标签：知识 python 数据存储 提升 还需 部分 进阶 元组 bubuko
我们在上一篇文章中简单地介绍了数据分析的知识，数据分析知识主要分为5个模块，分别是数据获取、数据存储与提取、数据预处理、数据分析、数据可视化。不同模块的内容难易也是不一样的，下面我们就开始给大家详细讲解一下数据分析其他方面的知识。
首先给大家说说数据获取的知识，一般来说，数据获取的方式有两种，第一种就是公开数据，第二种就是通过Python爬虫获取数据。而外部数据的获取方式也有很多，比如获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，这就需要大家到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。当然我们也可以通过爬虫来获取信息。在学习爬虫之前需要我们先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数等等知识，当然我们还需要学会如何用 Python 库实现网页爬虫。
然后我们给大家讲讲数据存取。要想做好数据存取需要学习SQL语言。一般来说，在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据，如果你是一个分析师，也至少要懂得SQL的操作，能够查询、提取公司的数据。SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。一般来说企业数据库里的数据一定是大而繁复的，如果我们提取需要的部分数据使用Excel是不行的，但是SQL可以通过简单的命令帮我们完成这些工作。这就需要我们记住数据库的增、删、查、改的具体操作。这些是数据库最基本的操作。
而数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系是我们需要注意的事情。这个部分是SQL的进阶操作，多个表之间的关联，在我们处理多维度、多个数据集的时候非常有用，这也让你可以去处理更复杂的数据。
数据分析工作中的数据提取以及数据获取是十分重要的步骤，这就需要我们重视起这两个工作，这样才能够为后面的数据分析工作做好基础工作，希望这篇文章能够给大家带来帮助，由于篇幅原因小编就给大家介绍到这里了，我们会在下一篇文章中继续给大家介绍更多的知识。最后感谢大家花时间读完我们的文章。
标签：知识 python 数据存储 提升 还需 部分 进阶 元组 bubuko
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