**
     * 处理文件上传
     */
    @PostMapping("/upload")
    public String handleFileUpload(@RequestParam("file") MultipartFile file, Model model) {
        try {
            // 验证文件
            if (file.isEmpty()) {
                model.addAttribute("errorMessage", "请选择一个文件进行上传！");
                return "upload";
            }
            
            // 验证文件类型
            String fileName = file.getOriginalFilename();
            if (fileName == null || !fileName.toLowerCase().endsWith(".csv")) {
                model.addAttribute("errorMessage", "请上传CSV格式的文件！");
                return "upload";
            }
            
            // 验证文件大小（限制为10MB）
            if (file.getSize() > 10 * 1024 * 1024) {
                model.addAttribute("errorMessage", "文件大小不能超过10MB！");
                return "upload";
            }
            
            // 读取和解析CSV文件
            CsvDataDto csvData = csvService.readCsvFile(file);
            
            // 将数据传递到字段映射页面
            model.addAttribute("csvData", csvData);
            model.addAttribute("successMessage", "文件上传成功！共读取到 " + csvData.getOriginalRowCount() + " 行数据");
            
            return "mapping";
            
        } catch (Exception e) {
            System.err.println("文件上传处理失败: " + e.getMessage());
            e.printStackTrace();
            
            model.addAttribute("errorMessage", "文件处理失败: " + e.getMessage());
            return "upload";
        }
    }
    
    /**
     * 返回首页
     */
    @GetMapping("/home")
    public String goHome() {
        return "redirect:/";
    }
} 

3. CSV数据处理服务接口

package com.example.csvcleaner.service;

import com.example.csvcleaner.dto.CsvDataDto;
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;

import java.io.IOException;

/**
 * CSV数据处理服务接口
 * 
 * 定义了CSV数据清洗工具的核心业务逻辑接口
 * 提供从文件读取到数据清洗的完整数据处理流程
 * 
 * @author yyb
 * @version 1.0.0
 * @since 2025
 */
public interface CsvService {
    
    /**
     * 读取CSV文件并解析数据
     * 
     * @param file 上传的CSV文件
     * @return 解析后的CSV数据对象
     * @throws IOException 文件读取异常
     */
    CsvDataDto readCsvFile(MultipartFile file) throws IOException;
    
    /**
     * 配置字段映射关系
     * 
     * @param csvData 原始CSV数据
     * @param fieldMappings 字段映射配置
     * @return 配置后的CSV数据对象
     */
    CsvDataDto mapFields(CsvDataDto csvData, String[] fieldMappings);
    
    /**
     * 执行数据清洗操作
     * 
     * @param csvData 待清洗的CSV数据
     * @param cleaningRules 清洗规则配置
     * @return 清洗后的CSV数据对象
     */
    CsvDataDto cleanData(CsvDataDto csvData, String[] cleaningRules);
    
    /**
     * 生成清洗后的CSV文件内容
     * 
     * @param csvData 清洗后的CSV数据
     * @return CSV文件内容字符串
     */
    String generateCleanedCsv(CsvDataDto csvData);
    
    /**
     * 计算数据清洗统计信息
     * 
     * @param csvData CSV数据对象
     */
    void calculateStatistics(CsvDataDto csvData);
} 

4. CSV数据处理服务实现类

package com.example.csvcleaner.service;

import com.example.csvcleaner.dto.CsvDataDto;
import com.opencsv.CSVReader;
import com.opencsv.CSVWriter;
import com.opencsv.exceptions.CsvException;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;

import java.io.*;
import java.util.*;

/**
 * CSV数据处理服务实现类
 * 
 * @author yyb
 * @version 1.0.0
 * @since 2025
 */
@Service
public class CsvServiceImpl implements CsvService {

