数据挖掘、数据统计、数据库应用甚至练习表格操作均可，CSV格式绿色环保，可转文本可转表格，易于操作，4.2w条数据，来源于生活，更便于统计，更容易发现数据规律（我自己只找过两三个指标）。
数据字段：顾客编号大类编码大类名称 中类编码 中类名称 小类编码 小类名称 销售日期 销售月份 商品编码 规格型号 商品类型 单位 销售数量 销售金额 商品单价 能否促销。
数据样例：0 12 蔬果 1201 蔬菜 120109 其它蔬菜 20150101 201501 DW-1201090311 生鲜 个 8 4 2 否实际数据四万余条，是整齐的，好看好用，Excel打开也能直接用。

Kettle是一种开源的ETL处理方案，书中介绍了如何使用PDI来实现数据的剖析、清洗、校验、抽取、转换、加载等各类常见的ETL类工作。
除了ODS/DW类比较大型的应用外，Kettle实际还可以为中小企业提供灵活的数据抽取和数据处理的功能。
Kettle除了支持各种关系型数据库、HBase、MongoDB这样的NoSQL数据源外，它还支持Excel、Access这类小型的数据源。
并且通过插件扩展，Kettle可以支持各类数据源。
本书详细介绍了Kettle可以处理的数据源，而且详细介绍了如何使用Kettle抽取增量数据。
Kettle的数据处理功能也很强大，除了选择、过滤、分组、连接、排序这些常用的功能外，Kettle里的Java表达式、正则表达式、Java脚本、Java类等功能都非常灵活而强大，都非常适合于各种数据处理功能。
本书也使用了一些篇幅介绍Kettle这些灵活的数据处理功能。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。