探索数据库：经验总结与实践指南 (数据库实践经验)

作为现代大数据时代的主要储存工具，数据库在各行各业中得到广泛应用。对于很多开发者、数据分析师以及系统管理员来说，熟练掌握并且使用数据库是一个必经的学习和实践过程。本文将介绍数据库相关的知识和经验，为读者提供一份全方位的数据库实践指南。

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之一章：什么是数据库？

介绍：数据库是文件仓库，其功能是存储、管理和查询数据，是现代应用程序（如网站、应用程序等）的核心组成部分。而关系数据库是一种常见的数据库，其中数据存储在表中，并使用一种特定的语言进行查询和操作。

在本章，我们将详细介绍何为数据库，常见的关系型数据库以及其他类型的数据库。

1.1 关系型数据库（RDBMS）

介绍：关系型数据库（RDBMS）是一种使用结构化查询语言（SQL）来管理和处理数据的数据库。在此类数据库中，数据以表格的形式组织，并且表格之间有逻辑关系。 RDBMS更大的优势是可以用标准的SQL语言进行查询和操作数据。

但是，关系型数据库也有其不足，例如数据量过大时可能存在性能问题，且不适合存储半结构化和非结构化数据。

1.2 非关系型数据库（NoSQL）

介绍：除了关系型数据库，还有非关系型数据库，也被称为NoSQL数据库。与RDBMS不同的是，NoSQL数据库使用一种非结构化的数据模型进行存储，例如文档型数据库、键值型数据库以及图形数据库等。

优势：这些数据库在存储大型非结构化数据方面表现出色，并且能够进行更快速的读取和写入操作，因为它们不需要在查询或更新数据时执行复杂的组合操作。

但是，当需要进行复杂的查询操作时，使用NoSQL数据库可能会导致查询速度相对较慢，并且需要更高的学习和维护成本。

1.3 数据库管理系统（DBMS）

介绍：数据库管理系统（DBMS）是一种软件，用于管理、操作和维护数据库。 DBMS充当客户端和服务器之间的桥梁，以及处理用户请求和服务提供计算机之间数据流通的媒介。

在DBMS中，用户可以使用SQL等编程语言与数据库进行通信，并且在导入、查询、创建和删除数据方面具有很高的灵活性。

第二章：如何选择数据库？

介绍：根据业务需求选择适合自己场景的数据库是至关重要的。在这一章中，我们将介绍一些影响数据库选型的因素以及该如何选择适合自己场景的数据库。

2.1 性能

介绍：对于需要处理大量数据并需要保证查询速度和响应时间的业务，高性能的数据库是关键。需要评估数据库服务器的硬件配置以及网络拓扑。 从数据库引擎、数据库缓存和索引机制等方面综合考虑数据库的性能。

在处理大数据集时，RDBMS性能会受到一些限制，NoSQL数据库通常比RDBMS更适合这些场景，因为NoSQL数据库更侧重于横向扩展。

2.2 可靠性和稳定性

介绍：当数据质量和稳定性是业务核心的时候，数据库的可靠性和稳定性非常重要。关系型数据库在事务处理方面十分成熟，对于要求高一致性和数据安全的业务非常适用。但是在大规模负载情况下，这些数据库可能会出现性能问题。

NoSQL数据库专注于处理多节点架构和数据分布式存储，因此能够存储大量数据和处理高负载。但是，当节点故障时，数据可靠性方面需要比RDBMS更加关注。

2.3 精细化权限控制

介绍：如果有多个应用程序和多个用户具有不同的访问权限，并需要控制每个用户的可访问性，那么数据库的权限管理功能将变得至关重要。关系型数据库通常包含这些功能，并可以灵活地配置用户权限、数据连接和授权策略。

