03 Data Warehouse 2
数据仓库搭建流程
数据仓库搭建流程数据仓库（Data Warehouse）是一个集成的、主题导向的、面向分析的、时间一致的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。
它将组织的各类数据进行整合和转换，为企业的决策者提供一致、准确、全面和及时的数据信息，从而支持企业的战略决策和业务分析。
搭建一个高效的数据仓库对企业的发展至关重要，下面将介绍数据仓库的搭建流程。
1.需求分析在搭建数据仓库之前，首先需要进行需求分析。
与业务部门和决策者沟通，了解他们的需求和期望，明确数据仓库的目标和功能。
根据需求分析结果，确定数据仓库的范围、数据源、数据维度和指标等。
2.数据清洗和整合数据仓库的建设离不开数据清洗和整合。
通过ETL（抽取、转换和加载）工具，从各个数据源中抽取数据，并进行清洗和整合。
清洗包括去除重复数据、纠正错误数据、填补缺失数据等。
整合则是将来自不同数据源的数据进行统一，建立一致的数据模型。
3.数据建模数据建模是数据仓库搭建的核心环节。
在数据建模过程中，需要根据需求分析的结果，设计数据模型。
常用的数据模型有星型模型和雪花模型。
星型模型以一个中心事实表为核心，维度表围绕事实表构建；雪花模型是在星型模型的基础上，将维度表进一步规范化，形成多个层次的维度表。
4.数据存储和管理数据存储和管理是数据仓库的基础。
根据数据模型的设计，选择合适的数据库管理系统（DBMS）进行数据存储和管理。
常用的数据库有关系型数据库如Oracle、MySQL等，也可以选择列式数据库如Greenplum、Vertica等。
此外，还需要考虑数据的备份和恢复，保证数据的安全性和可靠性。
5.指标定义和计算数据仓库的一个重要功能是支持指标的定义和计算。
根据需求分析的结果，明确需要计算的指标，并进行指标的定义。
指标的计算可以通过SQL语句、OLAP（联机分析处理）工具等方式进行，确保指标的准确性和一致性。
6.数据访问和可视化数据仓库的价值在于提供给决策者和分析师一个直观、易于理解的数据视图。
[数据仓库]分层概念,ODS,DM,DWD,DWS,DIM的概念
![[数据仓库]分层概念,ODS,DM,DWD,DWS,DIM的概念](https://img.taocdn.com/s3/m/fdddbd730a1c59eef8c75fbfc77da26924c59650.png)
[数据仓库]分层概念,ODS,DM,DWD,DWS,DIM的概念前⾔：不是做数仓的，但是也需要了解数仓的知识。
其实分层好多因⼈⽽异，问了同事好多分层的区别也不是很清晰。
所以后续有机会还是跟数仓的同事碰⼀下吧~⼀. 各种名词解释1.1 ODS是什么？ODS层最好理解，基本上就是数据从源表拉过来，进⾏etl，⽐如mysql 映射到hive，那么到了hive⾥⾯就是ods层。
ODS 全称是 Operational Data Store，操作数据存储.“⾯向主题的”，数据运营层，也叫ODS层，是最接近数据源中数据的⼀层，数据源中的数据，经过抽取、洗净、传输，也就说传说中的 ETL 之后，装⼊本层。
本层的数据，总体上⼤多是按照源头业务系统的分类⽅式⽽分类的。
但是，这⼀层⾯的数据却不等同于原始数据。
在源数据装⼊这⼀层时，要进⾏诸如去噪(例如有⼀条数据中⼈的年龄是300 岁，这种属于异常数据，就需要提前做⼀些处理)、去重(例如在个⼈资料表中，同⼀ ID 却有两条重复数据，在接⼊的时候需要做⼀步去重)、字段命名规范等⼀系列操作。
1.2 数据仓库层DW？数据仓库层(DW)，是数据仓库的主体.在这⾥，从 ODS 层中获得的数据按照主题建⽴各种数据模型。
这⼀层和维度建模会有⽐较深的联系。
细分：1. 数据明细层：DWD（Data Warehouse Detail）2. 数据中间层：DWM（Data WareHouse Middle）3. 数据服务层：DWS（Data WareHouse Servce）1.2.1 DWD明细层?明细层(ODS, Operational Data Store,DWD: data warehouse detail)概念：是数据仓库的细节数据层，是对STAGE层数据进⾏沉淀，减少了抽取的复杂性，同时ODS/DWD的信息模型组织主要遵循企业业务事务处理的形式，将各个专业数据进⾏集中，明细层跟stage层的粒度⼀致，属于分析的公共资源数据⽣成⽅式：部分数据直接来⾃kafka，部分数据为接⼝层数据与历史数据合成。
WM简介
最近集团的瑞士公司有可能要实施WM，而俺又很久没写技术性的BLOG了，因此WM的文章就这样产生了。
简述WM模块什么是WM，全称就是Warehouse Management(仓库管理)有的人很好奇，会说那MM是什么？MM当然不是“妹妹”，而是Material ManagementMM主要包含采购、货仓、发票三大模块那这就奇怪了，MM有个货仓，而WM又叫仓库，或许是这翻译问题，说不定就是一个字眼，叫仓库？对于区别，简单来说MM在管理货仓上就是一个黑匣子，只知道那个仓库有多少货，但实际上，在哪个架上，哪个格子里，哪个BIN上有多少呢？你是不知道的。
即只在STORAGE LOCATION LEVEL。
当我们需要知道什么货物在什么架上或在什么BIN上的时候，就要用到WM了，它可以细到BIN LEVEL这个货架用来解释WM比较好，你可以准确地知道在那个格子中，如图片中的02-02-03，第一个02，表示02货架（SAP用SHELF），第二个02表示第二列（SAP用STACK），03则表示第三层SAP 用LEVEL）以下是MM结构图以下是WM的结构图根据MM与WM结构图一对比，就可发现其中的差异点。
但细分的TX会发现，MM中有个STORAGE LOCATION而在WM中没有，只有WAREHOUSE，这两玩意如何关联呢？由衷的赞美。
聪明，绝对是聪明，问题点一下就被发现了。
先来阐述我理解的程序开发吧。
像SAP这么大型的系统，不可能是一组人就把MM,PP,SD,FI,CO,WM,PS之类的完全开发出来，那要如何做呢，正常来说，就是每个模块都有不同的组负责，比如说MM部分，这是一组人在负责，这组人只管MM方面的一些操作，至于FI,WM等相关的，暂时不考虑而另一组人就去专门开发WM的程序，这些人也不管MM是如何整的各自按照各自行业或模块的专业去开发，只是等都开发完了，然后找个接口，把他们接起来就OK，这样在各个模块都比较专业。
数据湖仓入门书
以下是一些涵盖数据湖仓入门的书籍推荐：
1. "Building a Scalable Data Warehouse with Data Vault
2.0" by Dan Linstedt and Michael Olschimke
《使用Data Vault 2.0构建可扩展的数据仓库》是一本介绍数据仓库设计和建设的实用指南。
它详细介绍了Data Vault建模方法和架构，以及如何在数据湖环境中构建可扩展的数据仓库。
2. "Data Lake Architecture: Designing the Data Lake and Avoiding the Garbage Dump" by Bill Inmon
《数据湖架构：设计数据湖，避免垃圾场》是一本重点介绍数据湖架构设计的书籍。
它探讨了数据湖的概念、架构、设计原则以及如何避免数据湖成为“垃圾场”的问题。
