统计分析用什么建立数据库

统计分析使用的数据库建立主要有以下几种：

1. 关系型数据库（RDBMS）：关系型数据库是最常用的数据库类型之一，它使用表格来存储和组织数据。常见的关系型数据库包括MySQL、Oracle、SQL Server等。关系型数据库具有结构化的数据模型和强大的查询语言，适用于复杂的数据分析和查询需求。

2. 数据仓库（Data Warehouse）：数据仓库是一种专门用于存储大量历史数据并支持复杂分析的数据库。数据仓库通常采用多维模型（OLAP）来组织数据，并提供灵活的查询和分析功能。常见的数据仓库平台包括Teradata、Greenplum、Snowflake等。

3. 列式数据库（Columnar Database）：列式数据库是一种将数据按列存储的数据库，相比于传统的行式数据库，列式数据库在数据分析场景下具有更高的性能和效率。列式数据库适用于对大量数据进行聚合、统计和分析的场景，常见的列式数据库包括Vertica、ClickHouse等。

4. NoSQL数据库：NoSQL数据库是一类非关系型的数据库，它通过键值对、文档、列族等非结构化的数据模型来存储数据。NoSQL数据库适用于大规模数据存储和分布式计算，常见的NoSQL数据库有MongoDB、Cassandra、Redis等。

5. 内存数据库（In-Memory Database）：内存数据库将数据存储在内存中，以提供更快的数据访问速度和响应时间。内存数据库适用于对实时数据进行快速分析和查询的场景，常见的内存数据库有SAP HANA、MemSQL等。

需要根据具体的数据分析需求和场景来选择适合的数据库建立方式，综合考虑数据规模、查询复杂度、性能需求等因素，选择最合适的数据库建立方式能够提高统计分析的效率和准确性。

在进行统计分析时，建立一个适合存储和管理数据的数据库是非常重要的。数据库是一个用于存储和组织数据的系统，它可以帮助我们有效地管理大量的数据，并提供方便的查询和分析功能。在选择建立数据库时，我们可以考虑以下几种类型的数据库。

1. 关系型数据库（RDBMS）：关系型数据库是最常用的数据库类型之一。它使用表格来组织数据，并使用结构化查询语言（SQL）进行数据管理和查询。关系型数据库具有良好的数据一致性和完整性，并且支持复杂的查询操作。常见的关系型数据库包括MySQL、Oracle、SQL Server等。

2. 非关系型数据库（NoSQL）：非关系型数据库是一种灵活的数据库类型，它不使用表格来组织数据，而是使用键值对、文档、列族等非结构化的方式存储数据。非关系型数据库适用于存储大量的非结构化数据，并具有良好的可扩展性和高性能。常见的非关系型数据库包括MongoDB、Cassandra、Redis等。

3. 数据仓库：数据仓库是一个用于存储大量历史数据的数据库，它主要用于分析和决策支持。数据仓库通常采用关系型数据库或列式数据库来存储数据，并提供复杂的数据分析功能，例如OLAP（联机分析处理）和数据挖掘。常见的数据仓库包括Teradata、Greenplum等。

4. 图数据库：图数据库是一种专门用于存储和分析图形数据的数据库类型。它使用图形结构来组织数据，并提供高效的图形查询和分析功能。图数据库适用于存储和分析具有复杂关系的数据，例如社交网络、推荐系统等。常见的图数据库包括Neo4j、Titan等。

在选择建立数据库时，我们需要根据具体的需求和数据特点来进行选择。关系型数据库适用于结构化数据和复杂查询，非关系型数据库适用于非结构化数据和高可扩展性要求，数据仓库适用于历史数据分析，图数据库适用于图形数据分析。同时，我们还需要考虑数据库的性能、可靠性、安全性等方面的要求。

在统计分析中，建立数据库是非常重要的一步。数据库的设计和建立可以帮助统计分析人员有效地管理和存储大量的数据，以便进行进一步的数据分析和挖掘。在建立数据库时，可以选择不同的数据库管理系统（DBMS）来满足具体需求，以下是一些常用的数据库建立方法和操作流程。

1. 确定需求和目标
   在建立数据库之前，首先需要明确统计分析的需求和目标。这包括确定需要收集和存储的数据类型、数据量、数据结构等。根据具体的需求和目标，可以选择合适的数据库管理系统和数据库模型。

2. 选择数据库管理系统
   数据库管理系统是建立和管理数据库的基础软件。常用的数据库管理系统包括MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server、PostgreSQL等。选择数据库管理系统时，需要考虑多个因素，如性能、可扩展性、安全性、成本等。

3. 设计数据库结构
   数据库结构是指数据库中的表、字段、索引等组织形式。在设计数据库结构时，需要根据具体的需求和目标，定义合适的表和字段，并确定它们之间的关系。可以使用关系型数据库模型（如ER模型）或其他适合的模型（如文档型数据库、图数据库等）。

4. 创建数据库和表
   在选择数据库管理系统后，可以使用相应的工具或命令行界面创建数据库。创建数据库后，可以根据设计的数据库结构，创建相应的表和字段。可以使用SQL语句或可视化工具来创建表和字段，如使用CREATE TABLE语句或使用数据库管理工具的图形化界面。

5. 设计数据录入和更新流程
   在建立数据库后，需要设计合适的数据录入和更新流程。这包括确定数据来源、数据格式、数据录入方式等。可以使用数据录入工具或编写脚本来进行数据录入和更新。

6. 设计数据查询和分析流程
   数据库的主要作用是支持数据查询和分析。在建立数据库时，需要设计合适的数据查询和分析流程。可以使用SQL语句进行查询和分析，也可以使用数据库管理工具提供的图形化界面进行交互式查询和分析。

7. 数据库维护和管理
   建立数据库后，需要进行定期的数据库维护和管理工作。这包括备份和恢复数据库、优化数据库性能、监控数据库运行状态等。可以使用数据库管理工具或编写脚本来完成这些任务。

总结：
建立数据库是统计分析的重要一步，需要根据具体需求和目标选择合适的数据库管理系统、设计数据库结构、创建数据库和表、设计数据录入和更新流程、设计数据查询和分析流程，以及进行数据库维护和管理。这些步骤可以帮助统计分析人员有效地管理和分析大量的数据。