edb數據庫是什么意思？EDB數據庫是易語言使用的數據庫，應用范圍比較小，不支持其他語音編程，而且 EDB數據庫 存儲數據量比較小，估計上一二萬條基本就非常慢。Access 數據庫是一種通用數據庫，適

edb數據庫是什么意思？

EDB數據庫是易語言使用的數據庫，應用范圍比較小，不支持其他語音編程，而且 EDB數據庫 存儲數據量比較小，估計上一二萬條基本就非常慢。

Access 數據庫是一種通用數據庫，適合大部分編程語音使用(C、C 、Java、VB等都可以)，存儲量還可以，幾萬條數據還能應付。

tb級數據是什么意思？

是指存儲數據量為1TB以上的數據庫，1TB相當于萬億字節(jié)，計算機容量一般用KB，MB，GB，TB來表示。TB級數據庫是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫，在信息化社會，充分有效地管理和利用各類信息資源，是進行科學研究和決策管理的前提條件。

數據分析一般包括哪些內容？

數據分析這算是一個比較大的一個框架，單從字面意思來講就是從數據中提取有用的規(guī)律或背后的邏輯。

工作中數據分析的職能主要分為以下6個步驟：

數據收集

數據清洗

數據儲存

指標計算

數據統(tǒng)計分析與建模

數據可視化

第一步數據收集：在前期我們數據尚未形成特定的體系的時候亦或者是我們的業(yè)務正在進行的時候，需要我們通過各種各樣的途徑去獲取數據。數據收集的方法多種多樣，其中可以用程序自動收集（數據埋點、網絡爬蟲、ERP或CRM系統(tǒng)自動生成等）、手工統(tǒng)計（Excel統(tǒng)計）、第三方網站提?。ㄍㄟ^公開數據網站下載，API等）等諸多方法，方法的選擇跟隨業(yè)務形態(tài)進行。

第二步數據清洗：收集來的數據是臟數據，需要通過數據清洗，也就是取其精華去其糟粕，這樣的數據才是我們能夠正常使用的數據。這一步的操作主要使用的是正則表達式進行數據清洗，收集來的數據各種格式都有，需要轉碼成特定的格式以及編碼。

第三步數據存儲：由于現(xiàn)在的公司數據越來越大，互聯(lián)網時代已經從IT轉變?yōu)镈T的時代，現(xiàn)在每個公司的業(yè)務數據都是呈現(xiàn)幾何倍數的增長，那么在存儲數據的時候肯定不可能還用以前那種用紙筆記錄的時代?，F(xiàn)在對于小數據量的公司一般也是用Excel文件進行數據存儲，許多公司以及采用數據庫產品進行數據存儲，市面也有很多性能很好的數據庫產品，例如Oracle、MySQL、SqlServer，現(xiàn)在對大數據還專門有對應的hive數據倉庫產品。這些產品都很好用，并且部分還是開源產品。就我們公司而言，之前使用的Oracle和MySQL以及SqlServer數據庫，目前因為業(yè)務線條的調整，已經將數據從單一的數據庫轉向hive數據倉庫存儲，更方便了技術、業(yè)務、分析師等角色對數據的應用提取。

第四步指標計算：在進行指標計算之前，需要數據分析師建立當前部門的KPI指標，對應著業(yè)務部門針對不同的業(yè)務場景反饋出業(yè)務好壞的數據與規(guī)則。這一步繁雜而持續(xù)，并且可能這項工作會貫穿整個數據分析生涯。什么是指標？指標就是衡量目標的方法，比如商品管理常用的庫存周轉率、毛利率等，運營?？吹穆窂睫D換，maketing?？吹腞OI等等，對應的指標反映出不同的業(yè)務場景的好壞，隨著業(yè)務的變換，企業(yè)階段的變換，指標也會一直在跟隨著變換。

第五步數據統(tǒng)計分析與建模：這個環(huán)節(jié)是整個數據分析流程中最有意思的一個環(huán)節(jié)，沒有之一。相比于之前的環(huán)節(jié)，在此環(huán)節(jié)你將會面臨各種各樣的挑戰(zhàn)。什么假設檢驗，什么線性回歸、什么特征工程、什么貝葉斯等都會遇到，在這里你將會看到各種數據背后的邏輯以及數據所產生的價值。并且在數據分析的過程中可能會遇到第二步的數據清洗過程，處理缺失值、處理異常值等。

第六步數據可視化：也就是數據展現(xiàn)，需要將第五步統(tǒng)計分析及建模的結果使用圖的形式體現(xiàn)出來，俗話說字不如表，表不如圖。市面上使用的比較多的數據可視化產品主要是Tableau、PowerBI、finebi、PPT等幾種。其中前三種主要是呈現(xiàn)交互式表格，也就是存儲于線上的報表，而PPT主要是以報告的形式呈現(xiàn)。

現(xiàn)在的數據分析可按照職能簡單劃分為幾個方向：

商業(yè)數據分析師

數據挖掘工程師

大數據開發(fā)工程師

以上幾種是當前的招聘時長相對比較常見的幾種崗位，各崗位之前各有不同。商業(yè)數據分析師主要是以業(yè)務為導向，將數據應用到企業(yè)的決策中，主要的工具是Python、R、Excel、SPSS、tableau、PowerBI等；數據挖掘工程師比較側重技術方向，主要反欺詐、垃圾郵件識別等數據應用，主要的工具是Python、Java、C、C 等；大數據開發(fā)工程師主要負責搭建數據平臺，利用hadoop、hive、spark、Python、Java、C、C 等工具開發(fā)適合公司數據流的數據平臺。數據分析是一個目前為止比較新興的崗位，因此大多數人都是在不斷的學習改進。

以上為我的一些拙見，有什么不足的地方歡迎補充交流。