数据存取和数据处理作为数据分析的两个重要的环节。
数据处理是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。
数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。
数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。数据处理技术的发展及其应用的广度和深度，极大地影响了人类社会发展的进程。
数据存取安全主要考虑以下三个方面
1．数据存储安全
对有数据信息存储的文件或数据在访问或输入时均设置监控措施。
2．数据的存取控制安全
从信息系统处理角度对数据存取提供保护，存取控制需与操作系统密切配合，同时又与系统环境和操作方式的关系极大，时常会因为这方面出现问题而带来损失和危害。在建立计算机系统时必须十分慎重地处理这方面的问题。
3．数据传输安全
数据传输安全是指确保在数据通信过程中，数据信息不被损坏或丢失，这方面的保护方法有以下几种。
(1)链路加密。对通信网络中两个节点之间的、单独的通信线路上的数据进行加密保护。
(2)点到点保护。在网络中，数据提供从源点到目的地的加密保护。
(3)加密设备的管理。对加密设备的使用、管理、保护都有完整、有效的技术措施；同时，在数据传输的安全中，也必须防止通过各种线路与金属管道的传导泄漏电磁波形成的辐射泄漏。因此，必须采取相应的保护措施，包括选用低辐射显示器、可靠的接地以及计算机的设计应符合国家安全标准的规定等。
数据存取：SQL语言
在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据，如果你是一个分析师，也至少要懂得SQL的操作，能够查询、提取公司的数据。
SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情况下的数据：企业数据库里的数据一定是大而繁复的，你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根据你的需要提取2017年所有的销售数据、提取今年销量最大的50件商品的数据、提取上海、广东地区用户的消费数据……，SQL可以通过简单的命令帮你完成这些工作。
数据库的增、删、查、改：这些是数据库最基本的操作，但只要用简单的命令就能够实现，所以你只需要记住命令就好。
数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系：这个部分是SQL的进阶操作，多个表之间的关联，在你处理多维度、多个数据集的时候非常有用，这也让你可以去处理更复杂的数据。
SQL这部分比较简单，主要是掌握一些基本的语句。当然，还是建议你找几个数据集来实际操作一下，哪怕是最基础的查询、提取等。
数据预处理：Python（pandas）
很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确的分析结果。
比如销售数据，有一些渠道的销售是没有及时录入的，有一些数据是记录重复的。比如用户行为数据，有很多无效的操作对分析没有意义，就需要进行删除。
那么我们需要用相应的方法去处理，比如残缺数据，我们是直接去掉这条数据，还是用临近的值去补全，这些都是需要考虑的问题。
对于数据预处理，学会 pandas （Python包）的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：
选择：数据访问（标签、特定值、布尔索引等）
缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充
重复值处理：重复值的判断与删除
异常值处理：清除不必要的空格和极端、异常数据
相关操作：描述性统计、Apply、直方图等
合并：符合各种逻辑关系的合并操作
分组：数据划分、分别执行函数、数据重组
Reshaping：快速生成数据透视表
不用SQL就能完成的数据存取和数据处理的工具
亿信华辰ABI无需SQL语句就能进行数据存储。
数据处理分析一体化
数据处理与分析
一站式完成数据建模、数据处理、数据分析，快速交付数据分析类项目。
构建小型数仓
面向业务分析构建数据仓库，实现数据融合，提升数据分析效率。
可视化ETL工具
通过拖拽式的流程设计，实现数据的抽取、清洗、转换、装载与调度，方便技术人员操作。
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