etl的概念，etl和elt数据处理上的区别？

一、etl的概念，etl和elt数据处理上的区别？

ETL分别是“Extract”、“ Transform” 、“Load”三个单词的首字母缩写也就是“抽取”、“转换”、“装载”，但我们日常往往简称其为数据抽取。ETL是BI/DW（商务智能/数据仓库）的核心和灵魂，按照统一的规则集成并提高数据的价值，是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程，是实施数据仓库的重要步骤。ETL包含了三方面：

“抽取”：将数据从各种原始的业务系统中读取出来，这是所有工作的前提。

“转换”：按照预先设计好的规则将抽取得数据进行转换，使本来异构的数据格式能统一起来。

“装载”：将转换完的数据按计划增量或全部导入到数据仓库中。与ETL相比，ELT的优点是转换的同时可以引用大量的数据。 缺点是可能仅仅抽取和装载了数据，跳过了转换过程。

有些ETL工具是先将数据从源抽取(E)，装载(L)到目标数据库，再在目标数据库做转换(T)，所以有些人给这类工具一个专门的名称叫ELT。

二、ETL和ssisssasssrs是个什么关系？

ssis ssas SSRS是BI的三个部分。ETL是数据抽取（Extract）、清洗（Cleaning）、转换（Transform）、装载（Load）的过程，ETL是用SSIS来实现的，也就是说SSIS是ETL工具。而SSAS是建立多维数据集，SSRS是建立前台报表。

三、对于数据ETL，怎样实现高效的数据清洗？

　　在这个由物联网(IoT)，社交媒体，边缘计算以及越来越多的计算能力(如量子计算)支持的数字时代，数据可能是任何企业最有价值的资产之一。正确(或不正确)的数据管理将对企业的成功产生巨大影响。换句话说，它可以成败一个企业。

　　这就是原因，为了利用这些巨大的数据，无论大小，企业都在使用机器学习和深度学习等技术，以便他们可以建立有用的客户群，增加销售量并提高品牌忠诚度。

　　但是在大多数情况下，由于具有许多收集源和各种格式(结构化和非结构化)，数据可能是不准确，不一致和冗余的。

　　通过向机器学习算法提供具有此类异常的数据，我们是否可以及时，全面地访问相关信息?

　　不，当然不!首先需要清除此类数据。

　　这就是数据清理的地方!

　　数据清理是建立有效的机器学习模型的第一步，也是最重要的一步。至关重要!

　　简而言之，如果尚未清理和预处理数据，则机器学习模型将无法正常工作。

　　尽管我们经常认为数据科学家将大部分时间都花在修补ML算法和模型上，但实际情况有所不同。大多数数据科学家花费大约80%的时间来清理数据。

　　为什么?由于ML中的一个简单事实，

　　换句话说，如果您具有正确清理的数据集，则简单的算法甚至可以从数据中获得令人印象深刻的见解。

　　我们将在本文中涉及与数据清理相关的一些重要问题：

　　a.什么是数据清理?

　　b.为什么需要它?

　　c.数据清理有哪些常见步骤?

　　d.与数据清理相关的挑战是什么?

　　e.哪些公司提供数据清理服务?

　　让我们一起开始旅程，了解数据清理!

　　数据清洗到底是什么?

　　数据清理，也称为数据清理，用于检测和纠正(或删除)记录集，表或数据库中的不准确或损坏的记录。广义上讲，数据清除或清除是指识别不正确，不完整，不相关，不准确或其他有问题(“脏”)的数据部分，然后替换，修改或删除该脏数据。

　　通过有效的数据清理，所有数据集都应该没有任何在分析期间可能出现问题的错误。

　　为什么需要数据清理?

　　通常认为数据清理是无聊的部分。但这是一个有价值的过程，可以帮助企业节省时间并提高效率。

　　这有点像准备长假。我们可能不喜欢准备部分，但我们可以提前收紧细节，以免遭受这一噩梦的困扰。

　　我们只需要这样做，否则我们就无法开始玩乐。就这么简单!

