数据库在数据分析中如何应用?

数据库一般分为联系型数据行和非联系型数据库，联系型数据库指的是采用了联系模型来组织数据的数据库，其以行和列的局势来存储数据，以便于用户理解，联系型数据库这个系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。那非联系型数据库便是NoSQL的产生十分好的解决大规模数据集合多重数据品种带来的应战，尤其是大数据使用难题。联系型数据库和非联系型数据库在大数据分析的领域中使用的不可谓不多。

那首要简略介绍一下非联系型数据库的长处——易扩展、数据量大、功能高、数据库结构简略。这些长处决议了它在架构的层面上的可扩展才能十分强，读写功能也很高，尤其是数据之间的无联系性，这也是其差异于联系型数据库的最大特色。

联系型数据库的特色在于储存方法采用表格的方法，白用结构化的方法存储数据，为了避免重复、规范化数据以及充分利用好存储空间，把数据按照最小联系表的局势进行存储，这样数据管理的就可以变得十分清晰和一目了然。同时联系型数据库只具有纵向扩展才能，扩展的空间也是有限的，因而在数据分析和数据处理中需求格外留意。

别的，尽管联系型数据库存储数据和处理数据的可靠性很不错，可是一旦面对海量数据的处理的时分功率就会变得很差，特别是遇到高并发读写的时分功能就会下降，那么在面对海量数据进行大数据分析的时分，就要格外留意在读写的进程当中。

关于数据库在数据分析中如何应用，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解

1.明确目的和思路

首先明白本次的目的，梳理分析思路，并搭建整体分析框架，把分析目的分解，化为若干的点，清晰明了，即分析的目的，用户什么样的，如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标(各类分析指标需合理搭配使用)。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。

2.数据收集

根据目的和需求，对数据分析的整体流程梳理，找到自己的数据源，进行数据分析，一般数据来源于四种方式：数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告(如艾瑞资讯)、市场调查。

3.数据处理

数据收集就会有各种各样的数据，有些是有效的有些是无用的，这时候我们就要根据目的，对数据进行处理，处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法，将各种原始数据加工成为产品经理需要的直观的可看数据。

4.数据分析

数据处理好之后，就要进行数据分析，数据分析是用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。

5.数据展现

一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。

6.报告撰写

撰写报告一定要图文结合，清晰明了，框架一定要清楚，能够让阅读者读懂才行。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。

---