数据仓库Data Warehouse，简称DW，中文名数据仓库，是商业智能（BI）中的核心部分。主要是将不同数据源的数据整合到一起，通过多维分析等方式为企业提供决策支持和报表生成。那么它与我们熟悉的传统关系型数据库有什么不同呢？简而言之，用途不同。数据库面向事务，而数据仓库面向分析。数据库一般存储在线的业务数据，需要对上层业务的改变做出实时反应，涉及到增删查改等操作，所以需要遵循三大范式，需要AC
我们将探讨留存分析在数据仓库中的重要性以及如何计算和解读新增留存率。
首先，让我们来了解一下留存分析的概念。留存分析是衡量产品对用户价值的重要指标之一。它通过分析某一特定时间段内的新增用户或活跃用户，在后续时间段内继续使用产品的情况，来评估产品的用户黏性和持久性。
在留存分析中，我们通常会涉及到两种类型的留存分析：新增留存和活跃留存。
新增留存分析是指在某一天新增的用户中，有多少人在后续的时间段内
原创
2023-06-22 23:15:38
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元数据即是数据的数据，是用来描述数据的，即和数据识别，产生，使用这一流向过程相关的直接的间接的所有相关的数据都可以称之为元数据，而不单单是数据表相关信息。比如：以大数据数仓常见的架构为例：源数据通常通过ETL工具如kettle或canal或其他工具将数据抽到大数据平台中，存储在hdfs上，再经过数据分析(经典数仓按照ods->dwd->dws->ads)形成最终要使用的数据，最后
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2023-09-13 19:57:37
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目录1 创建数据仓库2 创建Hive分区表3 数据分析3.1 统计总记录数3.2 统计非空记录数3.3 关键词分析3.4 uid分析4 用户行为分析4.1 单击次数与rank之间的关系4.2 个性化行为分析5 实时数据 1 创建数据仓库我们的目标是在Hive中创建数据仓库，以便利用Hive的查询功能实现交互式数
原创
2021-11-05 21:00:00
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在上一篇文章中我们给大家讲了如何使用数据仓库提升数据分析效果。这三个方面分别是数据理解、数据质量、数据跨系统关联。不过由于数据仓库是整合的、面向主题的、数据质量高的、跨系统的优质数据源，很多人无法充分地使用这些优势，那么大家知道不知道数据仓库的使用技巧呢？下面小编好好给大家捋一捋。首先，我们需要熟悉数据字典表。这是因为数据字典是数据仓库物理存储的信息库，可以通过数据字典了解库、
国外产品：微软 PowerBI，Tableau、Teradata、Cloudera/Hortonworks 等。 数据仓库与数据分析--产品与软件商： 0、北京犀数科技有限公司，简称犀数科技 ：http://www.datahoop.cn/ DataHoop 2.0 《CPDA数据分析师证书》考试专
原创
2021-07-26 15:48:24
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仓库设计需要数据分析 数据分析是仓库规划设计的前提工作。仓库设计规划只有基于全面而准确的数据分析，才有可能成功。 对仓库的数据进行分析的目的是为了更好地认清产品的特性，明确企业的要求，为以后的规划设计提供数据支持。 数据分析的四个维度 产品分析、数量分析、流程分析和时间分析。 产品分析主要涉及对产品种类和订单件数
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2023-08-12 15:05:32
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第三章习题1.SQL Server SSAS提供了所有业务数据的统一整合视图，可以作为传统报表、 在线分析处理(OLAP)分析、关键性能指示器记分卡和数据挖掘的基础。2.数据仓库的概念模型通常采用信息包图法来进行设计，要求将其5个组成部分（包括 名称、维度、类别、层次和 度量）全面地描述出来。3.数据仓库的逻辑模型通常釆用星型图法来进行设计，要求将星型图的各类逻辑实体完整地描
数据仓库和联机分析处理技术1.数据仓库的4个基本特征是什么？数据仓库的4个基本特征如下：数据仓库的数据是面向主题的。 主题是一个抽象的概念，是在较高层次上将企业信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽象。面向主题的数据组织方式是根据分析要求将数据组织成一个完备的分析领域，即主题域。数据仓库是集成的。 操作型数据与分析型数据之间差别很大，数据仓库的数据是从原有的 分散的数据库数据中抽取出来的，因
很多企业在实施CMMI 的MA过程域时，积累了大量的数据，但是不知道如何分析，没有充分发挥出这些数据的作用，花费了大量的人力收集来的数据没有给决策提供应有的帮助，很是可惜。究其根源，是不了解数据分析的方法。在咨询过程中，我总结了进行数据分析的3个层次： 1 简单观察分析 通过对数据进行整理（如排序、分类等），绘制成各种图形，通过这些图形观察出直观的结论，可以绘制的图形如：饼图、条形图、直方图、折线
