数据仓库的数据标准化思路.docx
数据标准化方法
数据标准化方法数据标准化是指将不同来源、不同格式、不同结构的数据统一为一致的格式和结构，以便于数据的整合、分析和应用。
在数据分析和数据挖掘领域，数据标准化是一个非常重要的步骤，它可以提高数据的质量、准确性和可靠性，从而为后续的数据分析和决策提供可靠的基础。
一、数据标准化的目的数据标准化的主要目的是使得来自不同数据源的数据能够具有一致的格式和结构，从而便于数据的整合和分析。
具体来说，数据标准化的目的包括以下几个方面：1. 提高数据的一致性：通过数据标准化，可以将不同数据源的数据统一为一致的格式和结构，消除数据之间的差异性，提高数据的一致性和可比性。
2. 提高数据的准确性：数据标准化可以对数据进行清洗和校验，排除错误和异常数据，提高数据的准确性和可靠性。
3. 便于数据的整合和共享：标准化后的数据具有一致的格式和结构，便于数据的整合和共享，提高数据的利用价值。
4. 提高数据的分析效率：标准化后的数据可以直接用于数据分析和挖掘，无需再进行繁琐的数据清洗和转换，提高数据分析的效率和准确性。
二、数据标准化的方法1. 数据清洗：数据清洗是数据标准化的第一步，它主要包括数据去重、数据填充、数据转换等操作。
通过数据清洗，可以排除重复数据、缺失数据和错误数据，提高数据的质量和准确性。
2. 数据格式化：数据格式化是将数据转换为一致的格式，包括日期格式、数字格式、文本格式等。
通过数据格式化，可以使得数据具有一致的格式，便于后续的数据处理和分析。
3. 数据标准化：数据标准化是将数据转换为一致的单位和范围，以便于数据的比较和分析。
例如，将不同单位的数据转换为统一的单位，将数据进行归一化处理等。
4. 数据分类：数据分类是将数据按照一定的标准进行分类和编码，以便于数据的管理和分析。
例如，将客户按照地区、行业、产品等进行分类，便于对客户进行分析和管理。
5. 数据命名规范：数据命名规范是为数据定义统一的命名规则，以便于数据的识别和管理。
数据仓库建设中的数据建模思路整理
数据仓库建设中的数据建模思路整理1、什么是数据模型数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是通过抽象的实体及实体之间联系的形式，来表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。
数据模型体现的是现实世界中各个业务实体及其关系，业务实体及其关系的复杂程度决定了数据模型的抽象复杂度，关系越复杂，数据模型也就越复杂。
2、什么是数据仓库模型数据仓库模型是针对特定的数据仓库应用系统的一种特定的数据模型。
不仅仅表达业务实体直接的关系，还需要满足在真正的技术实现上的逻辑关系。
3、为什么要建设数据模型数据仓库的发展大致经历了这样的三个过程：（1）简单报表阶段：解决一些日常的工作中业务人员需要的报表，以及生成一些简单的能够帮助领导进行决策所需要的汇总数据。
这个阶段的大部分表现形式为数据库和前端报表工具。
（2）数据集市阶段：根据某个业务部门的需要，进行一定的数据的采集，整理，按照业务人员的需要，进行多维报表的展现，能够提供对特定业务指导的数据，并且能够提供特定的领导决策数据。
（3）数据仓库阶段：按照一定的数据模型，对整个企业的数据进行采集，整理，并且能够按照各个业务部门的需要，提供跨部门的，完全一致的业务报表数据，能够通过数据仓库生成对对业务具有指导性的数据，同时，为领导决策提供全面的数据支持。
通过数据仓库建设的发展阶段，我们能够看出，数据仓库的建设和数据集市的建设的重要区别就在于数据模型的支持。
因此，数据模型的建设，对于我们数据仓库的建设，有着决定性的意义。
通过数据模型的建设主要能够帮助我们解决以下的一些问题：（1）进行全面的业务梳理，改进业务流程。
在业务模型建设的阶段，能够帮助我们的企业或者是管理机关对本单位的业务进行全面的梳理。
通过业务模型的建设，我们应该能够全面了解该单位的业务架构图和整个业务的运行情况，能够将业务按照特定的规律进行分门别类和程序化，同时，帮助我们进一步的改进业务的流程，提高业务效率，指导我们的业务部门的生产。
数据标准化方法
数据标准化方法
数据标准化是建设信息化的基础工作，对于企业来说，贯彻实施数据标准化是了解、管理、共享企业内信息的基本条件。
数据标准化过程需要根据企业本身的特点和需求，采用适当的方法进行数据标准化，以确保企业内部信息的一致性和准确性。
首先，要明确要标准化的数据范围。
确定数据标准化范围是数据标准化实施的第一步，也是最重要的一步，因为范围确定之后，其他步骤才能有目标地开展，标准化的数据范围要全面，要尽可能包含企业内部信息的全部范围。
其次，建立数据标准，以确保数据一致性。
建立标准化的数据标准是实施数据标准化的重要环节，通过完善的数据标准，可以确保数据准确性和一致性。
这一步需要在确定数据范围之后进行，根据企业的实际情况以及企业需求，拟定不同的数据标准，以确保数据的一致性和准确性。
第三，建立数据字典，以便更好地理解数据标准。
建立数据字典可以提高数据标准化实施质量，帮助更好地理解和交流数据标准，并能够更好地发挥数据标准的作用，有助于更好地实施数据标准化工作。
第四，实施数据标准化，在实施过程中，应注意数据的精准性。