第三章：如何使用数据库？

介绍：在此章节中，我们将通俗易懂地介绍如何使用数据库，并提供一些实用技巧和更佳实践。

3.1 数据库建模

介绍：在数据库中建模是将数据转换为可管理的格式，主要使用ER模型进行建模。建模时要特别关注核心数据、取值范围和约束条件等内容。

3.2 数据库规范化和反规范化

介绍：数据库规范化是将数据库中的数据分解为较小的表格，并通过外键关联来建立逻辑关系。规范化可以提高数据的一致性和性能，但会增加查询的复杂性。

反规范化则将数据组合在一起，并将其写回到较大的表格中，由于反规范化通常涉及冗余数据，因此需要在存储和读取过程中保持数据一致性。一般情况下，反规范化适用于数据访问频度高、数据更新较少的场景。

3.3 数据库索引

介绍：数据库索引是用于加速数据检索操作的数据结构。可以使用主键、外键和唯一标识符等结构来索引表，以便更快地搜索和访问数据。

但是，过多的索引可能会导致查询性能变差、数据占用空间变大和数据更新变慢，因此需要权衡索引的数量和类型。常见的索引类型包括聚集索引、非聚集索引和全文索引等。

3.4 数据库性能优化

介绍：为了提高数据库的查询性能和响应时间，需要实施性能优化策略。这包括优化查询语句、优化索引、优化硬件配置和使用缓存机制等。还可以使用查询分析工具来寻找瓶颈，并进行优化。

第四章：个人实践与结论

在本文中，我们介绍了数据库的基础知识、数据库选择的关键因素以及数据库的更佳实践。然而，作为一名从事数据管理和分析工作的开发者、数据科学家和系统管理员，学习和实践数据库知识是非常必要的。

在个人实践中，需要考虑业务需求、数据大小、数据一致性、查询速度和安全性等因素来选择和配置适合自己场景的数据库。同时，需要不断学习和掌握最新的数据库技术和发展趋势，如云数据库、容器化数据库和分布式数据库等。

结论：使用正确的数据库可以使数据分析和数据管理变得更加高效和准确。通过本文介绍的数据库相关知识和实践指南，可以帮助我们更好地了解、选择和使用数据库。

相关问题拓展阅读：

• 论文关键词有什么要求？
• 数据分析需要掌握哪些知识？

论文关键词有什么要求？

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征稿

近年来，中国学者每年发表的科技论文有数百万篇，如何在浩瀚的论文海洋中脱颖而出，吸引读者的注意力，提高论文传播力和显示度，关键词起着十分重要的作用。关键词是能够明确表达学术论文的主体研究内容或中心思想的词或词组，其最初是为了满足

计算机系统

编制各种文献索引的需要而产生。作为文献检索的重要依据，关键词应具有专指性、全面性、规范性等特点。

但实际情况是，科技论文中存在大量的含义宽泛、无实质内容的无效关键词，如“应用”“分析”“问题”“研究”等等，大大降低了科技论文的检索效率和传播效果。

此前，已有学者对无效关键词展开研究，但其主要针对高校社科学报论文以及农业科技类论文，针对更广泛领域内的科技论文中常见无效关键词的计量学研究较少。

为此，本文以

中国知网

为文献来源数据库，结合文献［3-5］及编校实践经验，选取10个科技论文中出现频率较高、指向性不强、含义空泛的关键词，分别检索其在2023—2023年发表的科技论文中的出现频率，分析其年度分布规律及关键词共现网络。随后分别限定“大学学报”和“学院学报”以及“博士论文”和“硕士论文”(即博士和硕士的学位论文)为文献来源，对比分析常见无效关键词在不同类型期刊以及不同学历作者所著科技论文中的词频分布。最后分析常见无效关键词产生的原因及应对措施，以期提高科技论文作者和审读编校人员对关键词标引质量的认识。

1.检索范围和方法

检索范围:文献来源限定为中国知网“

基础科学

”“工程科技Ⅰ辑”“工程科技Ⅱ辑”“农业科技”“医药卫生科技”“信息科技”6类目录下的期刊、会议、学位论文等(即本文所指科技论文)，“大学学报”和“学院学报”，“博士论文”和“硕士论文”;文献语种限定为中文;关键词限定为

“应用”“对策”“问题”“管理”“设计”“措施”“影响”“现状”“研究”“发展”;

