从Excel到数据库：数据分析全流程与Kettle ETL实战指南

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文章目录

• 前言
• 一、数据分析步骤
• 二、数据透视表
• [三 、数据透视图](#三 、数据透视图)
• [四 、kettle(工具)](#四 、kettle(工具))
• • • 1.etl介绍
    • [2.常见的数据格式 :](#2.常见的数据格式 :)
    • 3.结构化数据
    • 4.基本使用过程
• 五、Excel--->MySQL
• • • [1. kettle链接数据库](#1. kettle链接数据库)
    • 2.输出设置
    • 3.mysql之间的转换
    • 4.数据库表的更新插入
• [六 、MySQL--->Excel](#六 、MySQL--->Excel)
• [七 、作业(定时任务)](#七 、作业(定时任务))
• 总结

前言

在当今数据驱动的时代，数据分析已成为各行各业不可或缺的核心能力。无论是企业决策、业务优化还是个人技能提升，掌握高效的数据处理与分析工具都显得尤为重要。本文旨在系统介绍数据分析的完整流程，从数据采集、清洗到处理分析与可视化，并重点讲解 Excel 数据透视表、数据透视图以及强大的 ETL 工具 Kettle 的使用方法。

一、数据分析步骤

• 数据采集
• 数据清洗
• 数据处理与分析(软件)
• 数据可视化

二、数据透视表

• excle 处理能力

  

  • 注意 : 当原表新加列或者行数据时候 透视表的数据不会更新.超级表可以解决这个问题.

• 超级表

  

三 、数据透视图

四 、kettle(工具)

1.etl介绍

• 将分散的数据,集中的收取到数据仓库中的过程
  

2.常见的数据格式 :

• CSV ：数据 ，数据 ，数据 ，...

• XML : 标签格式(类似html语句)

<!-- 用户信息XML --> 
<users> 
   <user id="001"> 
   	<name>张三</name>
   	<age>22</age>
   	<hobby> 
   		 <item>看书</item> 
   		 <item>跑步</item> 
   	</hobby> 
   </user> 
</users>

• json : K-V格式 . 注意逗号 ,双引号

{ 
"users": [ 
	{ 
		"id": "001",
		"name": "张三",
		"age": 22, 
		"hobby": ["看书", "跑步"] 
	}
 ]
}

3.结构化数据

• 结构化数据(schema) : 可以转化二维表形式 csv
• 半结构化数据 : xml , json
• 非结构化数据 : 图片 , mp3...

4.基本使用过程

五、Excel--->MySQL

1. kettle链接数据库

• 先创建数据库
• 在kettle中--->新建转换--->主对象树---->链接数据库
  

2.输出设置

3.mysql之间的转换

4.数据库表的更新插入

六 、MySQL--->Excel

• 判断组件
  

• sql脚本
  
  

七 、作业(定时任务)

总结

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