3. "Data Lakes: Enterprise Big Data Lakes for Dummies" by Jason Williamson
《数据湖：企业大数据湖入门指南》是一本简明易懂的入门指南，介绍了数据湖的基础知识、优势、挑战以及实施数据湖的步骤和最佳实践。
4. "Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling" by Ralph Kimball and Margy Ross
《数据仓库工具包：维度建模权威指南》是一本经典的数据仓库建模指南。
虽然它主要关注维度建模，但它提供了深入的理解和实践指导，可用于数据湖仓的设计和实施。
IBM DB2 Warehouse 2 商品说明书
•••To better support innovation and dif-ferentiation, you need the ability to bring together a “customer view” with a traditional “product view” and you need to give more users and processes on demand access to accurate, in-context and actionable information. Of course, the idea of more timely and widespread information access is great. But the technologist side of your brain is prob-ably screaming, “Complexity!” Andthe business side is probably dubious, given the potential costs and risks. Both sides know that status quo data ware-housing solutions and approaches will not support these seemingly conflicting needs. That’s why a new approach that employs more dynamic and balanced warehousing capabilities is required.With IBM Balanced Warehouse offer-ings, IBM can help your company optimize warehousing performance with best practices to enable you to:Coordinate marketing plans across channels to position your company for growth.Manage inventory across channels and plan assortment based on mar-ketplace needs.Tailor promotions to each customer segment.Enable staff with right-time views into inventory availability.Watch ideas take flight with a flexible, manageable approach IBM provides all of the software and hardware capabilities you need to deploy, maintain and evolve an enterprise-wide data warehouse through IBM Balanced Warehouse solutions. A robust com-bination of database, analytic and warehousing software, servers and stor-age components gives you the ability to analyze and act on large amounts of structured and unstructured information. Moreover, Balanced Warehouse solu-tions rely on industry open standards and nonproprietary hardware, so they’ll work with your existing systems and support easy redeployment as needed.••••IBM Balanced Warehouse solutions are preconfigured using best practices and extensive certification to support the needs of enterprise environments, including the need to:Handle large data volumes. IBM uses a modular design that enables you to easily and cost-effectively scale units to support data growth.Maintain high availability. Balanced Warehouse solutions use IBM compo-nents selected for optimum price and performance, and include hardware component redundancy and a fault-tolerant design for robust availability.Work with comprehensive, integrated software. All of the software tools you need to get started—including information storage, management and delivery tools, and business analytics tools—come standard.Given their advanced,integrated capabilitiesand performance attributes, IBM Balanced Warehouse solutions are an ideal foundation to support dynamic warehousing. This approach enables you to leverage immediate business insight across merchandising, supply chain, store and channel operations, rather than limiting you to providing only after-the-fact reports and analysis from data warehouses. So more