如何利用数据仓库优化数据分析?

  • 时间:
  • 浏览:0
  • 来源:大发5分PK10APP下载_大发5分PK10APP官网

事实上,除此之外,数据除理人员还应该从中学习到 数据仓库的思想 :面向主题,逐层加工。

业务理解 – 数据理解 – 数据准备 – 建模 – 评估 – 部署

可见,数据仓库是整合的、面向主题的、数据质量高的、跨系统的优质数据源,这么,我就们该怎么能能充分利用哪些地方地方优势呢?笔者总结了如下经验:

利用数据仓库进行数据分析无疑有助给我就们的工作带来很大便利,这么,究竟要怎么能能操作呢?我就们首先需用了解数据仓库的优势,数据仓库离米 能能 从如下另另一十个 方面提升数据分析波特率单位:

2. 学习数据仓库设计文档:设计文档是业务与数据,数仓与源系统的桥梁,熟悉表间mapping映射,就能快速定位需求变量的来源和除理逻辑,全面了解相关业务;

面向主题是指让杂乱的数据结合业务划分,更容易着手除理曾经 杂乱的数据,数据除理人员只需知道哪些地方数据属于哪个主题,怎么能让基于主题再进一步除理;逐层加工则是指让细粒度的数据走向宽表的过程清晰,有层次,数据除理过程中清楚每一步的产出是哪些地方。

本文转自d1net(转载)

在整个数据分析流程中,数据除理的时间往往要居于70%以上!你这一 数字有这么我就震惊呢?为了提高分析波特率单位和质量,借用数据仓库进行数据分析是另另一十个 很好的挑选,完整版的工作最好的方法本文需用所介绍。

第二,跨系统关联问题报告 报告 ,同另另一十个 客户可能在不同系统中记录了不同的客户号,甚至居于不同的账号,进行数据整合时,一十个 劲需用找到同时的“纽带”来关联来自不同系统的信息,而数据仓库在ETL过程中就会整合相关客户信息,完美除理跨系统关联问题报告 报告 。

1. 数据理解

1. 研究数据仓库模型:数仓的精髓要是面向主题的模型,能理解各大主题域范畴,熟悉不同主题间的关系,基本就掌握了数仓的架构;

4. 研究ETL脚本:学习好多个数据仓库ETL加工脚本,能更细致的探索数据加工除理逻辑,更清楚的理解数仓加工模式,快速掌握数据加工技巧;

数据分析大致包括以下流程:

3. 数据跨系统关联

首先,我就们来了解一下数据仓库吧!数据仓库是另另一十个 面向主题的、集成的、相对稳定的、反应历史变化的数据集合。那数据分析又是干哪些地方的呢?笔者凭借我所有人的经验认为,基于业务需求,结合历史数据,利用相关统计学最好的方法和这一 数据挖掘工具对数据进行整合、分析,并形成一套最终除理某个业务场景的方案要是数据分析的过程。

我就们能能 看多,整个数据仓库被分为十大主题,而金融行业所有的数据、业务都会被这十大主题所含。当我就们需用找某个信用卡账户信息时,我就们就去协议(AGREEMENT)主题,需用某次存款交易信息时就去探寻事件(EVENT)主题,需用某个理财产品相关信息就挖掘产品(PRODUCT)主题,这么类推,我就们就会发现十大主题将整个金融行业的数据划分得非常清晰,我就们需用做的要是拿到业务需求,理解数据仓库的模型,数据理解也就水到渠成了。

2. 数据质量

可能数据分析对数据质量、格式的要求天然就比较高,对数据的理解也需用非常深刻,使得数据契合业务需求也要一定的过程,曾经 ,根据我就们的经验,在整个数据分析流程中,用于数据除理的时间往往要居于 70% 以上。

上图是数据仓库的另另一十个 简单架构,能能 看多,各业务源系统的数据经过ETL过程后流入数据仓库,当不同系统数据整合到数据仓库日后,离米 除理了数据分析中的另另一十个 问题报告 报告 :

数据分析要求数据是干净、完整版的,而数据仓库最核心的一项工作要是ETL过程,流程如下:

实在 ,每另另一十个 数据分析师可能数据除理师都会有我所有人的工作习惯和经验,以上是笔者经历两年多数据仓库开发、三年数据仓库和数据分析兼职者的经验总结的这一 心得,希望对我就们有所帮助。

第一,跨系统数据分类分类整理问题报告 报告 ,同另另一十个 客户的储蓄交易和理财交易我就们在同一张事件表就能能 找到;

5. 观察明细数据:让你真正了解数据,就需用对具体数据进行不同维度和层次的观察;比如事件表,从交易类型、时间、渠道、业务种类等多个维度捞好多个数据,观察某个相同条件下不同维度的交易变化,了解银行交易的全景信息,帮助理解业务,熟悉数据。

3. 熟悉数据字典表:数据字典是数据仓库物理存储的信息库,能能 通过数据字典了解库、表、字段不同层级的关系、存储、类型等信息;

数据仓库是面向主题的,好多好多 其自身与业务结合就相对紧密和完善,更方便数据分析师基于数据理解业务。下图是Teradata关于金融行业的心智心智心智性性心智成熟 图片 是什么模型:

怎么能让,怎么能能高效、快速地进行数据理解和除理,往往决定了数据分析项目的进度和质量。而数据仓库具有集成、稳定、高质量等特点,基于数据仓库为数据分析提供数据,往往有助更加保证数据质量和数据完整版性。

  (出自Teradata FS-LDM官方文档)

而数据仓库可能对源系统的数据进行了业务契合的转换,以及脏数据的清洗,这就为数据分析的数据质量做了较好的保障。

猜你喜欢

对象存储 OSS 常见问题

OSS具有与平台无关的RESTfulAPI接口,您可以 在任何应用、任哪年间、任何地点存储和访问任意类型的数据。以后OSS具有淬硬层 可扩展性,且您只需为实际用量付费,以后

2020-01-21

关于自强不息、奋发向上的故事!!

在美国,有有有另另一自己在一年之中的每一天里,都几乎做着同一件事;天后来 放亮,他就伏在打字机前,刚开使一天的写作。你你这个一个女人叫兰斯蒂芬*金,是国际上著名的恐怖小说大师

2020-01-21

看了一下别人的照片,就说不是我吹,就算长这样。她也看不上咱们在座的各位啊!这是什么思想?

我我觉得长相不重要的,扫描二维码下载你对你這個 回答的评价是? 我来答使用百度知道APP,立即抢鲜体验。你的手机镜头里或许有别人想知道的答案。有点儿推荐你好,看得人一下别人

2020-01-21

淘宝小游戏了解一下?技术引擎让你喜提2000条锦鲤

今天的淘宝是月活过6亿的超级APP,它承载的不仅仅是购物的能力,实际上在淘宝有非常丰厚的内容生态和内容体验。比如说以淘宝头条为代表的资讯类模块,以淘宝直播为代表的直播模块。对于

2020-01-21

有些人为啥总觉得白富美没男友,青春白白浪费,当人家是傻子么?

为你推荐:白富美为什么么这样。可是我旁人看不能而已特别推荐扫描二维码下载你对你这个回答的评价是?采纳数:9035获赞数:161504可选中一有4个 或多个下面的关键词,搜索相

2020-01-21