    /**
     * 读取并解析CSV文件
     * 
     * 使用OpenCSV库解析上传的CSV文件，支持UTF-8编码
     * 自动识别表头，读取所有数据行，并生成候选字段列表
     * 
     * @param file 上传的CSV文件
     * @return 包含解析数据的CsvDataDto对象
     * @throws IOException 文件读取异常
     */
    @Override
    public CsvDataDto readCsvFile(MultipartFile file) throws IOException {
        CsvDataDto csvData = new CsvDataDto();
        csvData.setFileName(file.getOriginalFilename());
        
        // 使用UTF-8编码读取CSV文件，确保中文字符正确显示
        try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(file.getInputStream(), "UTF-8"));
             CSVReader csvReader = new CSVReader(reader)) {
            
            // 读取CSV文件的所有行
            List allData = csvReader.readAll();
            
            if (allData.isEmpty()) {
                throw new IOException("CSV文件为空");
            }
            
            // 第一行为表头
            String[] headers = allData.get(0);
            csvData.setHeaders(headers);
            
            // 剩余行为数据
            List data = new ArrayList<>(allData.subList(1, allData.size()));
            csvData.setData(data);
            
            // 为前端字段映射页面准备候选字段
            List candidateFields = Arrays.asList(
                "id", "姓名", "年龄", "性别", "邮箱", "电话", "地址", "日期", "金额", "分数", "状态"
            );
            csvData.setCandidateFields(candidateFields);
            
            System.out.println("📁 成功读取CSV文件: " + file.getOriginalFilename());
            System.out.println("📊 数据行数: " + data.size() + ", 字段数: " + headers.length);
            
        } catch (CsvException e) {
            throw new IOException("CSV解析错误: " + e.getMessage(), e);
        }
        
        return csvData;
    }

    @Override
    public CsvDataDto mapFields(CsvDataDto csvData, String[] fieldMappings) {
        csvData.setFieldMappings(fieldMappings);
        System.out.println("🔗 字段映射配置完成");
        return csvData;
    }

    @Override
    public CsvDataDto cleanData(CsvDataDto csvData, String[] cleaningRules) {
        csvData.setCleaningRules(cleaningRules);
        
        System.out.println("🧹 开始执行数据清洗...");
        
        // 1. 处理缺失值
        handleMissingValues(csvData);
        
        // 2. 检测和处理异常值
        handleOutliers(csvData);
        
        // 3. 计算统计信息
        calculateStatistics(csvData);
        
        System.out.println("✅ 数据清洗完成！");
        
        return csvData;
    }

    /**
     * 处理缺失值
     * 
     * 根据用户配置的策略处理数据中的缺失值
     * 支持三种处理策略：
     * 1. mean - 均值填充：计算数值列的平均值填充空值
     * 2. median - 中位数填充：使用中位数填充空值
     * 3. delete - 删除行：删除包含空值的整行数据
     * 
     * @param csvData 包含原始数据和处理策略的CSV数据对象
     */
    private void handleMissingValues(CsvDataDto csvData) {
        List data = csvData.getData();
        String[] headers = csvData.getHeaders();
        String[] missingValueStrategies = csvData.getMissingValueStrategies();
        
        if (missingValueStrategies == null) {
            // 如果没有配置缺失值处理策略，直接复制原始数据
            List cleanedData = new ArrayList<>();
            for (String[] row : data) {
                cleanedData.add(Arrays.copyOf(row, row.length));
            }
            csvData.setCleanedData(cleanedData);
            return;
        }
        
        // 复制原始数据用于清洗
        List cleanedData = new ArrayList<>();
        for (String[] row : data) {
            cleanedData.add(Arrays.copyOf(row, row.length));
        }
        
        int missingValuesHandled = 0;
        
        // 对每个字段进行缺失值处理
        for (int colIndex = 0; colIndex < headers.length && colIndex < missingValueStrategies.length; colIndex++) {
            String strategy = missingValueStrategies[colIndex];
            
            if (strategy != null && !strategy.isEmpty()) {
                switch (strategy) {
                    case "mean":
                        missingValuesHandled += fillMissingWithMean(cleanedData, colIndex);
                        break;
                    case "median":
                        missingValuesHandled += fillMissingWithMedian(cleanedData, colIndex);
                        break;
                    case "delete":
                        missingValuesHandled += deleteRowsWithMissing(cleanedData, colIndex);
                        break;
                    default:
                        // 默认不处理
                }
            }
        }
        
        csvData.setCleanedData(cleanedData);
        csvData.setMissingValuesHandled(missingValuesHandled);
        