people and processes have the information they need to create differentiated customer experiences that help improve customer satisfaction and loyalty.The heart of dynamic ware-housing: IBM DB2 Warehouse Derive more value from information more quickly without adding IT staff. Unlike most data warehousing and business intelligence solutions that are pieced together with components from mul-tiple vendors, IBM DB2® Warehouse software, which is the heart of the IBM Balanced Warehouse solution, provides•••••a complete, integrated and highly flex-ible and scalable data warehousingstack that works together from day one.It offers the tooling and infrastructureto simplify the design, deployment andmaintenance of an enterprise data ware-house. And built-in retail data models(for example, models for customercentricity, merchandising management,store operations and product manage-ment, and supply chain management)and other industry-optimized miningtools and in-line analytics extendpowerful warehousing capabilities toall frontline users. Imagine what the ITdepartment, decision makers and evenstore employees could do with a datawarehouse that enables you to:Store more with less and improvequery performance dramaticallywith the help of row compressiontools, which can help reduce diskstorage needs by 50 percent, andwith materialized query tables andmultidimensional clusters, which aredesigned to improve the performanceof complex aggregate queries.•Reduce investment risks with amodular, quality-tested solution thatprovides around-the-clock supportfrom a single phone number and easygrowth at a predictable cost.Provide users with visibility intooperational and transactional datawithin the context of the applicationsthey use every day, to support greaterresponsiveness to business needs.Exchange data in two directions tohelp ensure that the data warehouseis feeding accurate data to opera-tional and transactional systems andbusiness intelligence applications.Provide high performance for mixedworkload query processing with thehelp of a shared-nothing architecturethat can scale multiple workloads upand out without affecting performance.Unify business intelligence into asingle solution with built-in analyticbuilding blocks that help you extendanalytics into applications.Start seeing the advantage of a balanced warehouseBased on IBM’s experience providing data warehousing to leading companies around the world, IBM has identified three strategic pillars for warehouse solutions that guide its solution design: Simplicity. Reliability and performance. And extended insight. As your data volumes and need for dynamic informa-tion grow, you can be confident that IBM solutions designed using these prin-ciples will help you optimize the value of your information.Choose a solution that’s right for youIBM understands what it takes to runa data warehouse in a retail enter-prise. To meet your company’s unique needs, IBM offers DB2 Warehousein standalone solutions or as part of preconfigured, preintegrated, pretested and highly scalable IBM Balanced Warehouse solutions. Access to accurate information acrossmerchandising, supply chain, store andchannel operations is the