數(shù)據(jù)分析處理的技術(shù)體系主要包括以下幾個(gè)部分：

1. 數(shù)據(jù)收集與整理：這包括從各種來(lái)源（如數(shù)據(jù)庫(kù)、文件、互聯(lián)網(wǎng)等）收集原始數(shù)據(jù)，然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去重、格式化等操作，使其符合后續(xù)分析的需求。

2. 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：將清洗后的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在合適的數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，以便后續(xù)的查詢和分析。常見的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)有關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（如MySQL、Oracle等）、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（如MongoDB、Redis等）以及大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)（如Hadoop、Spark等）。

3. 數(shù)據(jù)分析工具：常用的數(shù)據(jù)分析工具有Excel、SQL、Python、R、SPSS、SAS等。這些工具可以幫助我們進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、統(tǒng)計(jì)分析、可視化等操作。

4. 數(shù)據(jù)分析方法：根據(jù)不同的分析目標(biāo)，選擇合適的數(shù)據(jù)分析方法。常見的數(shù)據(jù)分析方法有描述性統(tǒng)計(jì)、相關(guān)性分析、回歸分析、時(shí)間序列分析、聚類分析、分類分析等。

5. 數(shù)據(jù)可視化：通過(guò)圖表、圖形等方式，將數(shù)據(jù)分析的結(jié)果直觀地展示出來(lái)，幫助用戶更好地理解和解釋分析結(jié)果。常用的數(shù)據(jù)可視化工具有Tableau、Power BI、D3.js等。

6. 數(shù)據(jù)分析模型：根據(jù)業(yè)務(wù)需求，建立適合的數(shù)據(jù)分析模型，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘和分析。常見的數(shù)據(jù)分析模型有線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)等。

7. 數(shù)據(jù)分析報(bào)告：將數(shù)據(jù)分析的結(jié)果整理成報(bào)告，為決策者提供有力的數(shù)據(jù)支持。常見的數(shù)據(jù)分析報(bào)告格式有PPT、Word文檔、PDF等。