本模块聚焦数据全生命周期管理。数据采集阶段需掌握Flume、Kafka等工具实现日志收集与流式数据传输，理解结构化与非结构化数据的差异。数据清洗环节要学习使用Python/Pandas处理缺失值、重复值及异常值，通过航空公司航班数据清洗案例掌握正则表达式与数据转换技巧。数据分析阶段需建立维度建模思维，使用SQL进行多表关联查询，并借助Spark SQL处理TB级数据集。在机器学习应用层面，重点讲解特征工程构建与监督学习模型（如随机森林）的落地实施。配套提供超市销售数据分析的完整项目文档供学员参考。