key to deliver-ing a superior shopping experience,creating a demand-driven supply chainand driving operational excellence. DB2Warehouse solutions offer targeted anal-ysis for merchandising, supply chain,multichannel and store applications.And with prebuilt retail data models, aproven implementation methodologyand embedded mining capabilities, youcan potentially achieve a faster time tovalue from data warehousing effortswhen you employ DB2 Warehouse. Byhelping you give more users and appli-cations access to dynamic information,Balanced Warehouse solutions can helpyou unlock the value of all of your data.So you can drive greater efficiency, dif-ferentiation and customer loyalty.For more informationTo learn more about IBM BalancedWarehouse solutions and IBM DB2Warehouse, and for help choosing thesolution that’s right for you, contactyour IBM sales representative or visit:/software/bi© Copyright IBM Corporation 2007IBM CorporationSoftware GroupRoute 100Somers, NY 10589U.S.A.Produced in the United States of America08-07All Rights ReservedDB2, IBM, the IBM logo and are trademarksof International Business Machines Corporation in theUnited States, other countries or both.Other company, product and service names may betrademarks or service marks of others.References in this publication to IBM products orservices do not imply that IBM intends to make themavailable in all countries in which IBM operates.The information contained in this documentationis provided for informational purposes only. 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MIS的平台名词解释
MIS的平台名词解释MIS（管理信息系统）是指一种采用计算机和通信技术，用于收集、处理、传输和存储各种管理活动所需要的信息的系统。
在MIS系统中，有许多名词是需要我们理解和掌握的，下面我将为大家解释一些MIS的平台名词。
1. 数据库管理系统（DataBase Management System，简称DBMS）数据库管理系统是指一种用于管理数据库的软件系统。
它负责存储、管理和操作数据库中的数据，为用户提供高效的数据访问方式。
数据库管理系统常见的有Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server等。
2. 数据仓库（Data Warehouse）数据仓库是指一个面向主题、集成、稳定、随时间变化的数据集合。
它旨在支持企业决策制定者的需要，提供高质量的、一致的和可用的数据。
数据仓库常用于数据分析、报告和决策支持等领域。
3. 数据挖掘（Data Mining）数据挖掘是指从大量的数据中提取出有价值的信息和知识。
它通过分析数据库中的模式、关联规则和趋势等来发现潜在的业务机会和问题。
数据挖掘可以帮助企业发现市场需求、优化运营、提高销售等。
4. 企业资源规划（Enterprise Resource Planning，简称ERP）企业资源规划是指一种综合管理和控制企业各种资源的系统。
它通过集成不同部门和功能的信息和流程，实现信息的实时共享和有效管理。
企业资源规划可以帮助企业提高运营效率、降低成本、提供更好的客户服务等。
5. 客户关系管理（Customer Relationship Management，简称CRM）客户关系管理是指一种集中管理和分析客户信息的系统。
它通过建立客户数据库，记录和分析客户的行为和需求，以实现更好的客户关系和满足客户的需求。
客户关系管理可以帮助企业提高客户忠诚度、增加销售额等。
6. 供应链管理（Supply Chain Management，简称SCM）供应链管理是指一种跨组织、跨部门的协同管理方式。
数据仓库（Data Warehousing）说明书
Trademarks All products and service marks mentioned herein are trademarks of the respective owners mentioned in the articles and or on the website. The publishers cannot attest to the accuracy of the information provided . Use of a term in this book and/or website should not be regarded as affecting the validity of any trademark or service mark. 1st Edition April 2001 All rights reserved . Copyright © 2001 Friedr. Vieweg & Sohn Verlagsgesellschaft mbH, Braunschweig/wiesbaden
international IT-training corporation, the editors have easy access to the latest information on IT-developments and are kept well-informed by their colleagues. In their research
数据仓库(Data-Warehouse)简介
数据仓库的设计
• 数据仓库的第二步——Staging层