在实施数据标准化之前，应明确标准化的范围、目标和要求，并明确该实施过程中各项步骤和步骤之间的关系，在实施数据标准化的过程中，要确保数据的准确性，确保数据标准化实施的质量，以确保数据标准化的效果。
最后，根据反馈信息，不断完善数据标准化实施。
实施数据标准化后，应定期维护，及时收集反馈信息，对数据标准化实施的内容进行修改和完善，以确保数据标准化的准确性和及时性。
通过以上步骤，可以有效推进企业内部数据标准化的实施，促进企业内部数据的一致性和准确性，为企业数据管理系统的建立提供坚实的基础。
数据标准化方法
数据标准化方法数据标准化是指将不同格式、不同来源、不同类型的数据转化为统一的格式和标准，以便于数据的比较、分析和共享。
在数据分析和数据管理的过程中，数据标准化是一个非常重要的环节。
本文将介绍数据标准化的方法和步骤。
一、数据标准化的意义数据标准化的主要目的是消除数据的异构性，提高数据的一致性和可比性。
通过数据标准化，可以使得不同数据源的数据能够进行有效的整合和分析，为后续的数据挖掘、数据分析和决策提供可靠的基础。
二、数据标准化的方法1. 数据清洗数据清洗是数据标准化的第一步，主要是对数据进行去重、去噪和填充缺失值等处理。
通过数据清洗，可以保证数据的完整性和准确性。
2. 数据转换数据转换是指将数据从一种格式转换为另一种格式，以满足数据标准化的要求。
常见的数据转换方法包括数据格式转换、单位转换、编码转换等。
3. 数据归一化数据归一化是将不同量纲的数据进行统一的处理，以消除数据之间的量纲差异。
常见的数据归一化方法有最小-最大归一化、Z-Score归一化和小数定标归一化等。
4. 数据编码数据编码是将非数值型数据转换为数值型数据的过程，以便于数据的比较和分析。
常见的数据编码方法有独热编码、标签编码和序号编码等。
5. 数据集成数据集成是将多个数据源的数据进行整合的过程，以便于进行综合分析和决策。
数据集成的方法包括数据合并、数据关联和数据连接等。
6. 数据验证数据验证是对标准化后的数据进行验证和检查，以确保数据的准确性和一致性。
数据验证的方法包括数据比对、数据逻辑检查和数据统计分析等。
三、数据标准化的步骤1. 确定数据标准化的目标和需求，明确标准化的范围和要求。
2. 进行数据清洗，包括去重、去噪和填充缺失值等处理。
3. 进行数据转换，将数据从不同格式转换为统一的格式。
4. 进行数据归一化，消除数据之间的量纲差异。
5. 进行数据编码，将非数值型数据转换为数值型数据。
6. 进行数据集成，将多个数据源的数据进行整合。
数据标准化方法
数据标准化方法数据标准化是指将不同格式或来源的数据转换为统一的格式和标准，以便于数据的比较、分析和共享。
数据标准化方法是数据管理中非常重要的一环，它可以提高数据的质量和一致性，确保数据的可靠性和有效性。
下面将介绍几种常见的数据标准化方法。
1. 数据清洗。
数据清洗是数据标准化的第一步，它包括去除重复数据、填补缺失值、纠正错误数据等操作。
数据清洗可以有效地提高数据的质量，减少数据分析过程中的误差。
2. 数据格式化。
数据格式化是将数据转换为统一的格式，包括日期格式、货币格式、文本格式等。
通过数据格式化，可以使数据在不同系统和应用程序之间更加兼容和可交换。
3. 数据规范化。
数据规范化是将数据转换为统一的单位和范围，以便于比较和分析。
例如，将不同地区的温度数据转换为摄氏度或华氏度，将不同国家的货币数据转换为统一的货币单位等。
4. 数据分类。
数据分类是将数据按照一定的标准进行分类和编码，以便于数据的管理和分析。
通过数据分类，可以使数据更加有序和易于管理。
5. 数据标记。
数据标记是给数据添加标签或元数据，以便于数据的识别和检索。
通过数据标记，可以使数据更加易于查找和利用。
在实际应用中，可以根据具体的数据特点和需求选择合适的数据标准化方法，以确保数据的质量和一致性。
同时，还可以结合数据质量管理系统和数据治理工具，对数据进行全面的管理和监控，以提高数据的可靠性和有效性。
总之，数据标准化方法是数据管理中非常重要的一环，它可以提高数据的质量和一致性，确保数据的可靠性和有效性。
通过数据清洗、数据格式化、数据规范化、数据分类和数据标记等方法，可以使数据更加规范、可靠和易于管理和分析。
希望本文介绍的数据标准化方法对您有所帮助。
数据库数据标准化的说明书
数据库数据标准化的说明书一、引言数据库数据标准化是指对数据库中的数据进行统一、规范的处理，保证数据库的数据一致性、完整性和可维护性，提高数据的质量和管理效率。
本说明书旨在介绍数据库数据标准化的概念、目的、原则以及标准化过程的步骤和方法。
二、概念1. 数据库数据标准化数据库数据标准化是指根据一定的规则和约束条件，对数据库中的数据进行逻辑设计和物理设计，以确保数据库中的数据能够有效地存储、检索和管理。
2. 数据一致性数据一致性是指数据库中的数据与现实世界的实体及其之间的关系一致，数据之间没有冲突或矛盾。
3. 数据完整性数据完整性是指数据库中存储的数据是完整的，所有的数据项都有被填充或定义，并且满足预定义的约束条件。
4. 数据可维护性数据可维护性是指数据库中的数据能够方便地进行更新、删除和插入操作，且不会破坏数据库的结构和完整性。
三、目的数据库数据标准化的主要目的是提高数据库的数据质量和管理效率。
