数据分析流程

一.肯定分析目的和内容：
        1.引导数据收集方向
        2.指导数据分析目标
        
    了解业务，了解需求
    
二.收集数据：
        1.读取公司内部的数据（公司业务积累数据，日志，）
        2.数据抓取（抓取网络上的相关数据，补充数据源）
        3.购买其它平台的业务数据
        
    数据库：mysql（结构化）,hive（仓库） ，oracle
    hbase,mongodb,redis，memcachedb
    Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统  google
    DynamoDB是亚马逊的key-value模式的存储平台    
    nosql数据库介绍：http://www.pc6.com/infoview/Article_67065.html
    
    数据抓取：python，jsoup，httpclient，htmlunit,fiddler4(分析工具)，nutch
    使用图文教程：http://blog.csdn.net/chaoyu168/article/details/51065644
    
    数据抽取：flume，Kafka
    Flume：Flume 是管道流方式，提供了不少的默认实现，让用户经过参数部署，及扩展API.
    Flume安装介绍：http://blog.csdn.net/u012135300/article/details/51320343
    Kafka：Kafka是一个可持久化的分布式的消息队列。
    Kafka安装介绍：http://www.cnblogs.com/darkprince/p/5114425.html
    
三.处理数据:
        1.清洗：处理垃圾数据和错误，清洗出业务需求数据
        2.转化：整理出有规则的数据格式（能够是文本，json，表格等）
        3.提取：编写清洗模板，便于拓展和调整
        4.计算：根据预约的字段，计算出相应的值
        
        ETL： kettle
    kettle安装使用介绍：http://www.cnblogs.com/zhangchenliang/p/4179775.html
    ETL数据清洗工具：http://blog.csdn.net/xiaoshunzi111/article/details/51881740  （没多大用）
    
四.分析数据:
        1.加工、整理和分析、使其转化为信息
        
        数据建模：关系模型，多维模型   http://www.2cto.com/database/201401/272744.html
        数据库建模工具:http://www.cnblogs.com/liangxiaofeng/p/5798590.html
        mahout，spark mllib,
        18算法介绍：https://my.oschina.net/u/2510243/blog/808270

五.展示数据:
        1.各类图形结果和表格展现
        
        数据可视化工具：http://www.360doc.com/content/16/0606/00/888124_565383093.shtml
        
六.撰写报告:
        1.对数据分析过程的总结和呈现，把分析原由，过程，结果及建议呈现出来，以供决策