        System.out.println("🔧 缺失值处理完成，处理了 " + missingValuesHandled + " 个缺失值");
    }

    /**
     * 用均值填充缺失值
     */
    private int fillMissingWithMean(List data, int colIndex) {
        // 计算该列的均值
        double sum = 0.0;
        int count = 0;
        int missingCount = 0;
        
        for (String[] row : data) {
            if (colIndex < row.length) {
                String value = row[colIndex];
                if (value == null || value.trim().isEmpty()) {
                    missingCount++;
                } else {
                    try {
                        sum += Double.parseDouble(value.trim());
                        count++;
                    } catch (NumberFormatException e) {
                        // 非数值类型，忽略
                    }
                }
            }
        }
        
        if (count > 0 && missingCount > 0) {
            double mean = sum / count;
            String meanStr = String.format("%.2f", mean);
            
            // 用均值填充缺失值
            for (String[] row : data) {
                if (colIndex < row.length) {
                    String value = row[colIndex];
                    if (value == null || value.trim().isEmpty()) {
                        row[colIndex] = meanStr;
                    }
                }
            }
            return missingCount;
        }
        
        return 0;
    }

    /**
     * 用中位数填充缺失值
     * 
     * 计算指定列的中位数，并用该值填充所有空值
     * 只处理数值类型的数据，非数值数据将被忽略
     * 
     * @param data 数据列表
     * @param colIndex 列索引
     * @return 填充的缺失值数量
     */
    private int fillMissingWithMedian(List data, int colIndex) {
        // 收集该列的所有数值
        List values = new ArrayList<>();
        int missingCount = 0;
        
        for (String[] row : data) {
            if (colIndex < row.length) {
                String value = row[colIndex];
                if (value == null || value.trim().isEmpty()) {
                    missingCount++;
                } else {
                    try {
                        values.add(Double.parseDouble(value.trim()));
                    } catch (NumberFormatException e) {
                        // 非数值类型，忽略
                    }
                }
            }
        }
        
        if (!values.isEmpty() && missingCount > 0) {
            // 对数值进行排序
            values.sort(Double::compareTo);
            
            // 计算中位数
            double median;
            int size = values.size();
            
            if (size % 2 == 0) {
                median = (values.get(size / 2 - 1) + values.get(size / 2)) / 2.0;
            } else {
                median = values.get(size / 2);
            }
            
            String medianStr = String.format("%.2f", median);
            
            // 用中位数填充缺失值
            for (String[] row : data) {
                if (colIndex < row.length) {
                    String value = row[colIndex];
                    if (value == null || value.trim().isEmpty()) {
                        row[colIndex] = medianStr;
                    }
                }
            }
            return missingCount;
        }
        
        return 0;
    }

    /**
     * 删除包含缺失值的行
     */
    private int deleteRowsWithMissing(List data, int colIndex) {
        int deletedCount = 0;
        Iterator iterator = data.iterator();
        
        while (iterator.hasNext()) {
            String[] row = iterator.next();
            if (colIndex < row.length) {
                String value = row[colIndex];
                if (value == null || value.trim().isEmpty()) {
                    iterator.remove();
                    deletedCount++;
                }
            }
        }
        
        return deletedCount;
    }

    /**
     * 处理异常值
     */
    private void handleOutliers(CsvDataDto csvData) {
        List data = csvData.getCleanedData() != null ? csvData.getCleanedData() : csvData.getData();
        String[] headers = csvData.getHeaders();
        boolean[] outlierFields = csvData.getOutlierFields();
        double outlierThreshold = csvData.getOutlierThreshold();
        
        if (outlierFields == null) {
            return;
        }
        
        int outliersHandled = 0;
        
