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数据分析师帮助提供销售和营销分析

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-07-21

对于认真考虑收入增长的企业，数据科学家和分析师团队的任务是将原始数据转化为见解

数据科学家和分析团队正在倾注不断增长的客户数据量，但同时也发现了越来越多与其工作有关的数据源，快速访问无数客户数据源，并将这些数据放入高级分析平台，在这种情况下，数据的运行并使用函数实现自动化常见的手动任务。

借助其统一数据分析平台，为数据团队提供了强大的工具，可为企业提供可行的见解和预测

在数分钟内连接到源并安排正在进行的提取过程，以将数据移动到通用云数据服务中，摄取问题CPDA数据分析师在广泛使用的统一数据分析平台，为数据团队提供了强大的工具，可为企业提供可行的见解和预测，它是一个平台，允许用户快速存储，探索，分析和处理海量数据，但是首先数据需要进入环境，这是任何人开始分析数据之前都需要解决的个障碍。

我们可以从许多不同的销售和市场营销SaaS应用程序中提取数据

我们可以执行一些python代码以将数据加载到目录中，并开始对数据进行建模或可视化数据，直到对结果满意为止，完成后我们可以将数据框另存为群集中的全局表，以供他人使用或以DELTA格式放置，

从目录中的数据创建表

dataFrame =“ / FileStore / tables”

数据= spark.read.format（“ csv”）。option（“ header”，“ true”）。option（“ inferSchema”，“ true”）。load（dataFrame）

data.write.mode（“ overwrite”）。saveAsTable（“ MOCKDATA”）

让我们检查一下上面的一小部分python代码。行有一个变量“ dataFrame”，该变量指向Lambda函数从上方将数据加载到其中的目录，下一行将加载该目录中的所有数据。现在，我们告诉它格式，如果它具有标头，以及是否应从文件推断模式，我们告诉集群以全局表的形式写入数据，这样它就可以在执行此代码块之后继续存在。如果我们已设置它来处理新的数据加载，我们还告诉它覆盖数据。我们将其命名为“ MOCKDATA”，现在任何人都可以轻松进入Databricks并发出简单的SQL语句