发表时间限定为—。

检索方法:以“关键词+发表时间”“关键词+发表时间+文献来源”为组合检索条件，在中国知网6大类科技文献目录下进行检索，获得各关键词在不同检索条件下的词频分布。为确保检索结果的有效性，每检索一次均随机选取若干篇论文，并核对这些论文中是否包含目标关键词。最后，将所得结果输入Excel软件进行统计分析(检索时间为—03-09)。

2.无效关键词的定义和分类

2.1无效关键词的定义

无效关键词是指词义宽泛、不能准确传达论文主题内容、不利于检索的词或词组，或是未经公认的缩写词等。它们与论文主题

相关性

不大，不能反映单篇科技论文的特点，不具检索价值。

2.2无效关键词的分类

无效关键词的分类目前尚无统一标准。本文根据文献［3.6］将无效关键词分为以下3类:1)表示国别或地域的泛而不专的名词，如“中国”“美国”“德国”等;2)“不能表示所属学科专用概念的不足以反映实质内容的词”，如“方法”“问题”“试验”“研究”“分析”等;3)加了

限定词

的复杂短语或是未经公认的缩略词等，如“新型甘蓝型油菜品种”“AP”等，它们虽然能反映文章主题，但不利于计算机检索、识别。

3.10个无效关键词计量学分析

3.1不同年份科技论文中10个无效关键词频率分布

结合已有研究及编校实践经验，本文针对第2类无效关键词展开研究。分别选取

“应用”“对策”“问题”“管理”“设计”“措施”“影响”“现状”“研究”“发展”

这10个科技论文中出现频率较高的无效关键词，限定文献来源为科技论文，在中国知网进行检索。10个无效关键词在2023—2023年发表的科技论文中的频率(以检索记录表示)及其累计词频(10个无效关键词检索记录条数之和与当年发表的科技论文总篇数的比值)分布如表1所示。由表1可见，整体看，不同年度无效关键词频率分布相对稳定，按检索记录数排序，从高到低依次为“应用”“对策”“问题”“管理”“设 计”“措施”“影响”“现状”“研究”“发展”，呈现出明显规律性。2023年，科技论文发表总量为篇，这10个无效关键词检索记录之和达82 732条(未排除有2个或多个无效关键词同时出现在同一篇科技论文中的情况)，每100篇文章里就有约4篇文章的关键词里包含这10个无效关键词之一，可见无效关键词的使用相当普遍。2023—2023年，“应用”这一关键词出现频率更高，且其检索记录在2023和2023年分别达20 267和20 203条，明显高于其他9个无效关键词的出现频率，说明科技论文作者选择“应用”作为关键词的比例较高。纵向来看，2023—2023年这10个无效关键词检索条数随年度的变化并无明显规律性，累计词频范围为3.7%～4.1%，其中2023和2023年的无效关键词累计词频均为3.7%左右(表1)，说明科技论文作者并未有意地减少无效关键词的使用，无效关键词将会伴随着科技论文作者的写作习惯而长期稳定地存在。

▼ 表1 2023—2023年科技论文中10个无效关键词频率及累计词频分布

3.2 10个无效关键词共词分析

共词分析法是指通过分析共同出现在同一篇文献中的关键词或主题词，从而鉴别某一学科知识结构和研究热点的方法。目前，基于关键词的共词分析法已被广泛应用于文献计量、信息系统、人工智能等领域。

本文以10个无效关键词为研究对象，分析其在2023—2023年共现关键词(即2个关键词同时出现在同一篇文献中的现象)分布情况，结果如图1所示。图1中，2023—2023年10个无效关键词“应用”“对策”“问题”“管理”“设计”“措施”“影响”“现状”“研究”“发展”的检索记录总数分别为94 100、50 287、41 644、37 074、34 989、30 565、26 275、23 905、22 225和18 448条。 数据来源于中国知网，本文仅展示频率排序第1～15的共现关键词。

