1. 数据清理：首先，我们需要对OpenStreetMap（OSM）数据进行清理。这包括去除重复的节点、合并具有相同经纬度的节点、删除无效的地理标记等。

2. 数据获取和清理：使用Python编写代码来获取OSM数据中感兴趣的数据。例如，我们可以从某个特定的地点开始，然后沿着街道或河流方向遍历地图，收集所有相关的节点信息。在收集过程中，我们需要确保只保留有效的数据，即那些具有有效经纬度、属性和其他相关信息的节点。

3. 数据合并：将收集到的节点数据按照一定的规则进行合并，以便生成更完整的数据集。例如，我们可以将所有相邻的节点合并为一个节点，或者将具有相同属性值的节点合并为一个节点。

4. 数据转化为CSV文件：将处理后的数据集导出为CSV文件，以便后续导入SQLite数据库。可以使用Python的csv模块来实现这一点。

5. 导入SQLite数据库：将CSV文件导入SQLite数据库，以便后续使用SQL语句完成项目报告。可以使用Python的sqlite3模块来实现这一点。

6. 使用SQL语句完成项目报告：在SQLite数据库中创建表，并将处理后的数据集插入到相应的表中。然后，可以使用SQL语句查询和分析这些数据，以生成项目报告。整理 OpenStreetMap 数据：数据清理工作，使用python将osm文件里面的感兴趣的数据进行获取、清理和合并，转化为csv文件，导入sqlite数据库，最后用sql语句完成项目报告。