数据分析基本架构

一、数据采集

1. 数据源

- 可以是数据库（如MySQL、Oracle等）、文件（如CSV、Excel文件）、日志文件（记录系统活动）、网络数据（如网页抓取）等。

2. 采集工具

- 对于数据库数据可使用SQL查询语句采集。ETL（Extract - Transform - Load）工具常用于从多个数据源抽取、转换和加载数据到数据仓库，例如Informatica、Kettle等。

二、数据存储

1. 数据库类型

- 关系型数据库适合存储结构化数据，有严格的表结构定义，如SQL Server。

- 非关系型数据库（NoSQL）适用于半结构化和非结构化数据，例如MongoDB（文档型）、Cassandra（列族型）等。

2. 数据仓库

- 是一个集成的、面向主题的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，如Snowflake，可用于存储大量的企业级数据，便于分析。

三、数据处理

1. 数据清洗

- 去除重复数据、处理缺失值（如填充、删除含有缺失值的记录等）、纠正错误数据等。

2. 数据转换

- 包括数据标准化（将数据转化为同一量纲）、数据编码（如将分类变量转换为数值变量）等操作。

四、数据分析

1. 描述性分析

- 计算统计量，如均值、中位数、标准差等，绘制图表（如柱状图、折线图等）来直观展示数据的分布、趋势等。

2. 探索性分析

- 寻找数据中的关系、异常值等。例如通过相关性分析判断变量间的关联程度。

3. 预测性分析

- 利用机器学习算法，如线性回归预测数值型变量，决策树进行分类预测等。

五、数据可视化与结果呈现

1. 可视化工具

- Tableau可以创建交互式的可视化报表，PowerBI也能方便地进行数据可视化并分享分析结果。

2. 结果解释

- 用通俗易懂的语言解释数据分析的结果，为决策提供依据。