具体目的如下：1. 提高数据一致性通过统一规范的设计和管理方式，保证数据库中的数据与现实世界的实体及其之间的关系一致，避免数据冲突和矛盾。
2. 保障数据完整性通过定义和应用合适的数据约束条件，确保数据库中的数据项都有被填充或定义，并满足预定义的约束条件。
3. 提高数据可维护性通过良好的设计和规范，使数据库中的数据能够方便地进行更新、删除和插入操作，同时保持数据的一致性和完整性。
四、原则数据库数据标准化的设计应遵循以下原则：1. 数据唯一性原则每个实体在数据库中只能有一个唯一标识，以避免数据冗余和数据更新异常。
2. 数据完整性原则数据库中的每个数据项都应该具备被填充或定义的属性，且满足预定义的约束条件。
3. 数据依赖性原则数据库中的数据应该符合实体之间的依赖关系，避免数据冗余和冗杂。
4. 数据一致性原则数据库中的数据应该与现实世界的实体及其之间的关系一致，不存在数据冲突和矛盾。
五、标准化过程的步骤和方法数据库数据标准化的过程可以分为以下步骤：1. 确定实体和属性根据现实世界的需求，确定数据库中的实体和实体所具备的属性。
数据标准化方法
数据标准化方法数据标准化是数据处理和分析中的重要步骤，它可以使数据更易于比较、理解和分析。
在实际工作中，我们常常会遇到各种不同格式和结构的数据，如何将这些数据标准化成统一的格式，是我们需要解决的问题之一。
本文将介绍数据标准化的方法，希望能为大家提供一些参考和帮助。
首先，数据标准化的方法包括数据清洗、数据转换和数据集成。
数据清洗是指对数据中的错误、缺失、重复或不一致的部分进行处理，以确保数据的质量和完整性。
数据转换是指将数据转换成统一的格式和结构，比如将日期格式统一成YYYY-MM-DD，将货币格式统一成统一的货币符号等。
数据集成是指将多个数据源中的数据整合在一起，形成一个统一的数据集。
其次，数据标准化的方法还包括数据规范化和数据归一化。
数据规范化是指将数据按照一定的规则进行调整，使其符合特定的标准或要求。
比如将身高数据规范化为以米为单位，将温度数据规范化为摄氏度等。
数据归一化是指将不同维度和量纲的数据进行统一化处理，使其在数值上具有可比性。
比如将不同商品的价格数据进行归一化处理，使其在0-1之间取值。
另外，数据标准化的方法还包括数据编码和数据压缩。
数据编码是指将数据按照一定的编码规则进行转换，以便于存储和传输。
常见的数据编码方法包括ASCII 码、Unicode码等。
数据压缩是指利用压缩算法将数据进行压缩，以减少存储空间和传输带宽。
常见的数据压缩算法包括Huffman编码、LZW编码等。
最后，数据标准化的方法还包括数据加密和数据备份。
数据加密是指利用加密算法对数据进行加密，以保护数据的安全性和隐私性。
常见的数据加密算法包括DES、AES等。
数据备份是指将数据复制到其他存储介质中，以防止数据丢失或损坏。
常见的数据备份方法包括硬盘备份、云备份等。
综上所述，数据标准化是数据处理和分析中的重要步骤，它涉及到数据清洗、数据转换、数据集成、数据规范化、数据归一化、数据编码、数据压缩、数据加密和数据备份等多个方面。
数据标准化实施方案
数据标准化实施方案一、概述。
数据标准化是指将数据按照一定的规范进行整理、处理和管理，以确保数据的一致性、准确性和可靠性。
在信息化时代，数据标准化已经成为企业信息管理的重要环节。
本文将介绍数据标准化的实施方案，帮助企业建立健全的数据管理体系，提高数据利用效率和质量。
二、数据标准化的必要性。
1. 提高数据质量。
数据标准化可以规范数据的格式、命名规范、数据单位等，从而提高数据的准确性和一致性，减少数据错误和混乱。
2. 降低数据管理成本。
通过数据标准化，可以简化数据管理流程，减少人工干预，降低数据管理成本，提高工作效率。
3. 促进信息共享。
数据标准化可以统一数据格式，方便不同系统之间的数据交换和共享，提高信息的整合和利用效率。
4. 支持决策分析。
标准化的数据可以为企业提供准确、可靠的数据支持，为决策分析提供可靠的依据。
三、数据标准化的实施方案。
1. 制定数据标准化规范。
企业需要制定统一的数据标准化规范，包括数据命名规范、数据格式规范、数据单位规范等，明确每种数据类型的标准化要求。
2. 建立数据标准化管理机制。
企业需要建立数据标准化管理机制，明确数据标准化的责任部门和人员，制定数据标准化的工作流程和管理制度，确保数据标准化工作的落实和执行。
3. 实施数据标准化培训。
为了确保数据标准化工作的有效实施，企业需要对相关人员进行数据标准化培训，提高员工对数据标准化工作的认识和理解，增强标准化意识。
4. 使用数据标准化工具。
企业可以借助数据标准化工具，如数据管理软件、数据清洗工具等，对数据进行标准化处理，提高数据标准化的效率和质量。
5. 定期检查和评估。
企业需要定期对数据标准化工作进行检查和评估，及时发现和解决数据标准化中存在的问题和隐患，确保数据标准化工作的持续改进和优化。
四、数据标准化的效果评估。
1. 数据质量。
通过数据标准化实施方案的落实，数据质量得到了显著提高，数据的准确性和一致性得到了保障。
2. 数据管理成本。
数据仓库的数据标准化思路
1.一号对应一对象。
以病人为例，病人可能在各分院及本院都注册建档，因此同一病人可能在各分院都有不同的ID号，但数据采集到本院，与本院数据合并后，进行标准化处理，应保证此病人具有新的唯一ID号。
