大数据分析模型深度介绍
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1. 数据分析多层模型介绍 这个金字塔图像是数据分析的多层模型，从下往上一共有六层：
底下第一层称为Data Sources 元数据层。
比如说在生产线上，在生产的数据库里面，各种各样的数据，可能是银行的业务数据，也可能是电信运营商在交换机里面采集下来的数据等等，然后这些生产的数据通过ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程，通过这个过程，我们可以把需要的数据放到数据仓库里面，那这个数据仓库就是多层模型中的第二层。
数据仓库主要是给我们需要存放的数据提供一个物理基础，我们对数据进行分析，原材料都放在这个数据仓库里面，这几年以来，除了数据仓库这个概念，还兴起了数据集市这个概念，数据集市其实就是部门级的数据仓库，规模比较小一点的数据仓库。
再上面一层是Data Exploration，这层主要做统计分析的事情，比如我们算均值、标准差、方差、排序、求最小\\大值、中位数、众数等等，这些统计学比较常用的指标，另外还有些SQL查询语句，总的来说主要是做一些目标比较明确，计算方法比较清楚的事情。
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第四层是Data Mining数据挖掘层，数据挖掘与数据分析（统计分析）有什么区别呢，数据分析往往是统计量和算法比较清楚，数据挖掘往往是目标不是很清楚，在实现目标的过程中采用什么方法不能确定，所以数据挖掘比数据分析难度要高很多。
第五层是数据展现层，把数据分析和数据挖掘得出来的结果通过数据展现层的图表、报表把他展现出来，也可以称为数据可视化。
最后把这些图表、报表交给决策者，以这个为基础做一些决策。
2. 数据分析工具简介 常用的数据分析工具，包括一些厂商的数据库产品，包括IBM的DB2、甲骨文的Oracle数据库。这些厂商的数据库本身带有一些统计分析的包，里面有些标准的功能可以做数据分析工作，但用这些自带的数据分析工具功能相对不够专业。主要反映在缺乏标准的统计函数，比如做一个线性回归模型，需要写一大堆SQL语句，甚至要写一个plsql程序才能完成。但是在专业的统计软件只需要写一个简单的函数就可以完成。
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