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)

xml 复制代码

<!-- 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

json 复制代码

{ 
"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

我是Dylan

无限进步