同时需保留病人曾经的各分院及本院ID号，便于其他分院数据的关联（如分院的病人缴费数据需要关联原始分院号码，之后以标准化后唯一ID号，进入本院系统）。
2.事实数据标明数据来源。
如病人缴费信息，因为缴费事实产生的位置不同，需要进行来源标注，分清本院及各分院，便于数据理解及之后的查询和统计。
在构建DW时的数据标准化处理流程上，可以考虑通过以下方式来完成。
标准化准备在标准化处理之前，需要对DW表格结构进行一些处理，使得标准化过程易于实施，也保证标准化的结果更易于理解。
对于不同的表格上，所需新增的字段也不尽相同。
下面分类进行说明：维表比如病人信息，科室信息，员工信息，设备信息等，新加字段如下：字段名类型说明备注ID数字代理键，主键由序列生成，新的唯一ID号HISTORY_IDLIST文本曾经使用的编号列表对应分院+分院ID号，以;分隔字段名类START_TIME日END_DA TE 日事实表如病人缴费，医生处方，手术记录等，新加字段如下：型说明表示数据来源；备注SOURCE_ID 数字ARCHIVE_FLAG文本数据来源，本院、分院记录是否可归档(Y/N)应新增本院/分院信息维表，记录source_id对应的分院名，地址，热线等信息对于已处理完成的信息，如病人已出院，进行可归档标记；DW保留一段时间后，可考虑部分归档数据迁移到二级存储，减轻压力期记录生效时间期记录失效时间拉链使用，可选拉链使用，可选数据标准化处理在数据标准化的处理过程中，也应分为两步进行处理，先进行维表的代码（如ID号）标准化，然后将事实表中的记录以标准化后的代码配合原来的事实信息（如缴费）及数据来源标记（哪个分院）采集到DW 标准事实表中。
维表标准化1.维表标准化以病人维表为例进行说明2.将本院及各分院的维表数据采集到DW标准库的缓冲区（可将本院及各分院数据放置于缓冲区的不同用户下）3.首先标准化本院数据，标准化后的数据写入标准表格。
数据标准化方法
数据标准化方法数据标准化是指将不同来源、格式、结构的数据转化为统一的格式和标准，以便于数据的整合、分析和应用。
数据标准化方法是指通过一系列的步骤和技术手段，对数据进行清洗、转换和整合，使其符合预定的标准和要求。
下面将介绍数据标准化的一般步骤和常用方法。
一、数据标准化的步骤1. 数据清洗：数据清洗是指对原始数据进行筛选、去重、纠错等处理，以确保数据的质量和准确性。
常用的数据清洗方法包括去除重复数据、填补缺失值、处理异常值等。
2. 数据转换：数据转换是指将数据从一种格式、结构或表达方式转换为另一种格式、结构或表达方式。
常用的数据转换方法包括数据格式转换、数据类型转换、数据单位转换等。
3. 数据整合：数据整合是指将来自不同数据源或不同系统的数据进行合并和整合，形成一个统一的数据集。
常用的数据整合方法包括数据合并、数据拼接、数据关联等。
4. 数据标准化：数据标准化是指对数据进行规范化和统一化处理，使其符合特定的标准和要求。
常用的数据标准化方法包括数据编码、数据命名、数据格式化等。
二、数据标准化的常用方法1. 数据编码：数据编码是指将数据按照一定的规则和标准进行编码，以便于数据的识别和分类。
常用的数据编码方法包括国际标准编码（如ISO编码、UNSPSC编码）、行业标准编码（如行业分类标准编码）等。
2. 数据命名：数据命名是指对数据的名称、字段、属性等进行规范和统一的命名方式。
常用的数据命名方法包括驼峰命名法、下划线命名法、全大写命名法等。
3. 数据格式化：数据格式化是指对数据的格式进行规范和统一，以便于数据的存储、传输和分析。
常用的数据格式化方法包括日期格式化、数字格式化、文本格式化等。
4. 数据校验：数据校验是指对数据进行验证和检查，以确保数据的完整性和准确性。
常用的数据校验方法包括数据格式校验、数据逻辑校验、数据范围校验等。
5. 数据映射：数据映射是指将不同数据源或不同系统的数据进行映射和转换，以建立数据之间的关联和对应关系。
数据标准化处理方法
数据标准化处理方法数据标准化是指将不同格式、不同来源、不同结构的数据进行统一处理，以便于数据的比较、分析和应用。
在实际应用中，数据标准化是非常重要的一步，可以提高数据的质量、准确性和可靠性，方便数据的整合和共享。
本文将介绍数据标准化的方法和步骤。
一、数据标准化的目的和意义数据标准化的目的是为了消除数据的差异性，使得数据具有一致的格式、结构和规范，方便进行数据的比较和分析。
数据标准化可以提高数据的质量和准确性，减少数据的误差和偏差，保证数据的可靠性和可用性。
同时，数据标准化还可以方便数据的整合和共享，提高数据的利用价值。
二、数据标准化的方法和步骤1. 数据清洗：在进行数据标准化之前，首先需要对原始数据进行清洗，去除数据中的噪声、异常和错误。
数据清洗可以通过数据预处理的方法来实现，包括数据去重、数据填充、数据转换等操作。
2. 数据格式化：数据格式化是指将数据转换成统一的格式和结构，方便进行后续的处理和分析。
数据格式化可以包括以下几个方面的处理：- 数据类型转换：将数据的类型转换成统一的格式，如将字符串转换成数字、将日期格式转换成统一的日期格式等。
- 数据单位转换：将数据的单位进行统一，如将英制单位转换成公制单位、将货币单位转换成统一的货币单位等。