        // 对每个需要处理异常值的字段进行处理
        for (int colIndex = 0; colIndex < headers.length && colIndex < outlierFields.length; colIndex++) {
            if (outlierFields[colIndex]) {
                outliersHandled += detectAndHandleOutliers(data, colIndex, outlierThreshold);
            }
        }
        
        csvData.setOutliersHandled(outliersHandled);
        
        System.out.println("📈 异常值处理完成，处理了 " + outliersHandled + " 个异常值");
    }

    /**
     * 检测和处理异常值（使用Z-score方法）
     */
    private int detectAndHandleOutliers(List data, int colIndex, double threshold) {
        // 计算该列的均值和标准差
        double sum = 0.0;
        int count = 0;
        List values = new ArrayList<>();
        
        for (String[] row : data) {
            if (colIndex < row.length) {
                String value = row[colIndex];
                if (value != null && !value.trim().isEmpty()) {
                    try {
                        double num = Double.parseDouble(value.trim());
                        values.add(num);
                        sum += num;
                        count++;
                    } catch (NumberFormatException e) {
                        // 非数值类型，忽略
                    }
                }
            }
        }
        
        if (count < 2) {
            return 0; // 数据不足，无法计算标准差
        }
        
        double mean = sum / count;
        
        // 计算标准差
        double variance = 0.0;
        for (double value : values) {
            variance += Math.pow(value - mean, 2);
        }
        
        double stdDev = Math.sqrt(variance / (count - 1));
        
        if (stdDev == 0) {
            return 0; // 标准差为0，无异常值
        }
        
        // 检测并处理异常值
        int outliersCount = 0;
        for (String[] row : data) {
            if (colIndex < row.length) {
                String value = row[colIndex];
                if (value != null && !value.trim().isEmpty()) {
                    try {
                        double num = Double.parseDouble(value.trim());
                        double zScore = Math.abs((num - mean) / stdDev);
                        
                        if (zScore > threshold) {
                            // 处理异常值，用均值替换
                            row[colIndex] = String.format("%.2f", mean);
                            outliersCount++;
                        }
                    } catch (NumberFormatException e) {
                        // 非数值类型，忽略
                    }
                }
            }
        }
        
        return outliersCount;
    }

    @Override
    public String generateCleanedCsv(CsvDataDto csvData) {
        StringWriter stringWriter = new StringWriter();
        
        try (CSVWriter csvWriter = new CSVWriter(stringWriter)) {
            // 写入表头
            csvWriter.writeNext(csvData.getHeaders());
            
            // 写入清洗后的数据
            List cleanedData = csvData.getCleanedData();
            if (cleanedData != null) {
                for (String[] row : cleanedData) {
                    csvWriter.writeNext(row);
                }
            }
            
        } catch (IOException e) {
            System.err.println("生成CSV文件时出错: " + e.getMessage());
        }
        
        return stringWriter.toString();
    }

    @Override
    public void calculateStatistics(CsvDataDto csvData) {
        List originalData = csvData.getData();
        List cleanedData = csvData.getCleanedData();
        
        if (originalData == null || cleanedData == null) {
            return;
        }
        
        // 计算修改的单元格数量
        int modifiedCellCount = 0;
        int minRowCount = Math.min(originalData.size(), cleanedData.size());
        
        for (int i = 0; i < minRowCount; i++) {
            String[] originalRow = originalData.get(i);
            String[] cleanedRow = cleanedData.get(i);
            int minColCount = Math.min(originalRow.length, cleanedRow.length);
            
            for (int j = 0; j < minColCount; j++) {
                String originalValue = originalRow[j] != null ? originalRow[j].trim() : "";
                String cleanedValue = cleanedRow[j] != null ? cleanedRow[j].trim() : "";
                
                if (!originalValue.equals(cleanedValue)) {
                    modifiedCellCount++;
                }
            }
        }
        
        csvData.setModifiedCellCount(modifiedCellCount);
        
