如何利用数据仓库优化数据分析?

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1. 研究数据仓库模型:数仓的精髓可是面向主题的模型,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;

第二,跨系统关联问题图片,同那么 客户肯能在不同系统中记录了不同的客户号,甚至所处不同的账号,进行数据整合时,老要须要找到一齐的“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图片。

实在,每那么 数据分析师肯能数据除理师不会有另一方的工作习惯和经验,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其他心得,希望对一群人儿儿有所帮助。

其他,如保高效、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,往往并能更加保证数据质量和数据完整版性。36大数据(http://www.36dsj.com/)

2. 数据质量

在整个数据分析流程中,数据除理的时间往往要所处70%以上!你這個数字有那么让人震惊呢?为了提高分析波特率和质量,借用数据仓库进行数据分析是那么 很好的选用,完整版的工作辦法 本文全是所介绍。

上图是数据仓库的那么 简单架构,并能看到,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事先,大概除理了数据分析中的那么 问题图片:

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可是ETL过程,流程如下:

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。36大数据(http://www.36dsj.com/)

3. 数据跨系统关联

本文作者:毕马威大数据挖掘

一群人儿儿并能看到,整个数据仓库被分为十大主题,而金融行业所有的数据、业务不会被这十大主题涵盖。当一群人儿儿须要找某个信用卡账户信息时,一群人儿儿就去协议(AGREEMENT)主题,须要某次存款交易信息时就去探寻事件(EVENT)主题,须要某个理财产品相关信息就挖掘产品(PRODUCT)主题,那么类推,一群人儿儿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,一群人儿儿须要做的可是拿到业务需求,理解数据仓库的模型,数据理解也就水到渠成了。

业务理解 – 数据理解 – 数据准备 – 建模 – 评估 – 部署

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;

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,那么,一群人儿儿该如保充分利用有有哪些优势呢?

数据仓库是面向主题的,其他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早熟是什么是什么 是什么是什么期期期模型:

首先,一群人儿儿来了解一下数据仓库吧!数据仓库是那么 面向主题的、集成的、相对稳定的、反应历史变化的数据集合。那数据分析又是干有哪些的呢?笔者凭借另一方的经验认为,基于业务需求,结合历史数据,利用相关统计学辦法 和其他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可是数据分析的过程。

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,并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;

数据分析大致包括以下流程:36大数据(http://www.36dsj.com/)

笔者总结了如下经验:36大数据(http://www.36dsj.com/)

来源:51CTO

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;

第一,跨系统数据埋点问题图片,同那么 客户的储蓄交易和理财交易一群人儿儿在同一张事件表就并能找到;

利用数据仓库进行数据分析无疑并能给一群人儿儿的工作带来很大便利,那么,究竟要如保操作呢?一群人儿儿首先须要了解数据仓库的优势,数据仓库大概并能从如下那么 方面提升数据分析波特率:

5. 观察明细数据:让你真正了解数据,就须要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。

肯能数据分析对数据质量、格式的要求碳酸岩就比较高,对数据的理解也须要非常深刻,使得数据契合业务需求也要一定的过程,那么 ,根据一群人儿儿的经验,在整个数据分析流程中,用于数据除理的时间往往要所处70%以上。

而数据仓库肯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。

面向主题是指让杂乱的数据结合业务划分,更容易着手除理那么 杂乱的数据,数据除理人员只需知道有哪些数据属于哪个主题,其他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有哪些。

1. 数据理解