① 數(shù)據(jù) Extract:摘錄自源數(shù)據(jù)源系統(tǒng)目的數(shù)據(jù)源系統(tǒng)所需數(shù)據(jù):②數(shù)據(jù)Transform:將來自源數(shù)據(jù)。轉(zhuǎn)換成目標數(shù)據(jù) source要求的形式，處理錯誤和不一致的數(shù)據(jù)清洗；③ 數(shù)據(jù) Load:將轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)加載到目的地數(shù)據(jù) source，PowerBi-2清洗可以從各種來源整理出流程-2獲取-2/，制作數(shù)據(jù)。

1、網(wǎng)站日志文件:是原來的數(shù)據(jù) 獲取模式，主要是在服務器上完成的，在網(wǎng)站的應用服務器中配置相應的日志寫功能就可以實現(xiàn)。優(yōu)點:完整的服務器請求記錄，包括爬蟲的請求；缺點:(1)-1/和-0/ logs的過濾成本高；(2)無用日志造成的統(tǒng)計干擾是數(shù)據(jù)不準確；(3)靈活性有限(頁面上很多操作無法記錄)。2.WebBeacons:實現(xiàn)方法是在需要統(tǒng)計的網(wǎng)站頁面或模塊上嵌入1*1像素的透明圖片，用戶完全察覺不到。當用戶訪問這個網(wǎng)民時，他們會請求透明的圖片，并完成頁面訪問的記錄，就像在紙上畫一個不易察覺的點來標記那張紙。

很多剛開始做的朋友數(shù)據(jù)分析不知道數(shù)據(jù)如何開始分析，更不知道一個完整的數(shù)據(jù)分析過程涉及哪些環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)分析的過程比較簡單，主要包括以下六個環(huán)節(jié):明確分析的目的，數(shù)據(jù) 獲取，數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)分析，。一、明確分析的目的數(shù)據(jù)做任何事情都是有目的的，數(shù)據(jù)分析也是一樣。在數(shù)據(jù)分析之前，我們首先要明白為什么要進行數(shù)據(jù)分析。三常見數(shù)據(jù)分析目標:波動解釋類型:銷量驟降，新用戶留存率驟降。這時候就會需要數(shù)據(jù)分析師來解釋為什么會出現(xiàn)這樣的波動，分析也更有針對性，主要是找出波動的原因。

ETL概述ETL包括數(shù)據(jù)的提取、轉(zhuǎn)換和加載。① 數(shù)據(jù) Extract:摘錄自源數(shù)據(jù)源系統(tǒng)目的數(shù)據(jù)源系統(tǒng)所需數(shù)據(jù):②數(shù)據(jù)Transform:將來自源數(shù)據(jù)。轉(zhuǎn)換成目標數(shù)據(jù) source要求的形式，處理錯誤和不一致的數(shù)據(jù)清洗；③ 數(shù)據(jù) Load:將轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)加載到目的地數(shù)據(jù) source。ETL作為building 數(shù)據(jù) warehouse的一個環(huán)節(jié)，負責提取分布式的、異構(gòu)的數(shù)據(jù)source數(shù)據(jù)relationship數(shù)據(jù)flat數(shù)據(jù)files。最后加載到數(shù)據(jù) warehouse或數(shù)據(jù) market，成為在線分析處理和數(shù)據(jù) mining的基礎。