學會爬蟲，還需要學什么，才能進行大數(shù)據(jù)分析？爬蟲其實是一種數(shù)據(jù)獲取的捷徑。想要學習數(shù)據(jù)分析，首先需要了解數(shù)據(jù)分析的流程。下面簡單介紹一下數(shù)據(jù)分析的流程以及各個部分需要掌握的知識。1.定義問題，確定所需

學會爬蟲，還需要學什么，才能進行大數(shù)據(jù)分析？

爬蟲其實是一種數(shù)據(jù)獲取的捷徑。想要學習數(shù)據(jù)分析，首先需要了解數(shù)據(jù)分析的流程。下面簡單介紹一下數(shù)據(jù)分析的流程以及各個部分需要掌握的知識。

1.定義問題，確定所需問題，得出結論?？梢钥紤]的選項很多，要根據(jù)業(yè)務來判斷。常見的有:變化趨勢、用戶畫像、影響因素、歷史數(shù)據(jù)等等。

《數(shù)據(jù)之美》:這本書沒什么干貨，但是案例很多，通過它可以了解數(shù)據(jù)分析的基本流程。It 不是很厚，但是數(shù)據(jù)分析的思路值得學習。畢竟理想最重要。

2.數(shù)據(jù)采集有許多方法可以采集數(shù)據(jù)。首先，它可以直接從企業(yè)數(shù)據(jù)庫中檢索。這時候就需要SQL技能來完成數(shù)據(jù)抽取等數(shù)據(jù)庫管理。二是獲取公共數(shù)據(jù)，可以從、企業(yè)、統(tǒng)計局等機構下載。三是通過Python編寫網(wǎng)絡爬蟲，收集互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。

SQL是用于訪問和處理數(shù)據(jù)庫的標準計算機語言。需要掌握如何使用SQL訪問和處理數(shù)據(jù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。SQL在公司有很多應用，可以說是一定要掌握的。

這里我推薦一個SQL教程:

3.數(shù)據(jù)預處理由于原始數(shù)據(jù)可能存在數(shù)據(jù)不完整、重復、無效等諸多問題，數(shù)據(jù)預處理主要是對異常數(shù)據(jù)進行清洗，以便更準確地分離出分析結果。我最常做的就是設置一些過濾規(guī)則，剔除異常數(shù)據(jù)，用均值或線性函數(shù)估計填補缺失值。

這里涉及的是統(tǒng)計學的知識。作為初學者不建議把統(tǒng)計學翻個底朝天，否則會很難。所以建議暫時掌握一些基礎的預處理。推薦:《深入淺出統(tǒng)計學》，這本書可以說是非常適合入門的。如果你不 如果你對統(tǒng)計學一竅不通或者忘了它，你可以從他開始。如果大學時數(shù)學特別好，不推薦這本書。

4.數(shù)據(jù)分析和建模的部分可能學起來很抽象，因為模型是對現(xiàn)實世界特征的模擬和抽象。這部分需要了解基本的統(tǒng)計分析方法和數(shù)據(jù)挖掘算法，了解不同統(tǒng)計方法的適用場景和適用問題。數(shù)據(jù)挖掘算法和特征提取可以用來優(yōu)化自己的模型，得到更好的結果。

這部分涉及的知識比較復雜，是一個建立數(shù)據(jù)模型的過程，包括數(shù)據(jù)結構、數(shù)據(jù)操作和數(shù)據(jù)約束。我們需要學習的是數(shù)據(jù)挖掘和算法，需要很好的數(shù)學基礎。

5.數(shù)據(jù)可視化與分析報告寫作數(shù)據(jù)可視化，學習一個可視化工具，通過可視化把數(shù)據(jù)最直觀的展現(xiàn)出來。還可以進一步探索其內在聯(lián)系，通過建模和分析，對不對未來形勢有更準確的預測。

有許多方法可以將數(shù)據(jù)可視化。常見的有SPSS和R語言。如果編程能力有限，可以選擇一款喜歡的可視化軟件。我在這里推薦一個Tabl

在關系數(shù)據(jù)庫的基本操作中，從表中抽取屬性滿足條件列的操作稱為什么？

SQL的特性:

全面統(tǒng)一

高度非過程化(訪問路徑的選擇和SQL的操作過程由系統(tǒng)自動完成)