        System.out.println("📊 统计信息计算完成:");
        System.out.println("   - 原始数据行数: " + csvData.getOriginalRowCount());
        System.out.println("   - 清洗后数据行数: " + csvData.getCleanedRowCount());
        System.out.println("   - 修改的单元格数: " + modifiedCellCount);
        System.out.println("   - 处理的缺失值数: " + csvData.getMissingValuesHandled());
        System.out.println("   - 处理的异常值数: " + csvData.getOutliersHandled());
    }
} 

5.CSV数据清洗应用启动类

package com.example.csvcleaner;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

/**
 * CSV数据清洗应用启动类
 * 
 * 基于Spring Boot + OpenCSV的智能CSV数据清洗工具
 * 提供可视化的数据清洗配置界面和强大的数据处理功能
 * 
 * @author yyb
 * @version 1.0.0
 * @since 2025
 */
@SpringBootApplication
public class CsvCleanerApplication {

    /**
     * 应用程序入口点
     * 
     * @param args 命令行参数
     */
    public static void main(String[] args) {
        // 启动Spring Boot应用
        SpringApplication.run(CsvCleanerApplication.class, args);
        
        // 输出启动成功信息
        System.out.println("🚀 CSV数据清洗应用启动成功！");
        System.out.println("📊 访问地址: http://localhost:8080");
        System.out.println("🔧 开发者: yyb");
        System.out.println("📝 功能: 智能CSV数据清洗工具");
    }
} 

6.CSV数据清洗工具

    
    
    
    
    
    


    
    

    

        

            
            

                

                    

                        CSV数据清洗工具
                    
                    
上传您的CSV文件，开始智能数据清洗体验
                
            

            

                
                

                                            

                        

                            

                                上传CSV文件
                            
                        
                        

                        
                        

                            
                            
                            
                        

                        
                        

                            
                            
                            
                        

                        
                        

                        
                        

                            

                                文件要求
                            
                            

                                

                                    
                                        CSV格式
                                    
                                
                                

                                    
                                        含表头
                                    
                                
                                

                                    
                                        UTF-8编码
                                    
                                
                                

                                    
                                        最大10MB
                                    
                                
                            
                        
                    
                
            
            
            
            

                
                

                    

                        

                            核心功能
                        
                    
                    

                        

                            

                                

                                    
                                    智能清洗
                                
                            
                            

                                

                                    
                                    可视化配置
                                
                            
                            

                                

                                    
                                    效果对比
                                
                            
                            

                                

                                    
                                    结果导出
                                
                            
                        
                        
                        
                        

                            

                                

                                    
                                        缺失值填充
                                    
                                    
                                        字段映射
                                    
                                
                                

                                    
                                        异常值检测
                                    
                                    
                                        前后对比
                                    
                                
                            
                        
                    
                
                
                
                

                    

                        

                            CSV格式示例
                        
                    
                    

                        
姓名,年龄,分数,性别,邮箱
张三,25,85.5,男,zhangsan@example.com
李四,,92.0,女,lisi@example.com
王五,28,,男,wangwu@example.com
赵六,35,78.3,女,
                        

                            
                                
                                空值和异常值将被自动处理
                            
                        
                    
                
            
        
    

    
    

    
    

 

四、总结

        本文构建的 Spring Boot + OpenCSV 数据清洗方案，通过工程化架构设计、可视化交互、动态规则引擎三大核心能力，有效解决了传统数据清洗的效率与可维护性难题。未来可进一步结合以下方向优化：

1. AI 驱动清洗：集成机器学习模型自动识别清洗规则（如通过聚类算法检测异常值）
2. 云原生部署：容器化封装后部署至 Kubernetes，支持弹性扩缩容
3. 低代码平台：通过可视化编排引擎降低非技术人员使用门槛

        数据清洗作为数据治理的基础设施，其价值不仅在于提升数据质量，更在于为后续的数据分析、机器学习建模奠定坚实基础。建议企业在实践中结合业务特性，打造标准化的数据清洗流水线，持续释放数据资产价值。