▼ 图1 2023—2023年10个无效关键词共词分析

从图1可以看出，2023—2023年同一篇科技论文中同时出现2个无效关键词的现象相当普遍。例如，以“问题”为检索关键词，与其共现频率更高的关键词为“对策”，共现频率达15 223(图1(c))，也就是说，在一篇以“问题”为关键词的科技论文中，有大于1/3的概率会同时出现“对策”这一关键词。分析其余9个无效关键词的共词分布情况也可发现，与这些关键词共现频率较高的往往为无效关键词。例如，按照关键词共现频率排序，2023—2023年与关键词“应用”共现的无效关键词依次为“发展”“设计”“研究”，共现频率分别为2 188、1878和1 642(图1(a));与关键词“现状”“研究”“发展”共现频率较高的几乎均为“对策”“问题”“应用”等无效关键词(图1(h)～(j))，可见无效关键词共现网络不仅不能反映学科知识结构和研究热点，而且造成了信息资源的浪费。值得一提的是，在本文选取的10个无效关键词排名前15的共现关键词中，有7个共现关键词中出现了“建筑”或“建筑工程”，这可能与该领域的科技论文发文总量较大有关:以“建筑”为主题词进行检索，2023—2023年累计发文篇，约占科技论文总发文量篇的3%。

3.3不同期刊科技论文中10个无效关键词频率分布

以本文筛选出的10个无效关键词为检索条件，同时限定文献来源为“学院学报”和“大学学报”，检索得到2023—2023年不同类型期刊发表的科技论文中的10个无效关键词频率分布及其累计词频分布如表2所示。由表2可见，2023—2023年，发表于“大学学报”的科技论文明显比“学院学报”的科技论文多，但“学院学报”科技论文中无效关键词的出现频率明显比“大学学报”科技论文的高。例如，2023年，“大学学报”共检索到67 598篇文献，其中以“应用”为关键词的文献为100条;“学院学报”共检索到42 620篇文献，其中以“应用”为关键词的文献为305条，二者差异显著。由表2还可看出，2023—2023年，“大学学报”科技论文中的无效关键词累计词频分别为0.73%、0.72%、0.69%、0.58%和0.54%，“学院学报”科技论文中的常见无效关键词累计词频分别为3.36%、3.34%、2.89%、2.65%和2.56%，二者均随着年度的变化而逐渐降低，呈现出明显的规律性。同时，“大学学报”科技论文无效关键词累计词频明显比同期“学院学报”科技论文的低，说明前者关键词标引质量比后者的高。

▼ 表2 2023—2023年不同类型期刊科技论文中的10个无效关键词频率及累计词频分布

3.4不同学历作者所著科技论文中10个无效关键词累计词频分布

以本文筛选出的10个无效关键词为检索条件，同时限定文献来源为“硕士论文”和“博士论文”，检索2023—2023年不同学历作者所著科技论文中无效关键词频率分布及其累计词频(即10个无效关键词检索条数之和与“博士论文”和“硕士论文”总篇数的比值)分布，如表3所示。

▼ 表—2023 年不同学历作者所著科技论文中的 10 个无效关键词频率及累计词频分布

由表3可见，2023—2023年“硕士论文”总篇数显著高于“博士论文”总篇数，前者为后者的8.1～10.5倍;同时，“硕士论文”中10个无效关键词出现频率明显比“博士论文”的高，如2023年“硕士论文”中以“设计”为关键词的检索记录为203条，而“博士论文”中的检索记录仅为1条。由表3还可见，2023—2023年“硕士论文”中的无效关键词累计词频明显降低，分别为10.43‰、8.84‰、8.32‰、6.93‰和5.32‰，与2023年相比，2023年“硕士论文”无效关键词累计词频降幅达48.9%。2023—2023年“博士论文”中的无效关键词累计词频整体上也呈下降趋势，分别为2.39‰、1.70‰、1.71‰、1.57‰和1.40‰，5年间“博士论文”无效关键词累计词频降幅达41.4%。同时，“博士论文”中无效关键词累计词频明显比同期“硕士论文”中的低，说明无效关键词的出现频率与论文作者学历有一定关系。

