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什么是数据仓库在线播放_什么是数据仓库和数据挖掘(2024年12月免费观看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-12-03

什么是数据仓库

数据分析师必备：数据仓库全解析 𐟚€ 数据仓库是什么？数据仓库并不是一个“生产”数据的系统，它只是将不同外部系统的数据汇集在一起。数据仓库本身也不“消费”数据，而是将数据提供给外部应用使用。这就是为什么它被称为“仓库”而不是“工厂”。 𐟔砦•𐦍“库的价值效率提升：数据仓库可以缩短获取信息的时间，提高查询效率。数据统一：通过数据仓库，可以实现不同产品之间的数据关联，从而进行多角度、多层次的数据分析和决策制定。历史回溯：数据仓库能够还原历史时间点上的产品状态、用户状态和用户行为，便于回溯历史。 𐟏—️ 如何搭建数据仓库？从底层数据出发：梳理业务流程，搭建符合业务现状及未来的数据模型。从业务需求出发：从业务需求出发，推导出需要的数据应用层、数据中间层、数据源层的建设方式。 𐟓ˆ 通用的分层结构 ODS：数据操作层，直接存放从业务系统抽取过来的数据，这些数据从结构和数据上与业务系统保持一致。 DWT：细节数据层，是业务层与数据仓库的隔离层，由ODS层的表做单表的数据清洗、转换工作，如json格式解析等操作。 DWB：基础数据层，存储的是客观数据，一般用作中间层，可以认为是大量指标的数据层。业务上的多表join，保存数据的最细颗粒度，比如订单表的订单号等。 DWS：服务数据层，基于DWB上的基础数据，整合汇总成分析某一个主题域的服务数据，一般是宽表。 DM：数据集市层，依据主题来整合指标与维度落地成宽表。 APP：数据应用层，将DM的表同步到关系型数据库上，提供数据给业务部门、数据分析师。 𐟒ᠤ𚆨磦•𐦍“库对于数据分析师来说至关重要，它可以帮助你构建自己的业务分析层，大幅减少业务零散的提数需求。

𐟓Š SQL面试必备经典问题解答集锦 𐟓Š 𐟌Ÿ 北美数据工作求职 𐟌Ÿ 在准备北美数据相关岗位的面试时，掌握SQL的基础知识至关重要。以下是一些经典的SQL面试问题及其答案，帮助你更好地准备面试。 𐟔 Q34: TOP或LIMIT子句的目的是什么？ TOP（在SQL Server中）或LIMIT（在MySQL中）用于限制查询返回的行数。它常与ORDER BY子句一起使用，以确保返回的结果是有序的。 𐟔„ Q35: UNION和JOIN的区别是什么？ UNION将两个或多个SELECT语句的结果集垂直合并，而JOIN则是基于连接条件将两个或多个表中的列水平组合。 𐟏�36: 数据仓库是什么？数据仓库是一个大型的、集中的数据存储库，用于存储和管理来自不同数据源的数据。它专为高效的数据报告、分析和商业智能而设计。 𐟔‘ Q37: 主键和候选键的区别是什么？主键是唯一标识表中每一行的候选键。而候选键是一组可能成为主键的列。 𐟓œ Q38: GRANT语句的目的是什么？ GRANT语句用于授予用户或角色特定的权限或特权，以访问和操作数据库中的数据。 𐟔„ Q39: 什么是相关更新？相关更新是一种更新语句，它引用同一表中的子查询结果，并根据子查询的结果更新每行。 𐟓Š Q40: CASE语句的目的是什么？ CASE语句用于在SQL查询中执行条件逻辑，允许你根据指定条件返回不同值。 𐟌 Q41: COALESCE函数的目的是什么？ COALESCE函数返回列表中的第一个非空表达式，常用于处理空值。 𐟓… Q42: ROW_NUMBER()函数的目的是什么？ ROW_NUMBER()函数为结果集中的每行分配一个唯一的递增数字，常用于分页或排名。 𐟔 Q45: ALL关键词在SQL中的用途是什么？ ALL关键词用于比较操作符，表示与列表中的所有值进行比较。通过掌握这些经典的SQL问题及其答案，你可以更好地准备数据相关岗位的面试，展示你的SQL技能和知识。𐟓ˆ

