数值数据一旦被摄取，就需要有效存储以供将来处理和分析。常见的存储解决方案包括关系数据库 数据库数据湖和分布式文件系统。存储的选择取决于数据量访问模式和性能要求等因素。
数据处理该组件包含对数值数据执行的所有操作，以根据业务 德国电话号码 需求对其进行转换丰富和聚合。处理任务可能包括过滤聚合标准化特征工程等。可以采用 等数据处理框架或定制解决方案来大规模执行这些任务。
数据转换在许多情况下，数值数据在分析之前需 奥地利 电话号码列表 要转换或转换为不同的表示形式。这可能涉及特征缩放降维编码分类变量或应用数学变换。数据转换步骤对于为下游分析和机器学习任务准备数据至关重要。
数据分析与可视化管道的最后阶段涉及分析数值数据以提取可操作的见解和趋势。数据分析技术可能包括统计分析机器学习算法时间序列分析等。可视化工具例如 或可用于创建有意义的可视化，以帮助理解数据。