4.10个无效关键词出现原因及应对措施

4.1 10个无效关键词出现的原因分析

综合分析结果可知，虽然在2023—2023年博士和硕士作者群体已逐渐减少无效关键词的使用，但是在2023和2023年发表的科技论文中，这10个无效关键词累计词频并无明显变化(约为3.7%)，说明无效关键词存在此消彼长的现象。本研究认为无效关键词出现的主要原因包括以下几个。

一是多数科技论文作者未接受有效的指导，不知道如何撰写合适的关键词。

有研究表明，多数高校学生承认自己未接受过系统的科研写作训练。屈李纯等针对328名硕士研究生展开调研，发现仅有17.39%的研究生熟悉关键词的选取。其实早在1987年，我国GB/T 7713—1987《科学技术报告、学位论文和学术论文的编写格式》明确规定:每篇论文应选取3～8个词作为关键词，如有可能，尽量用《汉语主题词表》等词表中提供的规范词语。2023年，国家新闻出版署发布了针对关键词的行业标准CY/T 173—2023《学术出版规范关键词编写规则》，其中阐述了关键词的定义和基本要求。遗憾的是，高等院校中有关科技论文写作的课程和培训仍然较少，很多作者甚至从未听说过《汉语主题词表》，其他企事业单位中的作者接触到最新的标准、规范、写作培训和指导的机会更少，这也就导致了低质量科技论文和无效关键词的稳定存在。例如，在未包括“质量”“分析”“技术”“原因”等无效关键词的情况下，2023—2023年，仅本文选取的10个无效关键词检索记录总数达条;进一步分析这些无效关键词的累计词频可发现，其整体呈先增加后降低的趋势，但变化幅度不大，可见科技论文作者使用无效关键词的现象依然普遍。

二是部分作者未从思想上重视关键词对于论文检索的重要作用。

有些中文科技论文作者只在乎论文是否能发表，是否能助其拿到学位或晋升职称，而对论文的关键词标引质量以及论文发表后的学术影响并不关心，这就导致科技论文中存在大量无检索价值的关键词。进一步分析图1还可以发现，作者在选取关键词时，往往只是根据刊物要求，简单地将论文题目拆分为3～8个关键词，而未仔细鉴别这些关键词是否能够准确地反映该篇论文的特点，导致同一篇论文中无效关键词共现的情况也相当普遍。例如，2023—2023年篇名中同时含“应用”和“研究”的科技论文检索记录达条，篇名中同时含“影响”和“研究”的科技论文检索记录达条，这也反映了部分作者从论文标题中选取关键词的随意性。

三是论文审读编校群体(包括论文指导教师和同行评议人员)把关不严。

目前，仍然有相当一部分的编校人员秉持着“改错不改好”的理念，在审读科技论文时仅仅关注变量符号和单位使用不规范、图表和公式编排不合理等，而针对论文关键词等能体现文章亮点的内容就抱着无所谓的态度，虽然也是“为他人做嫁衣裳”，但难免有不够走心之嫌。例如，2023—2023年来源于“学院学报”的科技论文总数为篇，其中10个无效关键词的累计词频为14.80%;而来源于“大学学报”的科技论文总数为篇，其中10个无效关键词的累计词频为3.26%(表2)，前者累计词频约为后者的4.5倍，可见“学院学报”的编校群体对关键词的标引质量控制严格程度比“大学学报”编校群体的低。同时，高等院校教师忙于申请项目、开公司，疏于指导学生进行学术研究及写作的现象依然存在，论文作者因学术不端而被撤稿或是撤销学位的报道也屡见不鲜，可见高等院校中部分导师和同行评议人员对学生学术论文的主体内容审读尚不够仔细，遑论论文中的关键词了。例如，2023—2023年“博士论文”总数为篇，其中10个无效关键词的累计词频为8.78‰;而“硕士论文”总数为篇，其中10个无效关键词的累计词频为39.84‰，后者约为前者的4.5倍(表3)，可见“硕士论文”的审读群体对关键词的标引质量控制严格程度比“博士论文”审读群体的低。

