【摘要】数据探索是对数据进行初步研究处理，目的是为了更好的理解其特殊性质，以便后来选择合适的数据预处理和数据分析技术。那么，在数据分析过程中，如何对数据源进行分析呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!

弄清数据源的结构和表间关系，这样的好处贯穿数据分析的全过程。比如此前用BI工具FineBI做可视化分析时，数据量很大，但我只要弄清楚“销售”这一个主题，主题下有合同分析、项目成本分析、日销售、月销售等分析。FineBI好处就在于自动建立表间关系，当然并不说明你不需要了解，表间会存在一些字段不对应的情况，要不前期就处理好，要不后期根据标的了解，在自动建立联系的基础上，再审查一遍。

在纷繁的表、字段中，你真正关注的为数不多，需要将它们挑选出来，重点描述。例如对于帐务上面的费用字段，他们之间的逻辑关系一定要搞清楚。对于这种关系，一个好的开发方法就是选取一些用户的实际数据，观察他们的费用，在帐户上的余额每月如何变化，而帐单上的明细是多少，销帐明细中从哪些帐户上扣掉这些费用。观察了四五个客户，这种关系自然明了。最终，可以形成一份数据源分析报告，从限定范围内的每个表开始，给出概念定义，以及设计层面与概念层面不相符之处(例如概念上用户表存放的是当前活动用户，而销户的已经转移到另一张表，但其实此表中还是存在已销户用户)，将表的字段进行分组，例如在通话详单中，可以分成本方用户信息、对方用户信息、网络信息、通话信息，计费信息等，这可以便于理解。

关于如何对数据源进行分析，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。