面向集合的操作模式，提供了多種語法結構相同的使用方法(可以直接在終端鍵盤上鍵入SQL命令來操作數(shù)據(jù)庫，也可以嵌入到高級語言(C，C，JAVA)程序中)。

模式、外部模式和內部模式:關系模型支持三級模式結構:模式、外部模式和內部模式；

Schema:是指對數(shù)據(jù)庫中所有數(shù)據(jù)的邏輯結構和特征的描述，是面向所有用戶的公共數(shù)據(jù)視圖。它只涉及對某一類數(shù)據(jù)的結構和屬性的描述。模式的特定值稱為模式的實例，同一模式中可以有許多實例。模式相對穩(wěn)定，實例相對多變。

外部模式(External schema):也稱為子模式，或用戶模式，是數(shù)據(jù)庫用戶可以看到和使用的本地數(shù)據(jù)的邏輯結構和特征的表達，是數(shù)據(jù)庫用戶的數(shù)據(jù)視圖。是與應用程序相關的數(shù)據(jù)的邏輯表示。

內部模式:也稱為存儲模式，一個數(shù)據(jù)庫只有一種內部模式。它是對數(shù)據(jù)的物理結構和存儲以及數(shù)據(jù)庫內部組織的描述。

模式與外部模式的關系:一對多。

外部模式和應用程序的關系:一對多。

外部模式包括多個視圖和一些基本表，數(shù)據(jù)庫模式包括多個基本表，內部模式包括多個存儲文件。

數(shù)據(jù)庫、模式和表之間的關系:

一個數(shù)據(jù)庫可以建立多個模式，一個模式通常包括多個數(shù)據(jù)庫對象，如表、視圖和索引。

SQL數(shù)據(jù)庫定義語句:

架構:創(chuàng)建:創(chuàng)建架構刪除:刪除架構

表格:創(chuàng)建:創(chuàng)建表格刪除:刪除表格

視圖:創(chuàng)建:創(chuàng)建視圖刪除:刪除視圖

索引:創(chuàng)建:創(chuàng)建索引刪除:刪除索引

模式的定義和刪除:1。定義模式:

創(chuàng)建架構架構名稱授權用戶名

定義模式實際上是定義了一個命名空間，建立了一個數(shù)據(jù)庫的命名空間，建立了一個框架。創(chuàng)建模式時，還可以創(chuàng)建基本的表和視圖，并且可以定義授權。

2.刪除模式:

drop schema schema schema name cascade或schema schema name restrict。

級聯(lián):等級。Union，這意味著刪除模式時會刪除模式中的所有數(shù)據(jù)庫對象。

Restrict:作為一種限制，這意味著如果從屬數(shù)據(jù)庫對象已經(jīng)在該模式中定義，該語句將被拒絕執(zhí)行。

基本表格:

1.定義基本表:。

創(chuàng)建表表名(列名數(shù)據(jù)類型列級完整性約束、

列名數(shù)據(jù)類型的列級完整性約束，

表級完整性約束)；

如果完整性約束涉及表的多個屬性列，則必須在表級定義，否則可以在表級和列級都定義。

例如:

定義表的模式:

方法1:在表中明確定義模式名:

創(chuàng)建表“S-T”。課程(…)；/*課程屬于S-T*/

方法2:在創(chuàng)建模式的同時創(chuàng)建一個表；

方法三:設置你所屬的模式。

創(chuàng)建基本表時，如果沒有指定模式，系統(tǒng)將根據(jù)搜索路徑確定對象所屬的模式(搜索結果中的第一個模式)。

顯示當前搜索路徑:

顯示搜索路徑；/*默認值為$user，public。首先搜索與用戶名相同的模式名，但是它不 不存在。使用公共*/

設置搜索路徑，例如:

將search_path設置為“S-T”，public

然后創(chuàng)建基本表:

創(chuàng)建表格課程(…)；

2.修改基本表:

更改表表名

Add [column]新列名數(shù)據(jù)類型完整性約束/*添加新列*/

添加表級完整性約束/*添加表級完整性約束*/

Drop [column]列名cascade /**強制刪除*/

Drop [column]列名限制

Alter column name data type/*修改原始列定義* */

3.刪除基本表:

刪除表表名restrict //時受到限制，不能被其他對象引用。

或者Drop table表名級聯(lián)//強制刪除。