该技能帮助开发者为哈佛艺术博物馆 API 数据构建端到端 ETL 管道与分析应用，数据流程为 API → ETL → SQL → Analytics → Visualization。主要能力包括：从 API 分页抽取文物数据并做速率限制，将嵌套 JSON 转换为规范化的关系表，加载到 MySQL/TiDB Cloud，内置 20 多个预定义分析 SQL 查询，并用 Streamlit 与 Plotly 交互式图表展示结果。
使用方式：先克隆仓库并安装依赖（streamlit、pandas、requests、mysql-connector-python、plotly、python-dotenv）： git clone https://github.com/Manali0711/Harvard-Artifacts-Collection-Data-Engineering-Analytics-App.git cd Harvard-Artifacts-Collection-Data-Engineering-Analytics-App pip install -r requirements.txt
随后在项目根目录创建 .env，配置哈佛 API Key（HARVARD_API_KEY）与数据库连接（DB_HOST、DB_PORT、DB_USER、DB_PASSWORD、DB_NAME）。需在哈佛艺术博物馆注册获取 API Key。数据库需先建库以及 artifactmetadata、artifactmedia、artifactcolors 三张表。运行应用命令为：streamlit run app.py，仪表板默认在 http://localhost:8501 打开。
适用场景为博物馆藏品数据的抽取、清洗、入库与可视化分析。限制包括：资料未提供具体收费、价格与效果信息；API 存在速率限制，需在请求间加延时；数据库依赖 MySQL/TiDB Cloud；部分功能细节暂未提供。