(2) mongodb数据库:非关系数据库(nosql) 。mongoDB、mongoDB的使用场景是怎样的？版本化API和在线重分片的结合，让用户不必担心未来的数据库升级和业务变化；本地原生时间序列数据平台也使MongoDB能够支持更广泛的工作负载和业务场景；新的MongoDBShell可以改善用户体验，这是MongoDB5.0的功能 。
1、 数据分析的流程顺序是什么?包括几个步骤?【mongo 数据分析】【简介】今天，相信大家对大数据工程师并不陌生 。作为一个热门且高薪的职业，很多人都想转行做大数据工程师，而作为大数据工程师的必备技能之一就是数据分析 。你知道数据分析的流程顺序是什么吗？它包括几个步骤吗？一、数据采集数据采集是数据分析最根本的操作 。想分析一个东西，首先要收集 。因为目前对数据收集的需求 ， 一般有Flume、Logstash、Kibana等东西 。，而且都可以通过简单的设备结束杂乱的数据收集和数据汇总 。
千万不要一上来就用它来做一些算法和模型，这样效果没有参考性 。数据预处理的原因是很多数据有问题 ， 比如他遇到一个异常值(我们都是正的突然跳出一个负值)，或者一个缺失值，我们都需要对这些数据进行预处理 。三、数据存储数据预处理之后，接下来的问题就是:数据应该如何存储？一般我们最熟悉的是MySQL、Oracle等传统联系数据库，它们的好处是可以快速存储结构化数据，支持随机访问 。
2、做 数据分析要掌握哪些软件和知识点?上海先锋网认为数据分析无论是统计分析、数据挖掘还是商业智能，学习的时候都需要掌握各种分析手段和技巧，尤其是分析软件工具！学习数据分析一般是先学软件，再学应用，再学理论和原理！没有软件不要学方法，因为学了也不会 ， 除非自己会编程 。Idea X、Y轴:第一维度:数据存储层>数据报表层>数据分析 layer >数据表示层；第二个维度:用户级>部门级>企业级BI级 。首先，存储层:1 。Access2003、Access07等 。:最基本的个人数据库；2.MySQL数据库；3.SQLServer2005或更高版本；4.DB2、Oracle5.BI级(其实这不是数据库，而是基于之前的数据库，主要是数据库的企业应用级 。一般这个时候的数据库叫做数据仓库 ， 基于DW级别的数据存储基本上就是一个商业智能平台，可能会集成各种数据分析，报表，分析，展示！
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