数据清理：
删除表情符号（除非情感需要）。
处理特殊字符、URL 和提及。
将时间戳转换为一致的格式。
结构：
将 JSON/字典对象解析为适合数据库或电子表格的表格格式（行/列）。
提取相关字段：message_id，，chat_id（如果同意user_id）timestamp，，，，，，（如果是自定义跟踪）。message_textreactionsviewslink_clicks
丰富：
情绪分析：使用 NLP 库（NLTK、spaCy、TextBlob）或云 AI 服务为消息文本添加情绪分数（积极/消极/中性）。
主题建模/关键词提取：识别消息中的主导主题或关键词。
用户细分：根据用户行为添加标签或类别（例如“cart_abandoner”、“engaged_lead”、“VIP_customer”）。
地理编码（如果适用且经同意）：如果您收 电报数据 集位置数据（例如，从用户共享位置的机器人交互中），请将其转换为有用的地理信息。
聚合/汇总：
计算每日/每周的消息数量。
帖子的总体反应数。
总结民意调查结果。
计算参与率。
IV. 加载（L）阶段
转换后的数据存储在哪里以供分析和使用。
数据库：
SQL 数据库（PostgreSQL、MySQL、SQLite）：非常适合结构化、关系型数据。适合复杂的查询和报告。
NoSQL 数据库（MongoDB、Cassandra）：适用于灵活的半结构化数据，特别是当您的数据模式频繁变化时（例如，存储不同的消息类型）。
数据仓库：
基于云的（BigQuery、Redshift、Snowflake）：非常适合非常大的数据集和分析工作负载。
电子表格（Google 表格、Excel）：
适用于较小的数据集或初始原型设计。易于可视化和共享。