比如说在生产线上，在生产的数据库里面，各种各样的数据，可能是银行的业务数据，也可能是电信运营商在交换机里面采集下来的数据等等，然后这些生产的数据通过ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程，通过这个过程，我们可以把需要的数据放到数据仓库里面，那这个数据仓库就是多层模型中的第二层。

　　数据仓库主要是给我们需要存放的数据提供一个物理基础，我们对数据进行分析，原材料都放在这个数据仓库里面，这几年以来，除了数据仓库这个概念，还兴起了数据集市这个概念，数据集市其实就是部门级的数据仓库，规模比较小一点的数据仓库。

　　再上面一层是Data Exploration，这层主要做统计分析的事情，比如我们算均值、标准差、方差、排序、求最小\大值、中位数、众数等等，这些统计学比较常用的指标，另外还有些SQL查询语句，总的来说主要是做一些目标比较明确，计算方法比较清楚的事情。

　　第四层是Data Mining数据挖掘层，数据挖掘与数据分析（统计分析）有什么区别呢，数据分析往往是统计量和算法比较清楚，数据挖掘往往是目标不是很清楚，在实现目标的过程中采用什么方法不能确定，所以数据挖掘比数据分析难度要高很多。

　　常用的数据分析工具，包括一些厂商的数据库产品，包括IBM的DB2、甲骨文的Oracle数据库。这些厂商的数据库本身带有一些统计分析的包，里面有些标准的功能可以做数据分析工作，但用这些自带的数据分析工具功能相对不够专业。主要反映在缺乏标准的统计函数，比如做一个线性回归模型，需要写一大堆SQL语句，甚至要写一个plsql程序才能完成。但是在专业的统计软件只需要写一个简单的函数就可以完成。

　　展现层在数据分析中是一个很重要的组成部分，在大家的心目中数据分析软件只是读数据和算数据，结果算出来就OK了。但其实结果算出来以后对于数据分析还远没有结束，还需要把结果展现出来，有些时候可能结果的展现比计算花的时间还要多。

　　根据信息图显示，Android先生的头发有47%的可能是黑色的，戴眼镜的几率为37%，有36%的可能是北美人，30%的可能脸上长雀斑。71%的时 间会穿T恤，下身穿牛仔裤的时间占了62%。工作只占了38%，玩游戏却占了62%，平均每个月会用掉582MB的数据流量。这种图称为信息图，在数据分析这个行业里面，是数据展现工作的主要组成部分。