为什么需要数据仓库数据仓库是现代企业数据管理和分析的核心工具，但对于新入职的员工来说，这个概念可能显得有些复杂。那么，什么是数据仓库？为什么我们需要它？它是如何工作的？下面我们来简单探讨一下。 ✨ 什么是数据仓库？数据仓库是一个集成来自多个业务系统的数据存储系统，旨在为分析和报告提供支持。它是组织内的“单一事实来源”，即所有重要数据的集中存储地。数据仓库不仅保存客户数据、销售数据等，还能够提供企业所需的统一、可靠的数据视图，帮助企业进行数据驱动的决策。 ✨ 数据仓库的核心特点按主题分类：数据仓库中的信息围绕特定主题组织，例如销售、客户或产品数据。数据存储更具针对性和有效性。集成化：数据仓库从不同来源收集数据，并采用统一的标准进行存储。不同系统之间数据可确保完整性和准确性。存储长期数据：数据仓库存储历史数据，允许对不同时间段的数据进行分析。便于理解业务变化趋势。非易失性：一旦数据进入数据仓库，就不会被修改或删除。保证数据的稳定性和可靠性。 ✨ 数据来源业务数据：平台、视频、作者、视频分类等。日志数据：后端日志（如Nginx、OSS），前端上报日志。第三方数据：Scrape数据、购买数据。其他数据：手动记录的某些数据。 ✨ 数据仓库的架构数据源层：这是数据的输入来源，此层数据无任何更改，直接沿用外围系统数据结构和数据。数据仓库：数据仓库是数据的原始储存区域，对数据源层经过了一定的数据清洗，保持干净、整洁的数据。如果数据出现问题，可以通过此数据进行溯源。 ETL过程：ETL过程是数据仓库的核心环节，涉及从数据仓库提取数据，进行必要的转换和清理，然后加载到标准化的数据存储中。消费层：这是数据仓库的输出层，用于数据分析和报告。数据可以被DA分析，或者直接为业务用户提供快速查询的可视化BI。 ✨ 数据仓库的好处集中数据管理：数据仓库提供了一个集中的数据存储，使企业用户可以更快地访问数据和信息，不需要从多个来源获取。数据质量和一致性：数据仓库中的数据经过清理和质量检查，更加可靠和一致。通过集成不同系统的数据，数据仓库解决了数据不一致的问题。历史数据分析：数据仓库存储历史数据。这对于理解业务变化趋势至关重要。这一期知识简单地介绍了数据仓库的概念，下期将会分享下数据仓库的架构是如何构建的。另外每个企业之间的数据仓库可能都具有概念或者架构上的差异，如有差错，还请海涵。

商业智能（BI）如何助力跨境卖家？在这个大数据时代，我们的一举一动都在产生海量的数据。这些数据不仅仅是数字和信息，它们背后还隐藏着很多规律和知识。然而，这些规律和知识并不是显而易见的，需要通过深度挖掘和分析才能发现。由于数据的庞大性，只有借助计算机才能做到这一点，于是商业智能（BI）应运而生。什么是商业智能（BI）？𐟤” 商业智能（BI）是一套由数据仓库、查询报表、数据分析等组成的数据类技术解决方案。它的主要目的是将企业不同业务系统（如ERP、CRM、OA等）的数据进行有效整合，再利用合适的查询和分析工具快速准确地提供报表，为企业决策提供支持。为什么跨境电商卖家需要BI？𐟌 在跨境电商管理层面，从全局角度看整体业务变得至关重要。企业管理层需要打通各个业务系统、业务模块的数据，打破内部的数据孤岛。这时候就需要通过商业智能BI来实现。在跨境电商企业里，有很多部门，如运营、采购、物流、财务、人事等，他们可能使用不同的业务系统。与商业智能BI不同，这些业务系统对应单一的部门或业务线。例如，财务使用财务软件记录日常财务数据，人事用人力系统管理企业的人力、培训、薪酬、考勤等，销售则关心CRM系统中的数据以及OA里的合同信息等。跨境电商企业数据应用的困境𐟘“ 报表越来越多，越来越复杂，不知道该从哪个方向着手处理。大量手工处理，容易出错，无法及时获取有用信息。 Excel导致工作重复，尤其涉及日报表、月报表、年度报表时。报表展示的数据很多，却很难快速准确地知道核心指标。如何化解跨境电商数据应用难题？𐟒እ碌奈駔觧壘 ERP数据中台的数据加工和指标定义能力，整合来自不同业务系统的数据（如销售、广告、采购、物流、库存、财务等业务数据），然后通过积加BI的高性能数据分析引擎，深化业务数据开发，为跨境电商全生命周期的解决方案提供重要的可视化数据分析支撑。有了积加BI，跨境卖家可以：告别在Excel上手工做表，数据更新更快，报表更新更高效。有效沉淀历史经验，高效分析和复盘。深挖业务数据，实现多维、自定义分析，精准解决业务难题。总之，商业智能（BI）可以为跨境电商卖家带来很多好处，帮助他们更好地管理数据，做出更明智的决策。

