如何利用数据仓库优化数据分析?

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  面向主题是指让杂乱的数据结合业务划分,更容易着手处理而是杂乱的数据,数据处理人员只需知道哪些地方数据属于哪个主题,有如果基于主题再进一步处理;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,数据处理过程中清楚每一步的产出是哪些地方。

  1. 数据理解



  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,这样,亲戚亲戚让让.我.我 该如保充分利用哪些地方地方优势呢?

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  将会数据分析对数据质量、格式的要求火山岩就比较高,对数据的理解也还还能能 非常深刻,使得数据契合业务需求也要一定的过程,而是,根据亲戚亲戚让让.我.我 的经验,在整个数据分析流程中,用于数据处理的时间往往要指在70%以上。



  我我觉得,每有一一个 数据分析师将会数据处理师时会有人及的工作习惯和经验,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有些心得,希望对亲戚亲戚让让.我.我 有所帮助。

  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处理逻辑,全面了解相关业务;



  而数据仓库将会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。

  上图是数据仓库的有一一个 简单架构,还还能能 看得人,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以前,离米 处理了数据分析中的有一一个 疑问:

  第二,跨系统关联疑问,同有一一个 客户将会在不同系统中记录了不同的客户号,甚至指在不同的账号,进行数据整合时,总爱还还能能 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,完美处理跨系统关联疑问。

  数据分析要求数据是干净、全部的,而数据仓库最核心的一项工作而是ETL过程,流程如下:

  利用数据仓库进行数据分析无疑才能给亲戚亲戚让让.我.我 的工作带来很大便利,这样,究竟要如保操作呢?亲戚亲戚让让.我.我 首先非要解数据仓库的优势,数据仓库离米 还还能能 从如下有一一个 方面提升数据分析传输强度:

  5. 观察明细数据:让你真正了解数据,就还还能能 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。

  第一,跨系统数据架构设计 疑问,同有一一个 客户的储蓄交易和理财交易亲戚亲戚让让.我.我 在同一张事件表就还还能能 找到;

作者:蝙蝠侠 

  亲戚亲戚让让.我.我 还还能能 看得人,整个数据仓库被分为十大主题,而金融行业所有的数据、业务时会被这十大主题蕴含。当亲戚亲戚让让.我.我 还还能能 找某个信用卡账户信息时,亲戚亲戚让让.我.我 就去协议(AGREEMENT)主题,还还能能 某次存款交易信息时就去探寻事件(EVENT)主题,还还能能 某个理财产品相关信息就挖掘产品(PRODUCT)主题,这样类推,亲戚亲戚让让.我.我 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,亲戚亲戚让让.我.我 还还能能 做的而是拿到业务需求,理解数据仓库的模型,数据理解也就水到渠成了。

  数据仓库是面向主题的,有些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关于金融行业的早熟图片 期期图片 图片 图片 图片 模型:

  1. 研究数据仓库模型:数仓的精髓而是面向主题的模型,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;

  事实上,除此之外,数据处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

来源:IT168

  数据分析大致包括以下流程:

  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处理逻辑,更清楚的理解数仓加工模式,快速掌握数据加工技巧;

  笔者总结了如下经验:

  3. 数据跨系统关联

  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,还还能能 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;

  有如果,如保高效、快速地进行数据理解和处理,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,往往才能更加保证数据质量和数据全部性。

  首先,亲戚亲戚让让.我.我 来了解一下数据仓库吧!数据仓库是有一一个 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?笔者凭借人及的经验认为,基于业务需求,结合历史数据,利用相关统计学方式和有些数据挖掘工具对数据进行整合、分析,并形成一套最终处理某个业务场景的方案而是数据分析的过程。

  2. 数据质量

文章讲的是