数据分析框架分为四层：数据规划、数据采集、数据分析、数据决策。
数据分析工作大多时间耗费在数据采集、清理、转换等脏活累活上面，最有价值的分析和决策部分往往耗时很少。做大数据分析要尽可能使用工具实现底层的自动化操作，并把工作重心放在最有价值的分析和决策两个层面上。
作者：张溪梦 Simon
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来源：知乎
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在整个数据分析框架中，用户是数据的来源，也是数据分析最终要服务的对象。整个分析框架可以分为四大层次，依次是：数据规划、数据采集、数据分析和数据决策。从用户、业务系统，到数据采集平台、ETL、数据仓库， 再到分析、BI、DM、AI、洞察，再到决策、行为、价值，最终回到用户。
上面整个分析框架中，越底层的占用的时间和精力越多，而顶层的耗时较少。从产生的价值来看，越底层的产生的价值越低，越顶层的产生的价值越高。大家想一下就会理解，做数据分析的过程大多时间是耗费在数据采集、清理、转换等脏活累活上面，最有价值的分析和决策部分往往耗时很少。
因此，大家做数据分析应该把重心放在最有价值的分析和决策两个层面上，并且尽可能使用工具实现底层的自动化操作。