　　让我们来看一些由于“脏”数据而可能在各个领域出现的问题的示例：

　　a.假设广告系列使用的是低质量的数据并以不相关的报价吸引用户，则该公司不仅会降低客户满意度，而且会错失大量销售机会。

　　b.如果销售代表由于没有准确的数据而未能联系潜在客户，则可以了解对销售的影响。

　　c.任何规模大小的在线企业都可能因不符合其客户的数据隐私规定而受到政府的严厉处罚。例如，Facebook因剑桥数据分析违规向联邦贸易委员会支付了50亿美元的罚款。

　　d.向生产机器提供低质量的操作数据可能会给制造公司带来重大问题。

　　数据清理涉及哪些常见步骤?

　　每个人都进行数据清理，但没人真正谈论它。当然，这不是机器学习的“最奇妙”部分，是的，没有任何隐藏的技巧和秘密可以发现。

　　尽管不同类型的数据将需要不同类型的清除，但是我们在此处列出的常见步骤始终可以作为一个良好的起点。

　　因此，让我们清理数据中的混乱!

　　删除不必要的观察

　　数据清理的第一步是从我们的数据集中删除不需要的观测值。不需要的观察包括重复或不相关的观察。

　　a.在数据收集过程中，最常见的是重复或多余的观察结果。例如，当我们组合多个地方的数据集或从客户端接收数据时，就会发生这种情况。随着数据的重复，这种观察会在很大程度上改变效率，并且可能会增加正确或不正确的一面，从而产生不忠实的结果。

　　b.不相关的观察结果实际上与我们要解决的特定问题不符。例如，在手写数字识别领域，扫描错误(例如污迹或非数字字符)是无关紧要的观察结果。这样的观察结果是任何没有用的数据，可以直接删除。

　　修复结构错误

　　数据清理的下一步是修复数据集中的结构错误。

　　结构错误是指在测量，数据传输或其他类似情况下出现的那些错误。这些错误通常包括：

　　a.功能名称中的印刷错误(typos)，

　　b.具有不同名称的相同属性，

　　c.贴错标签的类，即应该完全相同的单独的类，

　　d.大小写不一致。

　　例如，模型应将错字和大小写不一致(例如“印度”和“印度”)视为同一个类别，而不是两个不同的类别。与标签错误的类有关的一个示例是“不适用”和“不适用”。如果它们显示为两个单独的类，则应将它们组合在一起。

　　这些结构错误使我们的模型效率低下，并给出质量较差的结果。

　　过滤不需要的离群值

　　数据清理的下一步是从数据集中过滤掉不需要的离群值。数据集包含离训练数据其余部分相距甚远的异常值。这样的异常值会给某些类型的ML模型带来更多问题。例如，线性回归ML模型的稳定性不如Random Forest ML模型强。

　　但是，离群值在被证明有罪之前是无辜的，因此，我们应该有一个合理的理由删除一个离群值。有时，消除异常值可以提高模型性能，有时却不能。

　　我们还可以使用离群值检测估计器，这些估计器总是尝试拟合训练数据最集中的区域，而忽略异常观察值。

　　处理丢失的数据

　　机器学习中看似棘手的问题之一是“缺少数据”。为了清楚起见，您不能简单地忽略数据集中的缺失值。出于非常实际的原因，您必须以某种方式处理丢失的数据，因为大多数应用的ML算法都不接受带有丢失值的数据集。

　　让我们看一下两种最常用的处理丢失数据的方法。

　　a.删除具有缺失值的观察值：

　　这是次优方式，因为当我们丢弃观察值时，也会丢弃信息。原因是，缺失的值可能会提供参考，在现实世界中，即使某些功能缺失，我们也经常需要对新数据进行预测。

　　b.根据过去或其他观察结果估算缺失值：

　　这也是次优的方法，因为无论我们的估算方法多么复杂，原始值都会丢失，这总是会导致信息丢失。大数据分析机器学习AI入门指南https://www.aaa-cg.com.cn/data/2273.html由于缺少值可能会提供信息，因此应该告诉我们的算法是否缺少值。而且，如果我们推算我们的价值观，我们只是在加强其他功能已经提供的模式。

　　简而言之，关键是告诉我们的算法最初是否缺少值。

　　那么我们该怎么做呢?

　　a.要处理分类特征的缺失数据，只需将其标记为“缺失”即可。通过这样做，我们实质上是添加了新的功能类别。

　　b.要处理丢失的数字数据，请标记并填充值。通过这样做，我们实质上允许算法估计缺失的最佳常数，而不仅仅是用均值填充。

　　与数据清理相关的主要挑战是什么?