4.2无效关键词的应对措施

我们认为降低科技论文中的无效关键词出现频率的措施主要包括以下几个方面。

一是进一步加强对科技论文作者的指导与培训。

这就要求高等院校、各科技期刊编辑部以及其他企事业单位形成合力，建立合理的培训机制，定期开设写作课程或开展写作培训，对作者进行系统而全面的科技论文写作训练，使其加深对论文结构、论文要素、论文写作标准及规范的认识，提高综合写作能力，减少论文无效关键词的选取。例如，吉林大学《中国兽医学报》编辑部针对科技论文写作者开展“移动课堂”网络教学，取得了较好的效果。

二是科技论文作者应从思想上重视关键词对于文献检索的重要作用，同时在操作上严格执行关键词的编写规则。

作者应充分认识到关键词是科技论文检索的信息点，是表达论文主要学术观点的关键性因素，在论文写作中应避免使用无效关键词。CY/T 173—2023规定:关键词编写一般包括论文审读、主题分析、选词和编排;关键词应准确并充分揭示论文主题内容，重要的可检索内容不应遗漏。科技论文作者根据编写规则选取适宜的关键词后，还应以读者的身份进行反推:要检索这一研究领域的科技论文，是否会选择这样的关键词?合理、科学地标引关键词有助于提升文献利用率。

三是论文审读编校群体需对无效关键词进行严格把关。

关键词能够反映期刊研究热点和发展方向，关系着期刊的学术质量。论文审读编校群体应重视关键词的标引工作，选取合适的关键词有利于学术文献的有效传播和充分利用，从而有助于提高论文和期刊的学术影响力。例如，已成功入选“中国科技期刊卓越行动计划梯队期刊”的《中南大学学报(自然科学版)》严把期刊学术质量关，2023—2023年共发表论文2 385篇，其中10个无效关键词的出现频率为0;而《湖南城市学院学报(自然科学版)》同期共发表论文933篇，其中10个无效关键词的检索记录为68条，累计词频达7.3%。可见，论文审读编校群体在关键词的标引质量控制过程中发挥着重要作用。

结束语

在科学技术日新月异的今天，通过关键词检索相关研究领域的最新文献早已成为科研工作者最常用的检索方式之一。一方面，科技论文作者应主动学习科研写作标准和规范，参加科研写作课程学习或培训，根据论文主题选取恰当的、指向性强的关键词;另一方面，作者和审读编校人员都应从思想上重视关键词的标引，进一步加强对关键词标引质量的控制，避免使用无效关键词，以期实现科技论文快速而广泛的传播，提高科技论文的检索利用率和学术影响力。

本文来源中国知网，载于《编辑学报》2023年第4期，原题《科技论文10个无效关键词计量学分析》。

引文格式：伍锦花,陈灿华.科技论文10个无效关键词计量学分析.编辑学报,2023,32(04):.

本文为节选，为阅读及排版便利，本文删去了注释与参考文献等内容，敬请有需要的读者参考原文。

作者：伍锦花，陈灿华老师，《中南大学学报(自然科学版)》编辑部。

转载自：社科学术圈。版权归原作者所有。如涉及版权问题，请及时与我们进行联系。

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精彩推文回顾

1、首先明确，论文关键词是论文中出现频率更高，同时也是最为核心的词汇

2、论文关键词一般放在摘要后面

3、关键词要求简洁明了，概括性极强，但一定不要自创

4、论文关键词来源，在题目找到1-2个核心关键词，另外再从论文中找2-3个关键词就可以了。

论文的关键字通常和你这个论文的主要内容有关系，比如说你做的是一个乘机管理系统，那么你的关键字就要写管理系统，还有乘机这两个字，除此之外还有你实现的技术，比如说Java PHP。

