可能您并不是一名数据处理专家，但是只要关注业务的能力和思维的能力足够强大，相信您也能够参与到数据处理的过程中。对于数据处理领域，常常用“三个表”来代表处理的流程。那么接下来，我们就从三个表的概念开始对数据处理进行深入剖析。

一、“三个表”概念

“三个表”指的是：源数据表、中间表、结果数据表。每个表的作用不同，关系密切，也构成了整个数据处理的核心流程。

源数据表：指的是存储原始数据的表格。源数据表基本上是从现有的系统中抽取出数据，以进一步进行处理分析。当然，有些情况下，源表也可能来自原始数据记录的手动录入，因而不少处理需要从读取数据时就进行特别分析。

中间表：是指在数据处理的过程中，为了完成某种响应而临时而设置的表，存储处理中实时的中间数据状态。例如，有时我们会选择对源数据进行一些特殊的转化，从而获得更好的分析效果。每次对源数据进行一次转化，都需要临时记录中间转换成的数据，这个时候中间表就发挥其大作用，进行数据的中转、存储。

结果数据表：是指在数据处理完成后生成的表，存储最终处理结果的数据。结果数据表的生成是数据处理目的的重要过程，因为这将决定业务分析的正确性。

二、如何选用表

在选择表时，我们应该通盘考虑整个数据处理流程，选择最符合业务需求的表，才能得到正确的结果。

源数据表：根据业务需求选择合适的源数据表，如果数据不够全面和准确，后续分析的结果将无法足够准确。所以，保证源数据的质量和完整性对于数据处理过程至关重要。

中间表：在对大数据进行分析时，往往需要对数据进行针对性的特定分析，从而得到某类数据的更细节的结果，这样可以更好地决策。特别需要注意的是，中间表里的数据结果不能因为不及时替换而产生混淆，否则会为后续分析带来不必要的麻烦。

结果数据表：最终结果数据表是整个数据处理过程的落地产物。在下一步业务分析时，这些处理结果将要被反复使用，所以保证准确性和insight的内容才能是重中之重。

三、数据处理过程

1、清洗源数据表：在进行数据处理初始阶段，先对源数据进行清洗，剔除不具有代表性和符号不一致的数据，提高数据的质量和完整性。

2、对源数据进行处理：在完成源数据清洗以后，对原始数据进行转化处理，例如将备注信息进行标记分类并赋值，根据业务需要对数据进行统计，计算新增用户数量、累计用户数量等。

3、将处理后的数据存储到中间表格：存储处理后的数据到中间表中，下一步数据处理将主要是从中间表中查询数据，因此中间表的良好状态才是数据流的正常运转基础。

4、从中间表中进行多维度计算和统计等处理，并生成最终结果数据表。最终结果数据表的生成，在数据处理过程中起着举足轻重的作用。因此，必须去认真处理和验证生成流程的全过程。

四、数据处理分析

数据分析这一环节的精准性对一个项目的巨大决策有着非常大的影响。所以，我们在这一步需要对数据进行分析，结合业务需求，利用多种数据分析方法（如多维分析、主成分分析聚类分析等），去挖掘数据背后的规律，并对数据进行图表分析和可视化展示，使得数据的更细节的属性能够得以更好地理解与分析。

五、数据分析结果判断与应用

在分析数据之后，需要根据实际情况对分析结果进行认真审查，确认数据分析结果是否符合实际需求，进行了详实和全面的比对和有效性的验证工作。只有这样，才能保证数据处理和分析的准确性和实用性，同时更好的为业务运营提供一条数据安全和准确的路径。

总的来说，“三个表”作为整个数据处理流程中的核心要素，对于数据处理来说扮演着至关重要的角色。在业务分析中只有数据的质量和完整性保障才能确保分析结果更有意义，同时数据的准确性和insight也扮演着业务决策的基础依据，作为企业数据分析的一把利器，三个表的优化不仅能提升分析效率，更重要的是提高业务分析的精准性，促进企业运营的高效发展。