数据分析作为运营人员必备的核心技能，对职业发展起着尤为重要的作用。本文将基于基于业务场景，分享几种基础的数据分析框架和方法，系统化的进行数据分析。 无论是产品、还是运营，都需要具备良好的数据分析能力，对用户行为数据和业务数据，进行分析、评估甚至预测。本文通过分享三种常见的数据分析框架，帮助我们更系统的进行数据分析，发现并解决产品暴露出的问题，从而更高效的完成工作。
建设过程种需要一个体系化的数据层次架构，这个架构定义了数据分层和每一层的模型建设规范。下面是某一个地产公司的案例：该案例涉及到以下几个分层：贴源数据层ODS对业务数据进行汇聚、采集，尽可能的保留原始业务流程数据，与业务系统基本保持一致。仅做简单的整合、非结构化数据处理或者增加一些标识数据和日期，不做深度数据清洗。统一数仓层DW又分为【明细数据层DWD】和【汇总数据层DWS】DWD：data war
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2023-11-01 18:33:20
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五、数据库源数据DatabaseMetaDatagetURL(),获得连接数据库的URLgetDatabaseProductName() 获得数据库产品的名称getDriverVersion() 获得JDBC驱动程序的String形式的版本号getTables()获得数据库中该用户的所有表getUserName() 获得数据库用户名。六、事务（Transaction）事务是针对原子操作的，要求原子
1、数据仓库逻辑分层架构 先来看数据仓库的逻辑分层架构： 分层名称可能不一样，但基本是都是这样想要看懂数据仓库的逻辑分层架构，先要弄懂以下概念数据源 : 数据来源，互联网公司的数据来源随着公司的规模扩张而呈递增趋势，同时自不同的业务员，比如埋点采集，客户上报，API等。ODS层 : 数据仓库源头系统的数据表通常会原封不动地存储一份，这称为ODS层
今天早上6起床，去图书馆看了2个多小时，大致的吧数据库原理看完了，以下是总结！一 概论1 三种数据模型：层次模型（树状） 网状模型 关系模型（关系表/二维表）2 E-R图 ： 方框代表实体 椭圆代表属性 菱形代表实体间的关系3 E-R图转关系模式订单（订单号，下单时间，订单状态）4 数据模型3要素：（1）数据组织结构（二维表
在卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）中，卷积层的神经元只与前一层的部分神经元节点相连，即它的神经元间的连接是非全连接的，且同一层中某些神经元之间的连接的权重 w 和偏移 b 是共享的（即相同的），这样大量地减少了需要训练参数的数量。卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层：具体步骤看原博客输入层：用于数据的输入
卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射
BroadcastingBroadcasting 也叫广播机制(自动扩展也许更合适)，它是一种轻量级张量复制的手段， 在逻辑上扩展张量数据的形状，但是只要在需要时才会执行实际存储复制操作。对于大部分场景，Broadcasting 机制都能通过优化手段避免实际复制数据而完成逻辑运算，从而相对 于 tf.tile 函数，减少了大量计算代价。标量在TensorFlow 中，标量最容易理解，它就是一个简单
总体架构图数据存储计算引擎数据汇聚数据汇聚是把数据资源通过实时、批量的方式存储到数据中台。基本是按照数据的原始状态堆砌在一起的，是企业对过往所有IT信息化建设积累的成果的融合。数据开发数据开发是数据资产内容建设的主战场，是数据价值生产过程中核心环节。数据资源是原材料，数据资产是商品，数据开发就是商品生产流水线，通过这条流水线将数据资源转换成数据资产。为了降低开发难度，提高开发效率，需要一个可视化的
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2023-09-20 04:38:07
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ODS：为操作数据存储，(Operational Data Store)是数据仓库体系结构中的一个可选部分，也被称为贴源层。ODS用于存放从业务系统直接抽取出来的数据，这些数据从数据结构、数据之间的逻辑关系上都与业务系统基本保持一致，因此在抽取过程中极大降低了数据转化的复杂性，而主要关注数据抽取的接口、数据量大小、抽取方式等方面的问题。 带有ODS的数据仓库体系结构中，并不存储每笔交易产生的细节数
# 实现数据仓库贴源层的指南
## 一、什么是数据仓库贴源层？
数据仓库的“贴源层”是指在数据仓库中存储原始数据的阶段，通称为ODS（Operational Data Store）。这个步骤至关重要，因为后续的数据处理与分析都依赖于这部分的原始数据。通过将数据从各个数据源抽取、转换、加载到数据仓库，我们能够更好地进行分析和决策。