电信面试经验分享：如何轻松应对常见问题还记得那次电信面试，走出考场时我简直要笑出声来，那种感觉真的太棒了！面试官们对我满意的眼神让我感到无比自豪。下面，我就来分享一下我当时遇到的一些问题以及我是怎么回答的，希望对大家有所帮助。你对电信有什么了解？ 𐟓ž 电信行业对我来说并不陌生，从小就知道它的重要性。电信不仅仅是通信技术和服务，还包括固定电话、移动电话、互联网和广播电视等。它在现代社会中扮演着至关重要的角色，为人们提供了便捷的通信和信息传输渠道。此外，电信行业还涉及一系列法律法规，如《电信法》和《电信管理条例》，以确保行业的有序发展。怎么看待电信转型？ 𐟌 电信转型是行业发展的必然趋势，旨在提升服务质量、增强竞争力，并适应快速变化的市场需求。通过技术创新、服务升级、数字化转型等手段，电信企业不断提升服务质量，增强竞争力。这种转型也推动了整个科技行业的发展，促进了技术进步和服务模式的创新。谈谈你对5G发展的看法 𐟓𖊵G技术的发展和应用是科技进步和社会发展的必然结果。它不仅提升了通信行业的服务质量和效率，还为其他行业的技术创新和发展提供了强大的支持。随着5G技术的不断深入应用，可以期待它将为社会带来更加丰富和便捷的生活体验，同时也为经济的持续增长提供新的动力。是否接受去基层？ 𐟏 如果公司经过综合考量后分配我去基层网点，我是可以接受的，也愿意服从公司的安排。对于目前的我来说，还没有过硬的业务能力和工作经验，分配到基层网点能够给予我磨炼的机会。因为基层网点面临的群众矛盾和业务问题可能会更多，也能更快地培养我处理问题的能力和心理抗压能力，丰富更多的实践经验。我相信在基层成长起来的员工，在以后工作中遇到困难也会更沉着更从容。一些常考问题 𐟓‹ 岗位的专业问题（类似什么是数据仓库？）：这个问题我提前准备过，所以回答得很顺利。为什么选择中国电信：我选择了中国电信是因为它的行业地位和广阔的发展空间。有没有收到其他公司的offer：我确实收到了其他公司的offer，但我对中国电信的兴趣更大。你对薪酬有什么要求：我对薪酬的要求是合理的，符合市场水平。总的来说，我遇到的电信面试问题还是比较简单的，基本上我提前都准备过。所以当时面试过程非常顺利。我大概花了不到半个月的时间去准备，先跟着一些面试课学习，后期就是总结自己的话术和模板。希望大家也能顺利通过电信面试！

数仓开发与大数据开发：你适合哪个？嘿，大家好！最近有不少朋友问我，数仓开发工程师和大数据开发工程师到底有啥区别，转行的话哪个更容易上手？作为一个曾经从Java开发转行做数仓工程师，然后又转行做大数据开发的老司机，我觉得有必要跟大家分享一下我的经验，希望能帮到那些刚入行的小伙伴们。数仓开发工程师：数据清洗与建模 𐟧𜰟“Š 首先，数仓开发工程师的主要工作是对数据仓库进行数据清洗、数据计算、数据转换以及数据建模。简单来说，就是负责数据仓库的ETL开发。你可能会在公司里负责写Hive SQL，然后进行数据建模、构建报表等工作。有些公司还会让你负责搭建整个数据仓库。总的来说，数仓开发工程师的工作更偏向于数据处理和建模。大数据开发工程师：平台搭建与二次开发 𐟌𐟔犊而大数据开发工程师呢？他们主要是负责大数据组件的二次开发或者大数据平台的搭建。简单来说，就是参与大数据分布式应用系统的服务器端或客户端软件开发工作，包括需求开发、故障解决和性能优化等。这个岗位对Java的要求比较高，所以如果你对Java比较熟悉，那转行做大数据开发可能会更容易一些。技术学习路线：从零开始到专家 𐟓š 无论你是想从事数仓开发还是大数据开发，技术学习路线都差不多。以下是我个人的建议： Linux：基础必备，了解基本命令和操作。 Java：从零开始学起，掌握基础语法和JVM知识（面试必问）。 Hadoop：了解分布式文件系统的基础知识。 Hive：学习SQL查询语言，熟悉Hive的基本操作。 Zookeeper：了解分布式协调服务的基本原理。 Scala：因为Spark是用Scala编写的，所以需要掌握Scala语言。 Spark：熟悉Spark的核心组件和基本操作。 Kafka：了解实时数据处理的基础知识。 Flume：熟悉日志收集和传输的基础知识。 Sgoop：了解大数据计算框架的基础知识。 Hbase：熟悉列式存储数据库的基本操作。 Flink：初学者可以暂时不学，但在工作中慢慢掌握。小贴士：选择适合你的方向 𐟎对于刚转行的小伙伴们，我建议先从数仓开发开始，面试前多刷一些常见的SQL题目，熟悉大数据的基础知识。如果你对Java和JVM比较熟悉，那可以考虑直接转行做大数据开发。好了，今天就简单介绍一下数仓开发和大数据开发的区别。以后我会不定期分享一些大数据的技术知识，大家有什么问题也可以留言哦！希望这些信息能帮到你们，祝大家早日成为大数据领域的佼佼者！