1、根据论文的标题提取关键词。2、根据论文的主题提炼关键词。3、关键词的设计长度要3至8个词汇之间，并且排在“提要”的左下方。

数据分析需要掌握哪些知识？

首先应当可以熟练的使用办公软件，熟练使用各种数理统计、数据分析、数据挖掘念哗工具软件，熟悉各种做高好网站分析软件的应用。熟悉Linux操作系统，具备纯铅良好的行业分析、判断能力以及文字表达能力。

数毕并据分析需要学习以下几点：

一、统计学。二、编程能力。三、数据库。四、

数据仓库

。五、数据分析方法。六、数据分析工具。

想要成为

数据分析师

应该重点学习州铅以下两点：

1.python、SQL、

R语言

这些都是最基础的工具，python都是更好的数据入门语言，而R语言倾向于统计分析、绘图等，SQL是数据库。既然是数据分析，平时更多的时间就是与数据分析打交道，

数据采集

、数据清洗、数据可视化等一系列数据分析工作都需要上面的工具来完成。

2.业务能力

数据分析师存在的意义就是通过数据分析来帮助企业实现业务增长，所以业务能力也是必须。企业的产品、用户、所处的市场环境以及企业的员工等都是必须要掌握的内容，通过这些内容建立帮助手迹迹企业建立具体的业务指标、辅助企业进行运营决策等。

当然这些都是数据分析师最基本也是各位想转行的小伙伴需要重点学习的内容，以后想要有更好的发展，还需要学习更多的技能，例如企业管理，人工智能等。

关于数据分析师的学习可以到CDA数据分析认证中心看看。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。

1. Excel

提到Excel大家都不陌生，很多小白非常喜欢用Excel来进行数据分析银罩。即使是专业的分析人员，他们也会使用Excel处理聚合数据。

2. SQL语言

SQL(结构化查询语言)是一种用于处理和检索关系数据库中存储的数据的计算机语言，是关系数据库管理系统的标准语言。

3. 可视化工具

将数据可视化可以让人更加理解数据。人类都是视觉动物，图形往往比密密麻麻的文字更易于理解。

4. Python

Tableau、FineBI这一类的可视化工具，的确可以自动生成报告。但是，如果想要进行更深入的探索，你需要学习Python来进行数据挖掘。

Python是一种面向对象的高级编程语言，主要用于Web以及应用程序的开发。Python拥有图形和可视化工具、以及扩展的分析工具包，能够更好地帮助我们进行数据分析。

5. SAS

SAS(统计分析软件)是一套模块化的旅迅大型集成应用软件系统。它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。因此，SAS能够对数据进行深层次的拆搏此挖掘和分析。

6. Alteryx

Alteryx是一种自助服务分析工具。用户可以快速混合和准备数据，即便没有任何编程能力的人，也可以在Alteryx中构建数据工作流。同时，Alteryx的运行速度也非常快。使用拖放式工作流程和数据清理技术，仅需几分钟，你就能得到输出结果。

数据分析定义

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。

数据分析分类

数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。

数据分析饥慧常用方法

1、PEST分析：

2、SWOT分析：

3、5W2H分析：

4、7C罗盘模型：

数据分析常用工具

日常数据分析用的最多的还是办公软件尤其excel、word、ppt，数据存储处理可能用到一些数据库结合access用，另外目前一般公司小型关系数据库用mysql的还是比较多免费、轻量级，还有较多的也在用pg。

根据我总结的经验，一个合格的、高级的大数据分析师必须要掌握以下9种技能：

统计分析：大数定律、铅和抽样推测规律、秩和检验、回归、预测；

可视化辅助工具：excel、BI工具、python

大数据处理框架：Hadoop、storm、spark

数据库：SQL、MySql、槐肢盯DB

数据仓库：SSIS、SSAS

数据挖掘工具：Matlab、R语言、python

人工智能：机器学习

挖掘算法：数据结构、一致性

编程语言：Java、python

首先应当可以熟练的使用办公软件，熟练使用各种数理统计、数据分析、数据挖掘念哗工具软件，熟悉各种做高好网站分析软件的应用。熟悉Linux操作系统，具备纯铅良好的行业分析、判断能力以及文字表达能力。

关于数据库实践经验的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

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