数据分析平台的数据架构是构建在数据仓库之上的，它包括了数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据展示等多个环节。
数据采集：数据采集是数据分析的第一步，也是基础。数据采集通常通过API接口、Web爬虫、文件上传等方式进行。数据采集完成后，需要对数据进行清洗，去除重复、错误、不完整的数据，以及处理缺失值等。
数据存储：数据存储是将采集到的数据进行保存的过程。数据存储的方式有很多种，如关系型数据库、非关系型数据库、NoSQL数据库等。不同的数据存储方式适用于不同类型的数据，因此需要根据实际需求选择合适的数据存储方式。
数据处理：数据处理是对数据进行加工、转换的过程。数据处理主要包括数据清洗、数据整合、数据转换等步骤。数据清洗主要是去除重复、错误、不完整的数据；数据整合是将不同来源、不同格式的数据进行整合；数据转换是将原始数据转换为适合分析的数据格式。
数据分析：数据分析是对数据进行分析的过程。数据分析主要包括描述性分析、探索性分析、预测性分析等步骤。描述性分析主要是对数据的基本情况进行分析，如计算平均值、中位数、众数等；探索性分析主要是对数据的特征进行分析，如相关性分析、聚类分析等；预测性分析主要是对未来的数据进行预测，如时间序列分析、回归分析等。
数据展示：数据展示是将数据分析的结果以可视化的方式呈现出来。数据展示主要包括图表展示、报告展示等。图表展示是通过图形化的方式展示数据分析的结果，如柱状图、折线图、饼图等；报告展示是通过文字的形式展示数据分析的结果，如PPT、Word文档等。
总之，数据分析平台的数据架构是一个多层次、多环节的系统，从数据采集到数据展示，每个环节都至关重要。只有通过合理的数据架构，才能确保数据分析的准确性和有效性。
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