- 数据编码转换：将数据的编码进行统一，如将不同编码的文字转换成统一的编码格式，以便于进行文字的比较和分析。
3. 数据归一化：数据归一化是指将数据按照一定的比例进行缩放，使得数据落在特定的范围内。
数据归一化可以通过以下几种方法来实现：- 最小-最大归一化：将数据线性映射到0和1之间的范围内，公式为：(x-min)/(max-min)，其中min为数据的最小值，max为数据的最大值。
- Z-score归一化：将数据按照正态分布进行标准化，公式为：(x-mean)/std，其中mean为数据的平均值，std为数据的标准差。
- 小数定标归一化：将数据按照10的幂进行缩放，使得数据的绝对值小于1，公式为：x/10^k，其中k为数据的位数。
数据标准化方法
数据标准化方法数据标准化方法是指将不同来源、不同格式的数据进行统一处理，使其符合一定的标准和规范，以便于数据的比较、分析和应用。
数据标准化方法可以提高数据的一致性、准确性和可用性，为数据的整合和应用提供基础。
一、数据标准化的意义数据标准化的意义在于消除数据的异构性，统一数据的格式和结构，使得不同来源的数据可以进行有效的比较和分析。
数据标准化还可以提高数据的质量，减少数据错误和冗余，提高数据的可靠性和可用性。
此外，数据标准化还可以提高数据的管理效率，降低数据处理的成本。
二、数据标准化的步骤1. 数据采集：采集来自不同来源的数据，包括数据库、文件、网络等。
2. 数据清洗：对采集到的数据进行清洗，包括去除重复数据、填充缺失值、纠正错误数据等。
3. 数据转换：将不同格式的数据进行转换，使其符合统一的数据格式和结构。
常见的数据转换包括数据类型转换、单位转换、日期格式转换等。
4. 数据整合：将不同来源的数据进行整合，统一存储和管理。
可以使用数据库管理系统来实现数据的整合。
5. 数据验证：对整合后的数据进行验证，确保数据的准确性和完整性。
可以使用数据验证规则、数据校验算法等方法进行数据验证。
6. 数据标准化：对整合和验证后的数据进行标准化处理，使其符合一定的标准和规范。
数据标准化可以包括数据命名规范、数据格式规范、数据编码规范等。
7. 数据存储：将标准化后的数据存储到数据库或者文件中，以便于后续的数据分析和应用。
三、数据标准化的方法1. 数据命名规范：制定统一的数据命名规范，包括表名、字段名、变量名等。
命名规范应该具有一定的可读性和可理解性，方便用户理解和使用数据。
2. 数据格式规范：制定统一的数据格式规范，包括日期格式、数值格式、文本格式等。
数据格式规范可以提高数据的一致性和可比性。
3. 数据编码规范：制定统一的数据编码规范，包括字符编码、数值编码等。
数据编码规范可以提高数据的可读性和可解析性。
4. 数据标准化工具：使用数据标准化工具来实现数据的标准化处理。
数据仓库 数据标准化
数据仓库数据标准化数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的系统，它可以帮助企业组织和分析数据，从而提供更好的决策支持。
然而，数据仓库中的数据往往来自于不同的来源，格式各异，这就需要对数据进行标准化处理，以确保数据的一致性和准确性。
数据标准化是指将数据转化为统一的格式和结构，以便于数据的管理和分析。
在数据仓库中，数据标准化是非常重要的，它可以帮助企业避免数据混乱和错误，提高数据的可信度和可用性。
首先，数据标准化可以提高数据的一致性。
在数据仓库中，数据可能来自于不同的系统和部门，如果这些数据没有经过标准化处理，就会出现数据格式不一致、命名不规范等问题，这样就会给数据的管理和分析带来很大的困难。
通过数据标准化，可以将数据统一为相同的格式和结构，从而提高数据的一致性。
其次，数据标准化可以提高数据的准确性。
在数据仓库中，数据的准确性是非常重要的，因为基于错误的数据进行决策会带来严重的后果。
通过数据标准化，可以清洗和校验数据，排除数据中的错误和冗余信息，从而提高数据的准确性。
另外，数据标准化还可以提高数据的可用性。
数据仓库的最终目的是为企业的决策提供支持，如果数据不规范、不一致，就会影响数据的可用性，从而影响决策的质量。
通过数据标准化，可以使数据更容易被理解和使用，提高数据的可用性。
总的来说，数据标准化在数据仓库中起着非常重要的作用。
它可以提高数据的一致性、准确性和可用性，从而为企业提供更好的决策支持。
因此，在建立和管理数据仓库时，必须重视数据标准化工作，确保数据的质量和可靠性。
在实际操作中，数据标准化需要遵循一定的规范和流程。
首先，需要对数据进行清洗和校验，排除数据中的错误和冗余信息。
然后，需要对数据进行格式和结构的统一，确保数据的一致性。
最后，还需要对数据进行命名和注释，提高数据的可读性和可理解性。
除此之外，数据标准化还需要借助一些工具和技术来实现。
例如，可以利用数据质量管理工具对数据进行清洗和校验，可以利用数据建模工具对数据进行格式和结构的统一，可以利用数据字典工具对数据进行命名和注释。
数据标准化方法
数据标准化方法数据标准化是指将不同格式、不同来源、不同结构的数据转化为统一标准的过程。
它是数据管理和分析的重要环节，能够提高数据的一致性、可比性和可用性。
本文将详细介绍数据标准化的方法及其步骤。
一、数据标准化的方法1. 数据清洗：在进行数据标准化之前，需要对数据进行清洗。