– Landing层到Staging层主要是对数据进行必要的 清洗工作。
– 数据从landing流入staging后数据要在landing层 清除。
数据仓库的设计
• 数据仓库第三层——Integration DW
– 报表技术的应用，比如Cube。
数据仓库的要素
• 维度、模型
– 主要模型：星型模型、雪花模型 – 维度变化的维护：直接覆盖、保留旧值 – 最底层数据要跟报表维度一致，以提高数据的提取性能 – 时间戳的应用
• 血缘关系、元数据
– 不同层次的数据之间的血缘关系要明了，要具备优良的任务调度机制 （Control-M），方便问题数据的追踪；元素据描素要清楚明了。
– 什么是主题？ • 主题和技术无关，是从业务角度出发，定义你分析的某个专业 方向，例如产品营销、物流、财务、HR、CRM等，这些业务板 块就是主题。
数据仓库的设计
• 数据的原子性
数据的原子性（atomic）:数据的原子性指数据的 细化水平和粒度。数据的细化水平是原子性数据 水平，粒度是数据采集水平。
数据仓库的设计
• 数据仓库的服务目标——用户业务层
– 数据仓库最底层的数据集市所形成的数据维度一般是 直接面向于业务需求的。比如某个报表的数据已经在 某个表中被统计好，可直接从表中获取，不必通过多 个表之间的关联而取得目标数据。这样就大大提升了 报表的性能。
– 数据集市的数据能具备良好的颗粒度，能极好的支持 商业决策、数据分析、数据挖掘等工作。
数据仓库的设计
• 零售业数据仓库样例
数据仓库的设计
• 数据仓库的第一层——Landing层
软考架构师英文术语
软考架构师英文术语1. “Architecture Design Pattern”（架构设计模式）。
嘿，这就像是建筑蓝图的模板呢！比如说，在设计一个大型电商系统的架构时，就可以采用分层架构设计模式，把它分成表现层、业务逻辑层和数据访问层，就像盖房子分不同的楼层功能一样。
3. “High - Availability”（高可用性）。
这是什么概念呢？就好比你去一家商店，你希望它随时都开着门吧。
一个线上服务也是这样，得一直能被用户访问到。
像银行的网上服务系统，必须是高可用性的，不然客户想转账转不了得多着急呀。
4. “Load Balancing”（负载均衡）。
想象一下，一群人都往一个门挤，肯定挤得乱七八糟。
但是如果有好几个门，大家均匀地走就顺畅多了。
在网络架构里，服务器就像门，负载均衡就是让请求均匀地分配到不同的服务器上。
比如大型网站，流量很大，就靠负载均衡让各个服务器分担压力。
6. “Middleware”（中间件）。
这就像是个中间人，协调两边的事情。
在企业级应用架构里，中间件可以连接不同的软件组件，就像一个翻译官，让它们能互相交流。
例如在一个公司的不同部门使用不同软件，中间件就能让这些软件协同工作。
7. “Data Encryption”（数据加密）。
这就像是给你的宝贝信件加上一把锁。
在互联网上，数据到处跑，要是不加密，就像把信件敞开放着，谁都能看。
像网上银行的交易数据，肯定得进行数据加密，这样用户的钱才安全。
8. “API (Application Programming Interface)”（应用程序接口）。
这就像一个桥梁，连接不同的软件模块或者系统。
比如说你想在自己的手机APP里显示地图，就可以通过调用地图软件的API来实现。
就像你借邻居家的梯子，通过这个梯子（API）你能到屋顶（实现功能）。
9. “Cloud Computing”（云计算）。
这简直就是把计算能力像水电一样提供给大家。
你不需要自己建个发电厂（自己构建庞大的计算资源），只要从云服务提供商那里租用就行了。
大数据行业 英语
大数据行业（Big Data Industry）在英语中通常使用一系列专业术语和行业名词。
以下是一些与大数据相关的英语词汇和短语：1. Big Data（大数据）：指的是超过传统数据处理软件能够处理的数据规模和复杂性的数据集。
2. Data Analytics（数据分析）：使用各种技术和方法，包括统计分析、机器学习等，对大数据进行分析，以提取有价值的信息。
3. Data Mining（数据挖掘）：利用统计学、机器学习和数据库技术，从大量数据中发现未知的、先前未察觉到的模式。
4. Data Warehouse（数据仓库）：存储和管理大量结构化和非结构化数据的集中式存储系统，支持数据分析和报告。
5. Data Integration（数据集成）：将来自不同来源的数据整合到一个单一的视图或数据存储中，以支持分析和决策。
6. Hadoop：开源框架，用于分布式存储和处理大规模数据集，特别适用于大数据应用。
7. Machine Learning（机器学习）：一种人工智能技术，使计算机能够通过经验学习并改进性能。
8. Predictive Analytics（预测分析）：使用统计算法和机器学习技术来识别未来可能发生的事件。
9. Cloud Computing（云计算）：通过互联网提供计算服务，包括存储、计算、数据库等，以支持大数据处理。
10. IoT（Internet of Things，物联网）：指连接到互联网的设备和传感器，产生大量实时数据。
11. Data Scientist（数据科学家）：专业人员，负责从大数据中提取洞察和知识，通常具备统计学、编程和领域专业知识。
12. Data Governance（数据治理）：确保数据的质量、安全性和合规性的管理实践。
13. Data Quality（数据质量）：衡量数据的准确性、完整性、一致性和可靠性。
14. Real-time Analytics（实时分析）：即时处理和分析数据，以在数据生成的同时获取有用的信息。
信息管理与信息系统专业英语
一、词汇1.缩写词的全称1）CAD—Computer Aided Design (计算机辅助设计)2）AI—Artificial Intelligence (人工智能)3）OOA—Object-Oriented Analysis（面向对象分析）4）DSS—Decision Support System(决策支持系统)5）FTP—File Transfer Protocol(文件传输协议)6）GIS—Geographic Information System(地理信息系统)7）SDLC—System Development Life Cycle(系统开发生命周期)8）EPSS—Electronic Performance Support System(电子绩效支持系统)9）MBO—Management Buy-Outs (管理者收购)10）IT—Information Technology（信息技术）11) CRM—Customer Relationship Management（客户关系管理）2.中文词的英语解释1）信息熵information Entropy2）可执行性研究feasibility study3）数据仓库Data Warehouse4）个人数据处理Personal data processing5）全球信息基础Global Information Infrastructure6）程序评估与审计技术Program Evaluation and Review Technique7）公钥加密Public key cryptography8）客户关系管理Customer Relationship Management9）交互式多媒体展示会Interactive multimedia exhibition10）商业流程分析Business Workflow Analysis二、名词解释（连线题，看懂能选出就行）1)MIS: Management Information System(MIS),are information systems,typically computer based,that are used within an organization.( 管理信息系统，通常是基于计算机技术，供某组织内部使用的一种信息系统。