　　尽管数据清理对于任何组织的持续成功都是必不可少的，但它也面临着自己的挑战。一些主要挑战包括：

　　a.对引起异常的原因了解有限。

　　b.错误地删除数据会导致数据不完整，无法准确地“填写”。

　　c.为了帮助提前完成该过程，构建数据清理图非常困难。

　　d.对于任何正在进行的维护，数据清理过程既昂贵又费时。

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四、etl和数据分析的区别？

二者主要负责的工作内容不同。

etl主要负责数据的接入，清洗，入库，能够保证业务人员使用。

数据分析主要负责数据监控，异动归因，以及数据的其他问题。

五、常用的内部数据获取工具是etl？

不是etl，etl是指的数据的清洗转换传输功具

六、ETL和UL的区别？

ETL和UL认证都是北美地区的安全认证标志，但它们在认证标准、认证费用、认证时间以及机构性质等方面存在一些区别。认证标准：ETL认证和UL认证都要求产品通过国家认可测试实验室（NRTL）的测试，符合相应的安全标准。然而，ETL认证主要关注产品的基本安全性能，而UL认证则更加注重产品的整体安全性能。认证费用：ETL认证的费用比UL认证低很多，一般只有UL认证的一半左右。这主要是因为ETL认证的测试项目相对较少，而且可以通过CB测试报告转，节省了大量的检测费用。认证时间：ETL认证的时间也比UL认证要短的多。在特殊情况下，ETL可以先发证，再进行工厂审查，为产品的出口节省了宝贵的时间。而UL认证通常需要更长的认证时间，需要进行多轮测试和审查。机构性质：UL是美国最具有权威的认证机构之一，是一家独立的、营利的、为公共安全做试验的专业机构。而ETL认证则是由世界领先的质量与安全机构Intertek天祥集团专属标志，该机构在北美具有广泛的知名度和认可度。综上所述，ETL和UL认证在认证标准、认证费用、认证时间以及机构性质等方面存在一些差异。企业在选择认证时，需要根据产品特点和市场需求进行综合考虑，选择最适合自己的认证方式。

七、主题数据和专题数据的关系？

主题和专题的关系是包含与被包含的关系，主题是教师基于学科的阶段学习要求与学生发展需求确立的综合性学习活动的综合核心要职。而主题是在较高层次上将信息系统中的数据进行综合归类和分析，利用一个抽象的概念。

八、ETL与大型数据库的关系与应用：深入解析数据处理的关键策略

在当今信息化高速发展的时代，数据的重要性不言而喻。为了有效管理和利用海量数据，ETL技术应运而生。ETL是Extract（抽取）、Transform（转换）和Load（加载）三个阶段的缩写，涉及将数据从不同来源抽取、进行必要的转换，并最终加载到目标数据库中。本文将重点探讨ETL如何与大型数据库结合，以实现高效的数据处理与管理。

一、什么是ETL？

ETL是数据仓库和BI（Business Intelligence，商业智能）处理的核心部分，主要包括以下三个步骤：

• Extract（抽取）：从各种数据源（如关系型数据库、NoSQL数据库、文件系统等）中提取数据。这些数据可能格式各异，数量庞大。
• Transform（转换）：对抽取的数据进行清洗、集成和转换，使其符合目标数据库的结构和标准。这一过程中可能需要进行数据合并、去重、格式转换等操作。
• Load（加载）：将经过处理的数据加载到目标数据库或者数据仓库中，供后续的数据分析和使用。

二、大型数据库的定义与应用

大型数据库通常指能够处理大量数据并支持高并发访问的数据库系统。它们通常具备以下特点：

• 高容量：能够存储PB级别的数据。
• 高性能：支持快速的数据读取和写入。
• 高可扩展性：可以通过横向或纵向扩展来处理更大规模的数据。
• 支持复杂查询：可以处理复杂的SQL查询和多表关联。