数据清洗包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。
清洗后的数据更加准确和可靠，有利于后续的标准化处理。
2. 数据转换：数据转换是将数据从原始格式转换为标准格式的过程。
常用的数据转换方法包括数值转换、日期转换、单位转换等。
例如，将温度从华氏度转换为摄氏度，将货币金额转换为统一的货币单位等。
3. 数据归一化：数据归一化是将不同量纲的数据转换为统一的标准范围的过程。
常用的数据归一化方法有最小-最大归一化、Z-Score归一化等。
最小-最大归一化将数据线性映射到[0, 1]的范围内，Z-Score归一化将数据转换为均值为0，标准差为1的分布。
4. 数据编码：数据编码是将非数值型数据转换为数值型数据的过程。
常用的数据编码方法有独热编码、标签编码等。
独热编码将每个类别转换为一个二进制向量，标签编码将每个类别转换为一个整数。
5. 数据规范化：数据规范化是将数据按照一定的规则进行调整，使得数据符合特定的标准。
常用的数据规范化方法有小数定标规范化、对数规范化等。
小数定标规范化将数据除以一个固定的基数，使得数据的绝对值小于1，对数规范化将数据取对数，使得数据的分布更加均匀。
二、数据标准化的步骤1. 确定标准化的目标：首先需要明确数据标准化的目的和要求。
不同的应用场景和需求可能需要不同的标准化方法和标准化指标。
2. 数据预处理：在进行数据标准化之前，需要对数据进行预处理。
预处理包括数据清洗、数据转换、数据归一化等步骤。
通过预处理可以提高数据的质量和可用性。
3. 选择合适的标准化方法：根据数据的特点和标准化的目标，选择合适的标准化方法。
不同的数据类型和数据分布可能需要不同的标准化方法。
数据仓库多维数据模型的设计.docx
.1、数据仓库基本概念1.1 、主题（ Subject ）主题就是指我们所要分析的具体方面。
例如：某年某月某地区某机型某款App 的安装情况。
主题有两个元素：一是各个分析角度（维度），如时间位置；二是要分析的具体量度，该量度一般通过数值体现，如App 安装量。
1.2 、维（ Dimension ）维是用于从不同角度描述事物特征的，一般维都会有多层（Level：级别），每个Level 都会包含一些共有的或特有的属性（Attribute ），可以用下图来展示下维的结构和组成：以时间维为例，时间维一般会包含年、季、月、日这几个Level，每个Level 一般都会有 ID、NAME 、 DESCRIPTION 这几个公共属性，这几个公共属性不仅适用于时间维，也同样表现在其它各种不同类型的维。
1.3 、分层（ Hierarchy ）OLAP 需要基于有层级的自上而下的钻取，或者自下而上地聚合。
所以我们一般会在维的基础上再次进行分层，维、分层、层级的关系如下图：.每一级之间可能是附属关系（如市属于省、省属于国家），也可能是顺序关系（如天周年），如下图所示：1.4 、量度量度就是我们要分析的具体的技术指标，诸如年销售额之类。
它们一般为数值型数据。
我们或者将该数据汇总，或者将该数据取次数、独立次数或取最大最小值等，这样的数据称为量度。
1.5 、粒度数据的细分层度，例如按天分按小时分。
1.6 、事实表和维表事实表是用来记录分析的容的全量信息的，包含了每个事件的具体要素，以及具体发生.的事情。
事实表中存储数字型ID 以及度量信息。
维表则是对事实表中事件的要素的描述信息，就是你观察该事务的角度，是从哪个角度去观察这个容的。
事实表和维表通过ID 相关联，如图所示：1.7 、星形 / 雪花形 / 事实星座这三者就是数据仓库多维数据模型建模的模式上图所示就是一个标准的星形模型。
雪花形就是在维度下面又细分出维度，这样切分是为了使表结构更加规化。
数据标准化方法
数据标准化方法数据标准化是指将不同格式、不同结构、不同来源的数据整合为一致的格式和结构，以便进行有效的数据分析和处理。
在数据处理和数据分析的过程中，数据标准化是一个非常重要的步骤，它可以确保数据的一致性、准确性和可靠性。
数据标准化方法有多种，下面将介绍其中几种常用的方法：1. 数据清洗：数据清洗是数据标准化的第一步，它主要包括数据去重、数据格式转换、数据缺失值处理等。
数据去重是指对重复的数据进行删除或合并，以保证数据的唯一性。
数据格式转换是将不同格式的数据转换为统一的格式，例如将日期格式转换为统一的日期格式。
数据缺失值处理是对缺失值进行填充或删除，以保证数据的完整性。
2. 数据归一化：数据归一化是将不同量纲的数据转换为统一的量纲，以便进行比较和分析。
常用的数据归一化方法有最小-最大归一化、Z-Score归一化等。
最小-最大归一化将数据线性映射到[0,1]的区间内，公式为：x' = (x - min) / (max - min)，其中x为原始数据，x'为归一化后的数据，min为最小值，max为最大值。
Z-Score归一化将数据转换为均值为0，标准差为1的正态分布，公式为：x' = (x - mean) / std，其中x为原始数据，x'为归一化后的数据，mean为均值，std为标准差。
3. 数据编码：数据编码是将非数值型数据转换为数值型数据，以便进行计算和分析。
常用的数据编码方法有独热编码、标签编码等。
独热编码将每个非数值型特征转换为一个二进制码，其中只有一个位置为1，其他位置为0，以表示该特征的取值。
