数据的获取和清洗,数据清洗之前通常要先获取数据

① 数据 Extract:摘录自源数据源系统目的数据源系统所需数据:②数据Transform:将来自源数据。转换成目标数据 source要求的形式，处理错误和不一致的数据清洗；③ 数据 Load:将转换后的数据加载到目的地数据 source，PowerBi-2清洗可以从各种来源整理出流程-2获取-2/，制作数据。

1、网站日志文件:是原来的数据 获取模式，主要是在服务器上完成的，在网站的应用服务器中配置相应的日志写功能就可以实现。优点:完整的服务器请求记录，包括爬虫的请求；缺点:(1)-1/和-0/ logs的过滤成本高；(2)无用日志造成的统计干扰是数据不准确；(3)灵活性有限(页面上很多操作无法记录)。2.WebBeacons:实现方法是在需要统计的网站页面或模块上嵌入1*1像素的透明图片，用户完全察觉不到。当用户访问这个网民时，他们会请求透明的图片，并完成页面访问的记录，就像在纸上画一个不易察觉的点来标记那张纸。

很多刚开始做的朋友数据分析不知道数据如何开始分析，更不知道一个完整的数据分析过程涉及哪些环节。数据分析的过程比较简单，主要包括以下六个环节:明确分析的目的，数据 获取，数据处理，数据分析，。一、明确分析的目的数据做任何事情都是有目的的，数据分析也是一样。在数据分析之前，我们首先要明白为什么要进行数据分析。三常见数据分析目标:波动解释类型:销量骤降，新用户留存率骤降。这时候就会需要数据分析师来解释为什么会出现这样的波动，分析也更有针对性，主要是找出波动的原因。

ETL概述ETL包括数据的提取、转换和加载。① 数据 Extract:摘录自源数据源系统目的数据源系统所需数据:②数据Transform:将来自源数据。转换成目标数据 source要求的形式，处理错误和不一致的数据清洗；③ 数据 Load:将转换后的数据加载到目的地数据 source。ETL作为building 数据 warehouse的一个环节，负责提取分布式的、异构的数据source数据relationship数据flat数据files。最后加载到数据 warehouse或数据 market，成为在线分析处理和数据 mining的基础。