主数据领域内的专业英语
主数据领域内的专业英语在主数据领域中，有一些常用的专业英语术语和词汇。
以下是一些例子：1. Master data（主数据）- 在组织中以结构化和一致的方式描述，记录某一类实体的核心数据。
例如，客户数据、产品数据等。
2. Data governance（数据治理）- 确保数据质量和一致性的框架和过程。
这包括制定数据管理策略、规定数据标准和规范、建立数据所有权和责任等。
3. Data stewardship（数据监管）- 负责监督和管理特定数据域的人员或团队。
数据监管人员负责确保数据的准确性、一致性和完整性。
4. Data quality（数据质量）- 数据符合特定需求和要求的程度。
数据质量可以衡量数据的准确性、完整性、一致性、及时性等因素。
5. Data standardization（数据标准化）- 通过制定共享的数据模型、词汇表和规范，将数据变为一致的格式和结构。
6. Data cleansing（数据清洗）- 识别和处理数据中的错误、重复、不完整或不一致的部分，以确保数据质量。
7. Data integration（数据集成）- 将来自不同源头的数据整合为一体。
这可以包括不同系统、不同部门或不同公司的数据。
8. Data mapping（数据映射）- 将一个数据元素从一个源数据模型映射到目标数据模型的过程。
9. Data lineage（数据血统）- 记录数据从创建到消费者使用的完整路径。
数据血统可以追溯数据的来源、转换和处理过程。
10. Data warehouse（数据仓库）- 一个集成和统一的存储数据的系统，用于支持分析和报告活动。
11. Data architecture（数据架构）- 描述数据组织结构、数据流、数据模型和关系的框架和规划。
这些是主数据领域中常见的一些专业英语术语，了解这些术语可以帮助您更好地理解和参与相关的讨论和工作。
大数据名词多语翻译
大数据名词多语翻译学习大数据相关名词的多语言翻译是一个很好的方式来扩展你的词汇量并提高你的语言能力。
下面是一些常见的大数据名词及其中英文对照：1. 大数据(Big Data)2. 数据分析(Data Analysis)3. 数据挖掘(Data Mining)4. 数据可视化(Data Visualization)5. 数据仓库(Data Warehouse)6. 数据模型(Data Model)7. 数据集(Dataset)8. 数据处理(Data Processing)9. 数据清洗(Data Cleansing)10. 数据科学家(Data Scientist)11. 机器学习(Machine Learning)12. 人工智能(Artificial Intelligence)13. 云计算(Cloud Computing)14. 预测分析(Predictive Analytics)15. 实时分析(Real-time Analytics)当学习这些名词时，你可以采取以下学习技巧来记忆和理解它们：1. 制作词汇卡片：将中英文对照的名词写在一张卡片的一面，另一面写上对应的释义。
每天复习一些卡片，直到你记住所有的名词和它们的意思。
2. 应用名词：尽量将这些名词应用到你的写作、口语练习或者与他人的交流中。
这样能帮助你更好地理解和记忆这些词汇。
3. 创造相关的例句：为每个名词创造一些例句，这样可以帮助你更好地理解其用法和上下文。
4. 多媒体学习：寻找相关的视频、音频或文章来帮助你更好地理解和记忆这些名词。
你可以通过观看教学视频、听听流行歌曲或者阅读相关的新闻文章来扩展你对这些名词的理解。
通过不断地练习和应用这些学习技巧，你将能够更轻松地掌握大数据领域的词汇，并提高你的语言能力。
记住，持之以恒是成功的关键，所以要坚持学习并保持积极的学习态度！。
数据清洗习题答案完整版
1）请阐述什么是数据清洗？数据清洗（Data cleansing/Data cleaning/Data scrubbing）可以有多种表述方式，其定义依赖于具体的应用。
因此，数据清洗的定义在不同的应用领域不完全相同。
例如，在数据仓库环境下，数据清洗是抽取转换装载过程的一个重要部分，要考虑数据仓库的集成性与面向主题的需要(包括数据的清洗及结构转换)。
不过，现在业界一般认为，数据清洗的含义是检测和去除数据集中的噪声数据和无关数据，处理遗漏数据，以及去除空白数据域和知识背景下的白噪声。
2）数据清洗有哪些应用领域？目前，数据清洗主要应用于三个领域：数据仓库、数据挖掘和数据质量管理。
3）数据清洗的原理是什么？数据清洗的原理为：利用有关技术，如统计方法、数据挖掘方法、模式规则方法等将脏数据转换为满足数据质量要求的数据。
数据清洗按照实现方式与范围，可分为手工清洗和自动清洗。
4）什么是数据标准化？数据的标准化，是通过一定的数学变换方式，将原始数据按照一定的比例进行转换，使之落入到一个小的特定区间内，例如0~1或-1~1的区间内，消除不同变量之间性质、量纲、数量级等特征属性的差异，将其转化为一个无量纲的相对数值。
因此标准化数值是使各指标的数值都处于同一个数量级别上，从而便于不同单位或数量级的指标能够进行综合分析和比较。
5）数据清洗的工具有哪些？OpenRefine又叫做GoogleRefine，是一个新的具有数据画像、清洗、转换等等功能的工具，它可以观察和操纵数据。
DataCleaner是一个简单，易于使用的数据质量的应用工具，旨在分析，比较，验证和监控数据。
它能够将凌乱的半结构化数据集转换为所有可视化软件，并可以读取的干净可读的数据集。
此外，DataCleaner还提供数据仓库和数据管理服务。
Kettle 是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，数据抽取高效稳定。
数据中枢原理
数据中枢原理
数据中枢原理（Data Warehouse）是指将分散、异构的数据从不同来源整合到统一的数据存储中，以支持企业的决策和分析需求。
它是一种面向主题的、集成的、非易失性的数据集合，用于支持管理层的决策制定。
数据中枢原理有以下几个关键概念和原则：
1. 面向主题：数据中枢原理将数据按照业务主题进行组织和存储，而不是按照应用系统或数据源进行组织。
这样可以使决策者更加方便地访问和分析与特定主题相关的数据。
2. 集成性：数据中枢原理将来自不同数据源的数据进行集成和整合，消除了数据的冗余和不一致性。
通过数据清洗、转换和集成等过程，将数据标准化并建立一致的数据模型，提供一致性和可信度更高的数据资源。
3. 非易失性：数据中枢原理采用只读方式，一旦数据被导入到数据中枢中，就不能进行修改，保证了历史数据的完整性和可追溯性。
这样可以确保数据的长期保存，并为历史数据的分析提供支持。
4. 决策支持：数据中枢原理为企业的决策制定提供了数据支持。
通过提供灵活的查询和分析功能，决策者可以从数据中枢中获取需要的数据，并进行多维分析、报表生成等操作，帮助他们做出准确、及时的决策。
