如何使用数据仓库


这篇文章主要讲解了“如何使用数据仓库”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“如何使用数据仓库”吧!面向主题,数据仓库会规划各种业务主题,所以我们需要理解各大主题的范畴以及之间的关系,这样就了解了数据仓库的基本架构。集成,数据仓库的数据会来自各个业务系统数据或者外部爬取数据,所以需要我们知道每个数据仓库的模型字段都是来自哪个源,这样我们就能快速全面的了解相关业务。相对稳定,数据仓库的数据一般不会实时变化,所以我们今天看去年的数据和明天看去年的数据是一样的,如果我们发现某一个月度数据不对,就可能需要重新汇总历史月份每天的数据(请理解数数仓小伙伴们没及时给你数据)反应历史变化,这就是为什么预测一般就需要数据分析师们大显身手了。首先数据分析又是干什么的呢?基于业务需求,结合历史数据,利用相关统计学 香港云主机方法和某些数据挖掘工具算法对数据进行整合、分析,并形成一套最终解决某个业务场景的方案(刚入门数据分析的浅显思考)。听团队小伙伴说,在数据分析的过程中有大部分的工作都是在处理数据(大部门分我认为是60%工作量),所以为了提高工作效率和质量,借助数据仓库进行数据分析无疑是一个很好的选择。如何来使用数据仓库呢?了解原始数据,想要真正地理解指标,你必须了解原始明细数据,知道是哪里来的,经过了怎样维度的计算得到的。寻找“干净”数据,数据分析要求数据都是“干净的”(可以作为算法特征输入),而数据仓库中的模型一般都符合你的要求。我们需要找到“干净的”模型,但事实往往不会很顺利,我们需要找到相近的数据,然后自己找到之间同的“纽带”(关联条件)汇总数据。反馈数据,数据分析在做完整个分析方案后,可以和数据放仓库小伙伴一起分享成果,让数据仓库同事学习数据分析思路的同时,也可以更好地规划模型,从而进入良性循环。数据仓库和数据分析都存在的组织架构在很多大团队会有,很多小团队是没有专门的数据分析人员或者数据仓库人员的,二者是合为一体的。感谢各位的阅读,以上就是“如何使用数据仓库”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对如何使用数据仓库这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是开发云,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!

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