## 二、总体流程
以下是实现数据仓库贴源层的基本流程：
# 数据仓库贴源层
数据仓库是一个用于集成、管理和分析企业数据的系统。在数据仓库架构中，贴源层是数据仓库中的第一层，负责从各种数据源中提取数据，并将数据转化为可用于分析的格式。在这篇文章中，我们将介绍数据仓库贴源层的概念、作用以及代码示例。
## 数据仓库贴源层的概念
数据仓库贴源层是数据仓库中的第一层，负责从各种数据源中提取数据。数据源可以是企业内部的数据库、文件、API，也可以是外部数据
# 数据贴源层 (ODS) 区别
## 引言
在数据仓库中，数据贴源层 (Operational Data Store, ODS) 是数据处理的重要一环。ODS 是数据仓库中的第一层，它负责处理和存储来自各个数据源的原始数据。
本文将详细介绍数据贴源层 (ODS) 的概念和作用，并通过代码示例来说明 ODS 和其他数据仓库层的区别。
## 什么是数据贴源层 (ODS)？
数据贴源层 (O
经典面试题 谈谈你对数仓分层的理解首先我们要明白数仓为什么要分层，分层的好处是什么？ 1.可以隔离原始数据 一般来讲源数据我们是没有权限去接触的，这涉及到隐私、保密等问题。通过分层，可以避免这类的问题，因为我们开发人员接触到的是分层后的脱敏数据。 2.可以将复杂问题简单化 通过分层，对数据经过加工处理后，可以使用更加干净的数据进行计算。 3.减少重复开发 分层后，我们可以从各个层中取相应数据进行开
数仓维度层DWS层构建01：项目回顾ODS层与DWD层的功能与区别是什么？ODS：原始数据层 存储格式：AVRO数据内容：基本与原始数据是一致的DWD：明细数据层 存储格式：Orc数据内容：基于与ODS层是一致的ODS层的需求是什么？自动化建库建表建表create table one_make_ods.表名
tableproperties(schema文件)+ 表名
Ralph Kimball的dimensional modeling 为基础的结构和Inmon的以ER model为基础的结构是当前数据仓库的两种主流理论. Ralph经常在他的著作中提到一些对数据仓库的misunderstanding,很明显都是针对Inmon的理论,而Inmon的支持者们也经常指责dimensio
政务数据数据架构是指在政务领域中，对数据进行管理和处理的一种架构设计。它包括贴源层、基础库和专题库三个关键组成部分。本文将为大家介绍政务数据数据架构的概念和结构，以及如何使用代码来实现这一架构。
## 一、政务数据数据架构概述
政务数据数据架构是指为政务领域的数据管理和处理提供的一种架构设计。它的目的是为了解决政务数据多源、多格式、多维度的特点，实现数据的集成、共享和利用。政务数据数据架构一般
在上个系列：数据中台的前世今生中，我们介绍了随着时代发展，为解决呈指数增长的数据分析需求而出现的一系列技术和产品，从数据仓库、数据湖到大数据平台再到数据中台。而数据中台的核心，就是解决数据孤岛问题，强调数据统一管理和避免重复造轮子，是对数据服务的共享以及复用。某数据中台架构架构数据中台，就要确保全域指标业务口径一致。因此，首先就需要梳理原先口径不一致的、重复的指标，从而整合成一个统一的指标字典。这
随着大数据的快速发展，数据分析越来越受到企业的重视，不少企业已经部署了数据分析BI软件，来帮助处理分析数据。也有很大一部分企业一直在纠结到底该选哪一款数据分析BI软件，因为现在市场上的数据分析BI软件实在是太多了。笔者就此选出了现在非常火的5款数据分析BI软件，以供参考。 1、Power BIPower BI是微软推出的一款数据分析BI软件，微软官方是
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2023-07-13 20:28:53
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数据中台发展至今，大体经历了4个重要阶段：数据库-数据仓库-大数据平台-数据中台。每次新的变革，都是为了解决上一阶段存在的问题。当前，走向云原生成为数据中台的必然和必须。01、云原生从何而来？云原生 是 用于指导如何在云上构建和运行应用的方法论 。 我们认为 “云原生”并不是一个新的概念。回顾云计算史，从个人端应用到企业级应用，都早已开始“上云”。起初，这些上云的“非原住民”应用，延续了私有化部署
公司深度系列— 作者：徐紫薇 —数据中台具体做什么1.1. 数据中台是什么？恒生电子对数据中台的定义：作为全领域数据的共享能力中心，旨在提供数据采集、数据模型、数据计算、数据治理、数据资产、数据服务等全链路的一站式产品、技术、方法论的服务，构建面向数据应用的数据智能平台。数据中台位于后端的数据网关层（数据源）和前端的业务应用层中间，为快速敏捷的前端应用需求和相对缓慢的核心数据变化及复杂繁琐的数据维
