数据仓库原理课件

Flink
适用于流处理和批流一体场景，具备低延迟、高吞吐量和精确一次 处理语义等特点，适合处理实时数据分析场景。
05
数据治理与安全保障体系建设
数据质量管理体系构建方法论述
数据质量评估
01
通过定期检查和抽样检测，对数据准确性、完整性、一致性等
进行评估。
数据清洗与整合
02
采用自动化清洗工具，对数据进行去重、缺失值填充、异常值
数据库的数据通常是实时的或近期的，而 数据仓库的数据则是历史的或长期的，反 映了企业数据的变化趋势。
02
数据模型设计及优化策略
星型模型设计原理
01
02
03
星型模型定义
星型模型是一种多维数据 模型，以事实表为中心， 周围连接多个维度表，形 成类似星型的结构。
星型模型特点
结构简单明了，查询性能 较高，适用于快速分析各 维度对事实的影响。
数据仓库组成
数据仓库主要由数据库管理系统、数据存储设备、ETL工具、OLAP分析引擎、前端展示工具等组成。其中，数据 库管理系统负责数据的存储和管理，数据存储设备用于存储数据，ETL工具用于数据的抽取、转换和加载，OLAP 分析引擎用于支持多维数据分析，前端展示工具则用于数据的查询、分析和可视化展示。
金融行业数据仓库ETL实践
以金融行业为例，介绍如何处理复杂的金融数据类型，如股票交易数据、风险控制数据等，通过ETL 过程构建金融数据仓库，实现风险监控和业务分析。
04
数据存储与计算技术选型
传统关系型数据库存储优缺点分析
优点
数据一致性、准确性高，支持 ACID事务特性，适合处理结构化 数据，具备完善的数据安全性和 完整性保障机制。
ETL作用
ETL是构建数据仓库的重要环节，主要作用包括数据清洗、格式转换、数据集成 、数据加载等，以保证数据仓库中的数据质量、一致性和可用性。
ETL工具选型与使用技巧分享
主流ETL工具
市场上主流的ETL工具有很多，如Apache NiFi、Talend、Informatica PowerCenter等，这些工具各有优缺点，需要根据实际业务需求进行选型。
数据仓库原理课件
目 录
• 数据仓库基本概念与特点 • 数据模型设计及优化策略 • ETL过程详解及实践案例 • 数据存储与计算技术选型 • 数据治理与安全保障体系建设 • 数据挖掘与可视化展示技巧分享
01
数据仓库基本概念与特点
数据仓库定义及作用
数据仓库定义
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历 史变化的数据集合，用于支持管理决策和全局信息共享。
数据仓库作用
数据仓库主要用于支持企业决策分析，通过将企业各种业务 数据进行整合、加工、存储和查询，为决策者提供全面、准 确、及时的数据支持，帮助企业做出科学、合理的决策。
数据仓库架构与组成
数据仓库架构
数据仓库通常采用分层架构，包括数据源层、数据整合层、数据存储层和数据应用层。其中，数据源层负责从各 种业务系统中抽取数据，数据整合层对数据进行清洗、转换和整合，数据存储层将整合后的数据存储到数据仓库 中，数据应用层则通过各种分析工具对数据进行查询、分析和可视化展示。
股票价格预测
基于时间序列分析和神经网络算法，对股票价格进行预测和分析，为 投资决策提供参考。
THANKS
业智能工具，具备数据挖掘、报 表制作、移动应用等多项功能，适合企业级 应用。
典型数据挖掘案例解读
电商用户画像分析
通过聚类算法和关联规则算法，挖掘用户的购物偏好和消费习惯， 为精准营销和个性化推荐提供依据。
信用卡欺诈检测
利用神经网络和决策树算法，构建欺诈检测模型，实现对异常交易 的自动识别和预警。
列式存储数据库（HBase、ClickHou…
适用于OLAP场景，具备高性能的聚合和查询能力，适合处理大规模数据分析场景。
分布式计算框架比较与选择
MapReduce
适用于批处理场景，具备高容错性和可扩展性，编程模型简单但 不够灵活。
Spark
适用于批处理、流处理和机器学习等多种场景，具备内存计算和迭 代计算优势，编程模型灵活且性能优异。
星型模型设计步骤
确定事实表及业务过程， 定义维度及层次结构，建 立事实表与维度表关联。
雪花型模型设计原理