数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持(Decision Support)。数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。01 数据仓库的特点面向主题的，按照一定的主题进行组织，主题是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，后面会重点举例说明。数据仓库是集成的，
为什么要学习数据清洗在数据挖掘中，数据清洗是前期准备工作，对于数据科学家来说，我们会遇到各种各样的数据，在分析前，要投入大量的时间和精力把数据“整理裁剪”成自己想要或需要的样子。使得数据标准、干净、连续，为后续数据统计、数据挖掘做好准备。数据质量的准则1.完整性：单条数据是否存在空值，统计的字段是否完善。2.全面性：观察某一列的全部数值，比如在Excel表中，我们选中一列，可以看到该列的平均值、最
第一篇：数据仓库的概述1.数据仓库基本概念 数据仓库是一个面向主题的、集成的、不可更新的、随时间变化的。 它用于支持企业或组织的决策分析处理。2.数据分层 ODS(Operatitional data store)层：称为源数据层，表结构与业务系统的表保持基本一致。通常在ODS层主要做一些字段的筛选，枚举值的转换，统一编码，异常值与缺失值的处理等操作。 DIM层：这层主要放一些维表，公共的
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2023-08-11 12:13:29
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关于数据仓库建设相关的。以前做项目一直通过PowerQuery进行数据加工处理，再使用PowerBI Desktop进行数据分析展现，没有单独构建数据仓库的概念。通过这个文章找到中软易通官网，了解一些免费的ETL工具介绍和视频后发现原来通过ETL工具建立数据仓库确实可以比较简单。（注意：这里的简单是相对的，主要还是我们需要有数据仓库相关的知识尤其是数据仓库维度建模，后期我会专门针对维度建模写一个维
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2023-11-01 17:24:10
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1 数据挖掘
1.1 数据挖掘与传统数据分析的区别 数据挖掘与传统的数据分析，如查询、报表、联机应用分析的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。即数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识，甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出的信息越出乎意料就可能越有价值。而传统的数据分析趋势为从大型数据库抓取所需数据并使用专
数据仓库和数据挖掘是两个比较大的概念，在国外已经非常成熟，在国内随着前几年企业数据的累计、ERP的成熟，数据仓库和数据挖掘开始起步。 如何建立数据仓库和数据挖掘是个不断值得探讨和优化的问题，不仅仅在技术上，在商业应用上也是如此。随着新的技术和观念的不断引入，传统的数据仓库技术方法有了很大的改变， 基于数据仓库的应用也有了新的发展。每个企业的数据仓库根据企业特点
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2023-11-02 14:24:02
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数仓1. 数据分层1.1 ods层1.2 dw层1.2.1 dwd层1.2.2 dws层1.2.3 dim层1.3 dm层2. 表的种类和特征3. 拉链表4. 数据建模4.1 业务建模4.2 领域概念建模4.3 逻辑建模4.4 物理建模5. 数据模型5.1 星型模型5.2 雪花模型5.3 星系模型5.4 Data Vault模型6. 建模方法6.1 范式建模法（ThirdNormal Form，
本文主要讲解：数据仓库与数据集市建模。
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2021-07-26 13:24:20
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本文主要讲解：数据仓库与数据集市建模。
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2021-07-26 13:26:32
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未来教育第十四章题目笔记_数据仓库与数据挖掘1、关联规则挖掘是发现交易数据库中不同商品之间的联系；无监督学习算法对类别并没有规定明确的前提条件。 2、数据仓库是为了构建新的分析处理环境而出现的一种数据存储和组织的新技术。 数据仓库有若干特征，包括不可更新性和随时间变化性。 不可更新性：用户在提取仓库中的数据进行分析时，并不会同时对仓库中的数据进行更新操作 数据变化性：数据每隔一段时间进行数据的更新