在实际应用中，大型数据库被广泛用于金融、电信、医疗、电子商务等行业，用于管理客户数据、交易数据、位置数据等多种类型的信息。

三、ETL在大型数据库中的重要性

ETL技术在大型数据库环境中发挥着极为重要的作用，主要体现在以下几个方面：

• 数据整合：在企业内，数据通常存在于不同的系统和格式中。ETL过程可以将这些散落的数据信息集成到一个统一的数据库中，使数据管理更加简洁高效。
• 提高数据质量：在转换的过程中，ETL能够识别并纠正数据错误，如缺失值、异常值等，确保最终加载的数据质量，进而优化后期的数据分析效果。
• 支持实时数据处理：现代的大型数据库系统通常支持增量加载，即在ETL过程中仅抽取新增或变更的数据，实现实时或近实时的数据更新。
• 降低数据分析的复杂性：通过对数据的清洗和转换，ETL能够为后续的数据分析提供结构化和标准化的数据，使分析师更容易进行分析，减少了因数据不一致而导致的错误。

四、ETL工具的选择与应用

在实际操作中，选择合适的ETL工具是提高工作效率的关键。市场上有多种ETL工具可供选择，部分较为流行的工具包括：

• Informatica PowerCenter：适用于大型企业环境，具备强大的数据质量管理功能。
• Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS)：与微软的SQL Server紧密集成，适合Windows平台下的ETL任务。
• Talend：一个开源ETL工具，具有友好的用户界面和良好的社区支持。
• Apache NiFi：专注于数据流的管理与监控，适合于大数据环境。

五、ETL过程中常见的挑战与解决方案

尽管ETL在大型数据库中的应用带来了诸多好处，但在实际操作中仍然面临许多挑战：

• 数据源的多样化：不同的数据源有不同的数据结构和格式，如何高效地集中抽取是一个难点。可以通过使用插件和API等方式来提高兼容性。
• 数据质量问题：数据在来源的多样性中存在错误和不一致性。需要在ETL的转换阶段实施严格的数据清洗规则，保证数据录入的精准性。
• 系统资源消耗：ETL过程可能占用大量的CPU和内存资源，影响到其他生产系统。因此，需要合理安排ETL任务的执行时间，最大限度地降低对生产系统的冲击。
• 技术人员的技能要求：ETL的实施需要专业的技术人员，有时企业需要对员工进行培训或引入外部专家。

六、ETL与ELT的区别

在谈及数据处理的技术时，除了ETL，还有一个相关概念就是ELT（Extract-Load-Transform）。它们之间的主要区别在于数据处理的顺序：

• ETL：先进行数据抽取和转换，然后再加载到目标数据库中。这一过程更适合传统数据仓库。
• ELT：先将数据抽取后加载到目标数据库中，然后在数据库内部进行数据转换。这一方式更适合云数据平台，支持更大的数据处理能力。

企业在选择ETL或ELT时，应根据自身的数据需求、架构特性与资源状况来做出决策。

七、未来发展趋势

随着数据量的爆炸性增长和技术的不断进步，ETL和大型数据库的结合将朝着以下几个方向发展：

• 自动化：越来越多的ETL工具将引入自动化功能，减少人工干预，提高工作效率。
• 实时数据处理：无限制地支持实时数据处理能力，将加快数据分析和决策的速度。
• 智能化：结合人工智能技术，提高数据质量监控、异常检测等功能，助力数据管理的智能化。
• 多云环境：大数据处理将在多云环境下实现更加灵活的ETL解决方案。

总之，ETL与大型数据库的紧密结合为企业提供了强大的数据处理能力，不断满足日益增长的商业需求。希望通过本文，您能对ETL与大型数据库之间的关系有更深入的理解，同时掌握一些实用的ETL实践经验。

感谢您阅读这篇文章，希望这篇文章对您理解ETL技术和大型数据库的关联，以及如何有效管理和利用数据将有所帮助。

九、花洒etl950和etl980的区别？

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十、etl处理后的数据怎么供接口使用？

1，数据源确认 2，分析维度和事实度量 3，通过逻辑进行数据清洗 4、清洗完成加载至在第2步设计好的数据仓库中。