标签编码将非数值型特征转换为连续的整数，每个不同的取值对应一个整数。
4. 数据平滑：数据平滑是对数据进行平滑处理，以去除异常值和噪声，以保证数据的稳定性和可靠性。
常用的数据平滑方法有移动平均法、指数平滑法等。
移动平均法是将一定时间窗口内的数据取平均值作为平滑后的数据，以减少数据的波动。
仓库数据管理思路设计方案
仓库数据管理思路设计方案背景随着供应链管理愈加复杂和多元化，仓库管理已不再仅仅是储存和出入库管理，而承担了更多的责任和角色，如物流配送、质量控制、订单处理等。
管理好仓库数据信息，可以为仓库管理者提供更准确的与高效的信息参考，从而得到更好的管理效果。
本文旨在通过对仓库数据管理思路设计方案的探讨，为仓库管理者提供更高效的数据管理方法。
主要内容数据的分类在仓库管理中，常见的数据可分为以下几类：•货物数据：主要包括货物名称、品牌、规格、数量等信息。
这类数据关系到仓库库存、采购、出入库等方面。
•订单数据：主要包括订单编号、客户名称、交货时间、交货地点等信息。
这类数据关系到仓库的配送、发货等方面。
•库存数据：主要包括物料编码、单位、数量、存放位置等信息。
这类数据关系到仓库货物的摆放和管理。
•设备数据：主要包括货架、叉车、电脑等设备的使用记录、维护信息等。
这类数据可用于维护设备的正常运营。
数据的采集在仓库管理中，数据采集是重要的一环，可以通过以下几种方式来实现：•手动输入：由人工进行数据录入，如人工对货物、订单、库存等信息进行录入制表单中，但可能出现差错和延误。
•自动化采集：利用自动化技术采集数据，如条码、RFID等技术，可极大地提高采集效率和减少差错。
•传感器采集：用传感器等设备监测数据，自动采集数据，如空气温度、湿度等。
数据的分析与应用仓库数据管理不仅仅是采集整理数据，还需要通过数据分析来优化管理和提高运营效率，包括以下几个方面：1.分析库存信息：可以通过库存分析，分析库存数量、货品种类、货架位置、销售情况等信息，帮助仓库管理者及时清理库存，避免产品过期、滞销等损失；2.分析订单信息：可以通过订单分析，分析订单数量、类型、交期等信息，帮助仓库管理者制定优化的配货方案，保证订单交货期的准确性；3.分析设备信息：可以通过设备分析，分析设备使用、保养、维护等信息，帮助仓库管理者制定合理的维护计划，避免设备故障带来的损失；4.监控在线问题：可以通过监测程序来实时监控仓库信息系统中出现的问题，如网络瘫痪、系统崩溃等，及时响应和解决问题。
数据仓库建设思路汇报
仓库设计
采用星型架构的维度建模法
层次1 层次2 层次3
维度表1 事实表 维度表2
维度表4
维度表5 维度表3
仓库设计
事实表
按照每个业务数据需要，存储主要的维度信息 和度量信息，以及一些需要的描述信息。 目前由于没有确定的需求，事实表是根据通用 性来设计，即分析数据的所有可分析角度和可 分析指标，全部存储到事实表中，分析时根据 需要建立集市。 事实表里，主键采用NUMBER型，维度表的代 理键也全部采用NUMBER型。主要是为了数据 存储时节省空间，也为了在事实表与维度表关 联时加快速度。
全量抽取和增量抽取全量抽取可以采用完全抽取的方式将需要的数据经过必要的转换全部抽取出来增量抽取是将自上次抽取后发生变化的数据新增修改经过必要的转换抽取出仓库设计事实表按照每个业务数据需要存储主要的维度信息和度量信息以及一些需要的描述信息
交通管理数据仓库及辅助决策系统
数据仓库建设汇报
提纲
建设思路 数据存储 抽取思路 仓库设计
仓库设计
维度表
维度表为事实的各个分析角度 主键，使用number型，作为事实表的引用外键。 每个维度表的字段数可以适量的多，但是记录 数尽可能的少。
仓库设计
度量
每个事实的统计分析角度 通过一定的计算得到的分析数值
抽取思路---基本方案
基本方案
事实表抽取转换
首次抽取实行全量抽取，然后一定周期内实行增量 抽取，而增量抽取时;执行了一定周期的增量抽取后，原 则上需要重新全量抽取一次，再执行增量抽取。
无变化维表转换
如果属性值发生了变化，抽取时采用更新的方式同 步变化内容 。
缓慢变化维表转换
1、覆盖（在维表中只保留最后状态的数据） 2、全历史记录（在维表中保留所有的历史记录）
数据仓库建设思路整理
数据仓库建设思路整理1.建设背景：目前我行数据缺失、历史数据查询困难、各部门数据提取依赖SQL 脚本实时查询而效率低下、正确性不高等问题。
在这种背景下我行数据仓库建设显得尤为重要。
2.数仓系统功能模型：当前同业主流数据仓库系统功能模型大体如图1.0所示：图1.0主要分以下几个模块：源数据：主要是下发的核心业务、ECIF、信贷系统、财务系统，支付系统等数据以及第三方提供并为我行使用的数据。
FTP服务器：主要负责接下发数据或通过调用接口等形式获取第三方源数据文件。
文件卸载区：负责从FTP服务器获取当前需要更新到数据仓库的数据。
文件备份区：负责将进入数据仓库的数据文件进行备份管理。
ODS（Operational Data Store）：操作型数据存储，仅对源数据增加源系统和数据日期作为区分存储起来。
可以用于明细和流水等原始记录查询。
FDS（Fundational Data Strore）：基础数据存储，按客户、存款、贷款、公共、银行卡、总账、中间业务、渠道八个主题对数据进行汇总和计算。
