分类目录归档：数据分析平台
数据分析生命周期是指从开始分析业务问题，到最后使用数据做出预测和决策的一系列过程。这个过程涉及多个阶段，每个阶段的目标都是为了最终提供有价值的洞察和支持决策。典型的数据分析生命周期通常包括以下几个重要阶段：业务理解、数据理解、数据准备、数据建模、数据评估、数据预测和结果呈现。本文将重点探讨前三个阶段：业务理解、数据理解和数据预测。
业务理解是数据分析生命周期中的第一步，也是最为关键的一步。在这一阶段，数据分析师需要与业务团队密切合作，深入了解企业的核心目标、面临的挑战以及所期望的结果。没有清晰的业务理解，数据分析...
数据科学是一门融合了数学、统计学、计算机科学等多学科知识，旨在从海量数据中提取有价值信息和知识的交叉学科领域。以下是对其详细介绍：
数据工程是数据科学和数据分析的基础，专注于设计、构建和维护支持数据生成、存储、处理和访问的基础设施与系统。其核心目标是确保数据的可靠性、可用性和高效性，为业务决策、机器学习模型和其他数据驱动应用提供高质量的数据支持。
工具示例：Apache Kafka（实时流数据）、Flume（日志采集）、AWS Kinesis。
数据存储（Data Storage）
数据分析涵盖了从数据收集到结果解读及应用的一系列过程，以下是一些常见任务：
数据分析师是指专门从事数据分析工作的专业人员，他们通过收集、处理、分析和解释数据，为企业或组织提供有价值的信息和决策支持，以下是关于数据分析师的详细介绍：
数据分析是指通过检查、清理、转换和建模数据，以发现有用的信息、得出结论并支持决策的过程。它涉及使用各种技术和工具来揭示数据中的模式、趋势和关系，从而为商业战略提供指导、改进流程和优化结果。
数据分析通常包括以下几种类型：
描述性分析：主要通过总结历史数据来理解过去发生了什么，回答“发生了什么？”的问题。
诊断性分析：探讨某一事件发生的原因，分析模式或相关性，回答“为什么会发生？”的问题。
预测性分析：利用历史数据和统计算法预测未来的结果或趋势，回答“可能会发生什么？”的问题。
规范性分析：基于数据分析提供推荐，帮助决策者选择最佳行动方案，回答“我们应该做什么？”的问题。
...数据湖屋（Data Lakehouse）是结合了数据湖（Data Lake）和数据仓库（Data Warehouse）特性的混合架构。它旨在通过整合数据湖的低成本、可扩展性和灵活性与数据仓库的结构化数据存储、事务支持和高效查询的优势，解决传统数据湖和数据仓库各自的局限性。数据湖屋为企业提供一个统一的平台，能够存储原始数据、处理数据并进行高效的数据分析，同时保留对结构化数据的支持。
数据湖（Data Lake）是一种数据存储架构，专门用于存放大量原始、未处理的数据，这些数据来自不同的来源，可以是结构化的（如数据库中的表格数据），半结构化的（如JSON、XML数据），或者是非结构化的（如文本文件、视频、音频等）。数据湖与传统的数据仓库不同，后者通常要求数据以特定结构进行清洗和转换，而数据湖允许在存储时保留原始数据，并且可以根据需要随时进行加工和处理。
数据湖架构的设计目标是为企业提供一个统一的、高容量的存储空间，用于存放所有类型的数据，并为数据科学家、分析师和开发人员提供一个灵活的环境来处理这些数据。
Cloud EDW（云端企业数据仓库） 是将传统的数据仓库架构迁移到云环境中，从而利用云计算的弹性、可扩展性和成本效益来管理和分析企业级数据。企业数据仓库（EDW, Enterprise Data Warehouse）是一个集中存储企业所有业务和运营数据的系统，用于支持分析和决策。云端企业数据仓库则是在云计算平台上搭建和运行这种数据仓库。
云端 EDW 提供了一个集成的数据存储、处理和分析平台，企业可以通过云平台的服务来实现数据集成、查询、报表生成和数据分析等操作。与传统的本地数据仓库相比...
Data Mesh（数据网格） 是一种新兴的分布式数据架构和理念，旨在解决传统数据架构（如数据湖、数据仓库）在大规模、复杂组织环境中的一些痛点，尤其是在数据管理、扩展性和跨部门协作等方面的挑战。它提倡将数据管理的责任分散到组织中的多个领域（如不同的业务部门、团队或产品线），而不是集中管理所有数据，像传统的数据湖或数据仓库那样通过单一的数据团队进行处理。
Data Mesh 强调的是领域驱动的分布式架构，使得每个业务领域（domain）都能独立管理和处理自己的数据，同时确保全局数据的共享和互操作性。这种架构更符合现代分布式架构和微服务的思想，能够有效地应对数...