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雪花型模型定义
雪花型模型是对星型模型的扩展，通过对维度表 进行规范化处理，将原始维度表拆分成多个相关 表，形成类似雪花的结构。
雪花型模型特点
降低了数据冗余度，提高了数据一致性，但查询 性能可能受到影响。
维度表选择原则
根据业务需求确定需要分析的维度及层次结构，选择合适的维度表类型（如常规维度表、退化维度表、 角色扮演维度表等）。
03
ETL过程详解及实践案例
ETL概念及作用介绍
ETL定义
ETL是Extract、Transform、Load的缩写，即将业务系统中的数据抽取（ Extract）出来，经过清洗转换（Transform）之后加载（Load）到数据仓库的 过程。
处理等，确保数据质量。
数据质量管理体系建设
03
制定数据质量标准和管理规范，建立数据质量监控和预警机制
，形成完善的数据质量管理体系。
数据安全风险评估和防范措施
数据安全风险评估
定期对数据仓库进行安全 风险评估，识别潜在的安 全威胁和漏洞。
访问控制与加密
实施严格的访问控制策略 ，对数据进行加密处理， 防止未经授权的访问和泄 露。
数据仓库与数据库区别
数据处理方式不同
数据存储方式不同
数据库主要用于事务处理，即数据的增删 改查等操作，而数据仓库主要用于数据分 析，即数据的查询、统计和分析等操作。
数据库通常采用关系型数据库进行存储， 而数据仓库则采用多维数据库进行存储， 以支持多维数据分析。
数据来源不同
数据时效性不同
数据库的数据主要来源于企业的各个业务 系统，而数据仓库的数据则来源于企业的 各个业务系统以及其他外部数据源。
04
神经网络算法
适用于复杂非线性关系的 建模和预测，包括前馈神 经网络、循环神经网络等 。
可视化展示工具推荐和使用方法
Tableau
Power BI
微软推出的商业智能工具，可以与Excel无缝集成， 支持自然语言查询和R/Python脚本嵌入。
功能强大的数据可视化工具，支持多种图表 类型和数据源连接，适合制作交互式报表和 仪表盘。
备份与恢复策略
制定完善的数据备份和恢 复策略，确保在意外情况 下能够迅速恢复数据，降 低损失。
法律法规遵从性要求和挑战
法律法规遵从性要求
了解和遵守相关数据保护和隐私法律法规，如GDPR、个人信息 保护法等。
合规性挑战
在满足法律法规要求的同时，确保数据仓库的正常运行和业务发 展需求。
法律风险防范
建立法律风险防范机制，及时处理法律纠纷，降低法律风险。
3
雪花型模型设计步骤
在星型模型基础上对维度表进行规范化处理，拆 分出多个相关表，并建立关联关系。
事实表与维度表关系及选择
事实表与维度表关系
事实表存储业务过程的度量值，维度表存储描述业务过程的文本信息，二者通过外键关联。
事实表选择原则
根据业务需求确定事实表的粒度，选择合适的事实表类型（如事务事实表、周期快照事实表、累积快照事实表等）。
ETL工具使用技巧
使用ETL工具时需要注意一些技巧，如合理设计数据抽取策略、优化数据转换逻 辑、提高数据加载效率等，以保证ETL过程的稳定性和效率。
典型ETL实践案例分析
电商数据仓库ETL实践
以电商行业为例，介绍如何从各个业务系统中抽取订单、用户、商品等数据，进行清洗转换后加载到 数据仓库中，实现数据的集中存储和分析。
06
数据挖掘与可视化展示技巧分享
常用数据挖掘算法简介及适用场景
01
决策树算法
适用于分类和预测问题， 通过树形结构对数据进行 分割和决策。
02
K-means聚类 算法
适用于无监督学习的聚类 问题，将数据划分为K个 簇，使簇内相似度高、簇 间相似度低。
03
Apriori关联规 则算法
适用于挖掘项集之间的关 联关系，常用于购物篮分 析、用户行为分析等场景 。
缺点
扩展性差，难以应对海量数据和 高并发场景，数据读写性能受限 于单机性能，维护成本较高。
大数据存储技术选型及应用场景
Hadoop HDFS
适用于批处理场景，具备高容错性和可扩展性，适合存储大规模文件。
NoSQL数据库（MongoDB、Cassa…
适用于非结构化、半结构化数据存储，具有高可扩展性和灵活性，适合处理海量数据和高 并发场景。