数据仓库：
ETL流程：提取、转换和加载数据，整合来自不同来源的数据，以支持分析和报告。
数据挖掘：利用数据仓库中的数据进行深入分析，识别业务趋势和模式。
第三部分：特殊数据的处理与分析
数据清洗：
去重：删录，确保数据唯一性，这对于分析结果至关重要。
填补缺失值：采用均值填补、插值法等方法处理缺失数据，避免影响分析结果。
标准化：统一数据格式，确保数据一致性，便于后续分析和比较。
数据分析方法：
统计分析：
描述性统计：总结数据特征（如均值、标准差、频率分布），帮助快速了解数据概况。
推断统计：使用假设检验方法（如t检验、卡方检验）评估样本数据 亚洲华人华侨数据库 的显著性，帮助做出数据驱动的决策。
机器学习：
监督学习：通过标注数据训练模型（如分类、回归），用于预测和决策支持。
非监督学习：发现数据的内在结构（如聚类分析），识别相似性和差异性。
大数据分析：
实时分析：使用流处理技术（如Apache Kafka）处理实时数据流，支持即时决策。
批处理：利用Hadoop处理历史数据，生成数据报告和趋势分析。
案例研究：
Netflix：如何通过用户观看数据分析和推荐算法提高用户留存率，个性化推荐内容。
谷歌：利用搜索数据和用户行为优化广告投放，提高广告效果和用户点击率。