IDS（Integrated Data Store）:集成数据存储,对数据按客户维、账户维、时间维、机构维、产品维等维度对数据进行集成。
应用系统：主要负责展示、分析和使用数据仓库数据。
数据仓库管理平台：主要负责作业调度，元数据管理，系统监控等功能。
3.数据仓库技术模型：根据数据仓库个模块的不同特性总结各层级所用到的技术或者软件如下图2.0所示：图3.0上图每层实现技术区分商业和开源实现方案，其中商业软件性能好、服务支持好，但是因为都是国外大型公司产品，产品价格高；而开源方案在性能方面不如商业软件，同时需要投入较多较多时间，人力进行整合。
建设过程中可以结合数据规模，数据储存时间，实际访问需求量等方面综合考虑，采用不同的技术实现方案。
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数据仓库的数据标准化思路
数据标准化
对于大型公司而言，各个下层子公司都使用自己本地的业务系统，当这些子公司数据往上汇总到总公司时，常常出现代码不一致，数据歧义等等各种各样的问题，在这种情况下，数据标准化就变得不得不行了。
典型的例子，比如医院，大型医院往往包含多个分院，而分院都是用自己的业务系统。
业务数据采集汇总后，发现数据结构及数据本身出现歧义，无法直接使用。
因此，就不得不对本院及分院的业务数据进行标准化处理，避免歧义，使数据更真实可用，简单易理解。
数据标准化处理应当注意两个关键点：
1.一号对应一对象。
以病人为例，病人可能在各分院及本院都注册建档，因此同一病人可能在各分院都有不同的ID号，但数据采集到本院，与本院数据合并后，进行标准化处理，应保证此病人具有新的唯一ID号。
同时需保留病人曾经的各分院及本院ID号，便于其他分院数据的关联（如分院的病人缴费数据需要关联原始分院号码，之后以标准化后唯一ID号，进入本院系统）。
2.事实数据标明数据来源。
如病人缴费信息，因为缴费事实产生的位置不同，需要进行来源标注，分清本院及各分院，便于数据理解及之后的查询和统计。
在构建DW时的数据标准化处理流程上，可以考虑通过以下方式来完成。
标准化准备
在标准化处理之前，需要对DW表格结构进行一些处理，使得标准化过程易于实施，也保证标准化的结果更易于理解。
对于不同的表格上，所需新增的字段也不尽相同。
下面分类进行说明：
维表
比如病人信息，科室信息，员工信息，设备信息等，新加字段如下：
事实表
如病人缴费，医生处方，手术记录等，新加字段如下：
数据标准化处理
在数据标准化的处理过程中，也应分为两步进行处理，先进行维表的代码（如ID号）标准化，然后将事实表中的记录以标准化后的代码配合原来的事实信息（如缴费）及数据来源标记（哪个分院）采集到DW 标准事实表中。
维表标准化
1.维表标准化以病人维表为例进行说明
2.将本院及各分院的维表数据采集到DW标准库的缓冲区（可将本院及各分院数据放置于缓冲区的不同用户
下）
3.首先标准化本院数据，标准化后的数据写入标准表格。
以病人身份证号进行区分，身份证号第一次出现时，
取新的序列值为病人的标准化ID号，并将病人的原始信息（本院编号+原始ID号）记入history_idlist 字段；同一身份证号之后重复出现时，将病人的原始信息添加到history_idlist字段即可。
4.之后标准化分院数据，对于本院中未出现的身份证号，取新的序列值为病人的标准化ID号，并将病人的原
始信息（分院编号+原始ID号）记入history_idlist字段；同一身份证号之后重复出现时，将病人的原始信息添加到history_idlist字段即可。
注：在病人的原始信息记入history_idlist字段时，可选择同时将标准化的病人ID号和原始ID号写入一个代码转换表，便于之后分院事实表通过此代码转换表，根据原始ID号，找到新的标准化ID号。
当然，分院事实表也可通过对标准化病人维表的history_idlist字段的全文搜索，找到对应的标准化ID 号。
实际实施中，以实施效率进行灵活调整即可。
事实表标准化
1.将本院及分院的事实表数据采集到DW标准库的缓冲区
2.本院及分院事实表需与上一步生成的代码转换表关联（或搜索history_idlist字段），根据原始病人ID
号，找到新生成的标准化ID号，联合其它的事实数据（如缴费），写入到新的标准化事实表
3.本院及分院事实表数据写入DW标准库的同时，在标准化事实表的source_id字段中标注事实数据来源（本
院或分院的编号）
DW数据标准化实施
在实施标准化时，可分为标准化初始化-增量标准化来实施，标准化初始化处理数据量最大，之后增量标准化，只要采集增量数据到缓冲区即可。
标准化初始化
标准化初始化示意图如下：
初始化主要完成以下工作：
1.以某个时间点为界，采集本院、分院数据到DW标准库缓冲区
2.在缓冲区进行数据标准化后，写入DW标准库
3.写入完成后，清理缓冲区，但建立了代码转换表的话，代码转换表可保留
标准化增量
标准化增量示意图如下：
标准化增量主要完成以下工作：
1.将本院、分院从初始化以来的增量数据采集到DW标准库缓冲区
2.在缓冲区进行数据标准化后，写入DW标准库
3.写入完成后，清理缓冲区，但建立了代码转换表的话，代码转换表可保留
之后每次增量时，重复标准化增量操作即可。