数据仓库分层4层模型简介
数据仓库（Data Warehouse）是一个用于数据分析和报告的系统。它通过将大量不同来源的数据集中在一个地方，帮助企业进行决策分析。数据仓库的结构通常可以分为4个层次模型：数据源层、数据提取层、数据集市层和数据展现层。
1. 数据源层
数据源层是数据仓库的第一层，它包含了来自不同来源的数据。这些数据源可以是关系型数据库、非关系型数据库、外部API或文件（如CSV、Excel等）。在这一层，我们通常会对数据进行初步的清洗和格式化，以便后续处理。
import pandas as pd
# 读取数据
data_source = pd.read_csv('data/source_data.csv')
print(data_source.head())
2. 数据提取层
数据提取层负责从数据源中提取数据，并且进行初步的ETL（提取、转换、加载）过程。在这一层，我们会将不同来源的数据合并，并进行必要的转换，比如类型转换、缺失值填充等。
# 数据提取、转换和加载
def extract_and_transform(data):
# 转换数据类型
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
# 处理缺失值
data.fillna(method='ffill', inplace=True)
return data
transformed_data = extract_and_transform(data_source)
3. 数据集市层
数据集市层是数据仓库中存储经过处理的数据的地方。在这里，我们将数据分成多个主题（如销售、客户等），使其更加结构化，便于后续的查询和分析。通常情况下，每个主题的数据也会具备相应的维度（如时间、地区等）。
# 创建销售主题视图
sales_data = transformed_data[['date', 'total_sales', 'region']]
sales_view = sales_data.groupby(['date', 'region']).sum().reset_index()
4. 数据展现层
数据展现层用于数据的最终展示和可视化。在这一层，用户能够通过BI工具和报表生成所需的统计数据和可视化图表。以下是一个使用饼状图和旅行图（Journey）来展示数据的例子。
# 使用mermaid语法绘制饼状图
print('''
graph TD;
A[饼状图展示] -->|25%| B[青色]
A -->|35%| C[红色]
A -->|40%| D[绿色]
''')
# 使用mermaid语法绘制旅行图
print('''
journey
title 旅行旅程
section 出发
到达机场: 5: 旅行者
安检: 3: 旅行者
section 飞行
起飞: 4: 旅行者
机上餐: 3: 旅行者
section 到达
入境检查: 2: 旅行者
取行李: 4: 旅行者
''')
结论
数据仓库的4层模型为企业的数据管理与分析提供了结构化的方法。通过逐层处理、整合和展示数据，企业能够有效地提取出有用的信息，从而支持决策。理解这个模型的每一层，能够帮助我们更好地设计和使用数据仓库，进而为业务发展赋能。希望通过本文的介绍，你对数据仓库的4层模型有了更清晰的理解，能够运用这些理论指导实际的数据处理与分析工作。
