我尝试阅读 Wikipedia 文章“提取、转换、加载”，但这只会让我更加困惑......
有人可以解释一下 ETL 是什么以及它实际上是如何完成的吗？
ETL 正在从一个系统获取数据（提取），修改它（转换）并将其加载到另一个系统（加载）。
而且不一定按这个顺序。您可以拨打电话或 ELT。但可能不是 LTE。 :-)
它是任何从一个系统获取数据并将其移动到另一个系统的进程的统称。
ETL 通常用于数据仓库。它不是加载数据仓库的特定实现，它只是一个非常高级的算法，应用于填充数据仓库。
提取是指从一个或多个数据库中取出数据。 转换意味着更改数据，但您需要更改数据以满足您的业务需求。 Load的意思是放到目标数据库中。
ETL 是提取、转换、加载三种数据库功能的缩写，这三种功能组合成一个工具，用于从一个数据库中提取数据并将其放入另一个数据库中。 提取是从数据库中读取数据的过程。 转换是将提取的数据从先前的形式转换为所需形式的过程，以便可以将其放入另一个数据库中。通过使用规则或查找表或通过将数据与其他数据组合来进行转换。 Load是将数据写入目标数据库的过程。 ETL 用于将数据从一个数据库迁移到另一个数据库，形成数据集市和数据仓库，并将数据库从一种格式或类型转换为另一种格式或类型。
ETL（提取、转换、加载）过程通过促进数据的获取、准备和集成以进行分析和建模，在数据科学中发挥着重要作用。在本文中，我们将在数据科学的背景下深入研究 ETL 流程，检查其关键组件和最佳实践。 摘录：
数据科学 ETL 过程的第一步是数据提取。数据可以来自各种位置，包括数据库、API、网络抓取、传感器数据、社交媒体平台等。提取阶段涉及识别相关数据源并检索所需数据。这可能需要查询数据库、发出 API 请求或利用网络抓取技术。提取的数据可以是结构化的、半结构化的或非结构化的，并且可以涵盖文本、数值、图像或其他形式的数据。 变形：
ETL 过程中的转换步骤对于数据科学至关重要。它涉及清理、预处理和操作提取的数据，使其适合分析和建模。此阶段包含数据清理、缺失值插补、数据标准化、特征工程、降维和数据聚合等任务。数据科学家可以在此阶段使用各种技术和算法，具体取决于数据的性质和分析的目标。 负载：
数据科学 ETL 过程的最后一步是数据加载。数据转换后，需要将其加载为合适的格式或结构以供进一步分析。这可能涉及将数据存储在数据库、数据湖或特定文件格式中。在加载过程中确保数据完整性和安全性以及建立适当的数据治理实践以遵守法规和内部政策至关重要。 数据科学中 ETL 的最佳实践：
为了最大限度地提高数据科学中 ETL 流程的有效性和效率，应考虑以下最佳实践：
Data Exploration and Understanding: Before initiating the ETL process, it is crucial to thoroughly explore and understand the data sources. This involves examining data schema, metadata, and relationships between different data sets.
Data Quality Assurance: Data quality is of utmost importance in data science. Ensuring the accuracy, completeness, consistency, and reliability of the data is essential. Employing data validation techniques and addressing data quality issues promptly are critical steps in this process.
Automation and Scalability: Automating the ETL process helps streamline repetitive tasks and reduces the likelihood of human errors. Leveraging tools, frameworks, or programming languages specifically designed for ETL, such as Apache Airflow, can improve efficiency, scalability, and maintainability.
Version Control: Applying version control practices to the ETL pipeline is crucial, especially when dealing with iterative data science projects. This ensures reproducibility and traceability of changes made to the ETL process, allowing for easier collaboration and debugging.
Documentation: Documenting the ETL process is essential for knowledge sharing, maintaining data lineage, and ensuring future reproducibility. Detailed documentation should include information about data sources, data transformations, assumptions made, and any changes implemented during the process.