5. 基于时间的数据：数据中枢原理不仅存储当前的数据，还包括历史数据。
这使得决策者能够进行趋势分析、历史比较等，从而更好地理解和预测业务发展的趋势。
通过实施数据中枢原理，企业可以建立一个统一的数据资源库，提供一致性和可靠性的数据，并为决策者提供强大的数据分析和查询能力，从而帮助企业取得竞争优势。
数据管理工具
数据管理工具数据管理工具是一种用于管理、组织和分析数据的软件工具。
数据管理工具采用各种技术和方法来处理和存储数据，从而方便用户进行数据的管理和利用。
以下是一些常见的数据管理工具及其主要功能：1. 数据库管理系统（DBMS）：数据库管理系统是一种用于管理和组织数据的软件工具。
它可以对数据进行存储、检索、更新、删除等操作，并提供了数据安全性、完整性和一致性的保障。
常见的数据库管理系统包括Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server等。
2. 数据仓库（Data Warehouse）：数据仓库是一种用于集成和分析大量数据的系统。
它将散落在各个数据源中的数据整合到一个统一的数据仓库中，可以进行数据挖掘、分析和报告等操作。
数据仓库可以用于企业的决策支持系统（DSS）和业务智能（BI）等应用。
3. 数据挖掘工具（Data Mining Tool）：数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程。
数据挖掘工具可以通过应用各种算法和技术，如聚类、分类、关联和预测等，来发现数据中的模式和关联。
常见的数据挖掘工具有WEKA、RapidMiner等。
4. 数据可视化工具（Data Visualization Tool）：数据可视化是将数据转化为图表、图像或其他可视化形式的过程。
数据可视化工具可以将数据以直观、易于理解的方式展示，帮助用户更好地理解数据的模式和趋势。
常见的数据可视化工具包括Tableau、Power BI等。
5. 数据集成工具（Data Integration Tool）：数据集成是将不同数据源中的数据整合到一个统一的数据存储中的过程。
数据集成工具可以帮助用户实现数据源的连接、数据迁移和数据转换等操作，保证数据的一致性和准确性。
常见的数据集成工具有Informatica、Pentaho等。
6. 数据备份和恢复工具（Data Backup and Recovery Tool）：数据备份和恢复是保护数据免受意外损失和系统故障的重要措施。
大数据相关名词
大数据相关名词随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为21世纪的核心关键词之一。
在我们生活的方方面面，大数据的概念都开始渗透和影响着。
本文将会介绍一些与大数据相关的名词，以帮助读者更好地理解和应用大数据。
1. 数据挖掘（Data Mining）数据挖掘指的是从海量数据中提取隐含的、以往未知的、对决策有价值的信息的过程。
通过应用统计学、模式识别和机器学习等技术，数据挖掘能够帮助企业和机构发现隐藏在数据背后的规律和模式，从而提供有意义的洞察和决策支持。
2. 云计算（Cloud Computing）云计算是一种基于互联网的计算模式，通过将计算能力、存储资源和应用程序等服务以虚拟化的方式提供给用户。
大数据时代的海量数据需要强大的计算和存储能力来进行处理和分析，云计算技术提供了一种灵活、高效的解决方案，为大数据应用提供了强有力的支持。
3. 数据仓库（Data Warehouse）数据仓库是一个集成的、主题导向的、面向决策支持的数据存储系统。
它用于集中存储和管理各种结构化和非结构化数据，为企业决策提供快速、准确和一致的数据支持。
数据仓库的建立和维护对于有需要分析大量数据的企业来说至关重要。
4. 数据湖（Data Lake）数据湖是一种存储海量原始数据的技术架构。
与传统的数据仓库不同，数据湖并不关注数据的结构和格式，而是将各种各样的数据原封不动地存储在一个统一的存储池中。
这种架构使得数据湖能够更灵活地处理和分析大数据，同时也为数据科学家和分析师提供了更广泛的数据探索空间。
5. 数据可视化（Data Visualization）数据可视化是通过图表、地图、仪表盘等可视化工具将数据转化为可视化形式的过程。
通过可视化，人们可以更直观地理解和分析数据，从而发现数据背后的潜在关系和趋势。
数据可视化在大数据分析和决策中扮演着重要的角色，帮助用户更好地理解和利用大数据。
6. 机器学习（Machine Learning）机器学习是一种人工智能技术，通过让机器根据大量输入数据自动学习并改进算法的能力。
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4
ETL过程
5
数据源（1/3）
多数据源
数据仓库的数据来源于多个数据源。 不同格式的数据：由于企业在长期事务处理 过程中随数据库管理系统本身发展，形成了 企业内从简单到复杂、从小型到大型的各种 数据库系统，其中有大型关系数据库、对象 数据库、桌面数据库、各种非格式化的数据 文件等。 不同的数据操作平台 不同的物理位置
SALE_NUM DATE TOTAL 1001 01/01/02 $1200 2310 02/25/02 $400
SALE_NUM DATE TOTAL 1001 01/01/02 $1200 2310 02/25/02 $400 4594 03/13/02 $2100
Users dimension CUST_Surrogate_ID （PK） SSN F_Name L_Name CR_LIMIT … Update_Date
8
数据的抽取与刷新
数据抽取
数据仓库中的数据来源于数据源，将数据源中数据通过网络 进行抽取，并经加工、转换、综合后形成数据仓库中的数据， 这就是数据仓库的数据抽取。 经过抽取进入数据仓库的数据，在经过一段时间后要重新修 正，修改那些过时的数据，保存那些不变的数据，此种动作 称为数据仓库的数据刷新。 数据刷新的过程与抽取类似，但刷新的数据量往往小于抽取 的数据量。 由于仅需要对修改过的数据进行刷新，因而其实现难度与复 杂性要大于数据抽取。
数据仓库 Data Warehouse
数据仓库
1. 2.
3.
4. 5. 6.
从数据库到数据仓库 数据分析与数据仓库 数据仓库的四大特色 数据仓库的基本结构 数据集市与数据仓库 数据仓库的应用
2
数据仓库的结构
3
数据仓库的关键技术
数据的ETL（抽取、转换、装载） 存储和管理 数据的访问和表现 元数据
6
数据源（2/3）
数据源可以是递归的
数据仓库的数据源可以是
另外一个数据仓库(或数据集市) 基于本数据仓库的分析型应用。
数据源的抽取
数据抽取软件
7
数据源（3/3）
常见的数据源有：
流行的关系数据库系统: Oracle, Sybase, SQL Server, DB2等 面向对象数据库系统：Objectstore等 传统的桌面数据库系统: foxbase, foxpro等 文件系统中的数据文件: UNIX, WINDOWS等 其它数据源: word, excel等
10
数据抽取的实现方法
转换和集成的复杂性（1/4）
数据从操作型环境到数据仓库的传递需要完成以下功 能：
从操作型环境到数据仓库环境的数据抽取要实现技术上的变 化。这种变化不仅指一种DBMS的变化，还可能包含源于操 作系统的变化，硬件的变化，甚至源于基于硬件的数据结构 的变化 要求尽量避免从在线窗口进行数据抽取 来自于操作型环境中的输入关键字在输出到数据仓库之前往 往需要被重建和转换。简单情况下可能需要加入时间 非关键字数据在从操作型环境转移到数据仓库环境时要重新 格式化。例如日期格式的转换等
DB Operational Enviroment Aanalyze Environment
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缓冲区
数据流的中间站 白板式（White-board），无特定结构 系统中可能存在多处缓冲区
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数据刷新
数据仓库系统必须能够感知到在OLTP数据库中数据 的变化情况，并及时有效地把这些变化反映到数据仓 库中去，以使得数据仓库中的数据能真实地反映实际 情况，因此必须对数据仓库进行数据刷新。 一般数据刷新的方法包括：
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转换和集成的复杂性（2/4）
要进行数据清理以保持输入数据的正确性。数据清理常用形 式有：取值范围检查、交叉记录检验、以及简单的格式检验 因为存在多个输入数据源，当其中的数据传入到数据仓库时 要进行合并 当存在多个输入记录时，进行记录合并之前要先进行关键字 解析。如果不同的记录采用不同的关键字结构，那么，完成 记录合并的程序必须提供关键字解析功能 当存在多个输入记录时，这些记录的顺序可能不相同。在这 种情况下需要对输入记录进行重新排序 可能会产生多个输出结果，同一个传递过程可能会产生不同 综合层次的结果 需要提供缺省值。有时候数据仓库的一个输出值没有对应的 数据源，这时，必须提供缺省值
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优点
缺点
建立映象文件
实现方法
在上一次数据刷新后对数据库作一次快照
在本次刷新之前再对数据库作一次快照
比较两个快照的不同，从而确定数据仓库的数据刷新操作
优点
对于数据库和操作型应用无特别要求
缺点
需要占用大量的系统资源
可能较大地影响原有数据库系统的性能
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日志文件
实现方法
缺点
大多数数据库系统中的数据并不含有时间属性。
21
DELTA文件
适用情况
有些基于OLTP数据库的操作型应用程序在工作过程中会形 成一些DELTA文件以记录该应用所作的数据修改操作，可根 据该DELTA文件进行数据刷新。 采用此方法可避免对整个数据库的对比扫描，具有较高的刷 新效率。 这样的应用程序并不普遍，修改现有的应用程序的工作量又 太大。
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数据仓库中的数据及数据管理
数据仓库中的数据
数据仓库为企业管理人员的分析、决策操作提供统一、 集成的基础数据，包括：
企业内部各个部门当前及其历史上的细节性业务数据 以及为了进行分析决策操作而生成的分析型数据
对数据仓库中数据的管理
数据仓库中的数据是一个统一、集成、单一的庞大数据 集合，需要借助成熟的数据库技术对其进行存储管理， 即利用改造过的关系数据库系统来组织和管理数据仓库 中的数据。
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数据目标
原子层（Atomic layer）和集成数据 数据集市（Data market） 操作数据存储（Operational Data Storage, ODS） 缓冲区（Staging area）
——原子层和集成数据以及数据集市，将作为数据仓 库的主要数据存储，在以后的环节中进行介绍
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转换和集成的复杂性（4/4）
必须理解并弄清楚建立在操作性应用程序逻辑中的数据之间 的关系，这样这些数据记录才可以用来作为输入。而这些关 系常常是深奥难懂的，并且没有可供参考的文档资料。但是 当数据转移到数据仓库时，必须弄清楚这些关系。 必须要进行数据编码的转换，如EBCDIC到ASCII的转换 （或反过来）。 数据仓库的设计必须符合企业的数据模型。 当数据从操作型环境（反映当前）转移到数据仓库（反映历 史）中，可能需要加入时间元素。 数据仓库着眼于企业信息化，操作型数据环境着眼于事务。 必须考虑将要进入数据仓库的新创建记录的输出问题。
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操作数据存储
操作数据存储在企业范围内，针对特定主题区 域，用于支持战术决策支持（ tactics decision-making）的综合数据的更新集合 具有以下特点
面向特定分析应用 完整性 当前有效 可变的 详尽的
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DB-ODS-DW
DB Application DB ODS DW
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ14
ETL工具
抽取/转换/装载工具（ETL）的出现，通常分为两类：
产生源代码的软件 产生参数化的运行时模块的软件
产生源代码的软件比运行时软件要强大，它可以以原 有数据的格式对它们进行访问 而运行时软件则需要首先对原有数据格式进行统一。 进行了统一之后，运行时模块就可以访问原有数据。 不幸的是，对原有数据格式进行统一的过程颇费心思 在两种情况下，ETL软件都可以使得转换、重新格式 化、从多个传统操作型数据源中集成数据的过程自动 进行
所谓数据周期是指从操作型环境中的数据发生变化起， 到这个变化反映到数据仓库中所用到的时间。通常， 数据周期应该不低于24个小时，因为：
操作型环境与数据仓库环境结合得越紧密，那么所需技术也 就越昂贵越复杂。 一个更有说服力的原因是：时间间隔给环境附加了一个特殊 的限制。间隔24小时，使得不必要在数据仓库环境中做操作 性处理；也不必在操作型环境做数据仓库处理，间隔如果太 短了可能会达不到这种效果。时间间隔的一个好处是能够保 证在转入到数据仓库之前，数据可以达到稳定。数据在进入 数据仓库之前进行调整十分简单。而如果数据被送到数据仓 库中之后，一旦发现必须对这些数据进行调整，就必须在操 作型环境和数据仓库中同时调整。
Sales SALE_NUM （PK） SSN (FK) Date Prodct_ID Update_Date
DIMENSION CUST_SURROGATE ID 91101 91101 111211
SSN 123-12-1234 123-12-1234 123-12-1234
CR_LIMIT $2500 $2500 $5000
DIMENSION CUST_SURROGATE ID 91101 91101 111211
SALE_NUM DATE TOTAL 1001 01/01/02 $1200 2301 02/25/02 $400 4594 03/13/02 $1200
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数据刷新
数据抽取