元数据管理：数据仓库的核心与灵魂 𐟓Š ### 元数据是什么？元数据（Metadata），听起来有点高大上，其实就是数据的“说明书”。简单来说，元数据就是描述数据的数据。举个例子吧，如果你有一本书，那它的书名、封面、出版社、作者、总页码等等，都是这本书的元数据。再比如，看一部电影，总时长、制作人、总导演、演员列表这些信息，也是电影的元数据。在数据库的世界里，如果某个表是“数据”，那它的列名、列类型、列长度、表注释等等，都是这个表的元数据。几乎任何“事物”都可以有它的元数据。元数据通常可以分为业务元数据和技术元数据两大类。元数据管理系统的重要性 𐟏›️ 元数据管理系统对一个公司来说，简直是数据的“大脑”。要搭建一个成功的元数据管理系统，至少需要满足以下几个条件：数据集成：整个公司数据的集成是基础，也就是要有一个强大的数据仓库。业务流程完善：业务中台的实现，确保公司各个部门之间的流程顺畅。技术统一：技术中台的实现，让整个公司的技术开发标准化。从某种意义上说，元数据管理系统是公司业务、技术和管理的统一体。数据仓库是数据的集成，而元数据管理系统则是公司业务、技术和管理的统一。阿里推崇的数据中台理念，其实和这个有点类似。元数据管理的挑战 𐟏ƒ‍♂️ 不过，任何规范化的过程都会遇到一些挑战。不是所有人都能理解规范化带来的好处，这需要一定的权衡和反复沟通。比如，在ETL开发中，全部用SQL解决虽然开发快、错误少，但未来可能面临上千行的SQL代码。而全部用Python解决，虽然代码门槛高、性能差，但两者结合可能是一个更好的选择。元数据的广泛应用 𐟌 无论是数据人员、IT开发、测试还是产品项目业务，都应该有元数据的概念。记录有价值的元数据，不仅对自己有利，对团队也有好处。如果最终决定进行元数据管理系统的建设，那将大大节省时间。总结 𐟓 元数据管理不仅仅是技术问题，更是公司整体管理和流程优化的关键。只有掌握了元数据的精髓，才能在大数据时代立于不败之地。

[微笑]北京CRM公司普及BI平台是什么? 商业智能(Business Intelligence,简称:BI),又称商业智慧或商务智能,指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定，是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。 2)BI平台的技术发展趋势 BI的技术发展趋势 BI SaaS化：云上落地是商业智能最大的技术发展趋势一站式平台化：商业智能趋于集成数据仓库提供存储功能，集成python及R语言提供数据挖掘，延伸范围越来越广 BI与新技术融合：商业智能与流程自动化RPA和人工智能等新技术深度融合自助式BI：业务人员可独立分析数据,生成定制报告,不再依赖IT部门或数据分析师协作BI：商业智能与社交媒体和网络技术等协作工具融合,允许共享报告,增加涉众和专家互动,提升商业决策质量。 #动态连更挑战#

用户画像：如何更懂你的用户？今天是周一，心情还算不错，虽然有点emo，但我会努力做个超成熟懂事的大人。今天我们来聊聊一个很重要的话题——用户画像。用户画像的内容比较多，我会分成两篇来讲。什么是用户画像？𐟤” 简单来说，用户画像就是从海量用户中提取出一些共性特征，然后把这些特征相似的人聚合在一起。举个例子吧，就像你们小区楼下那些经常扎堆讨论别人家是非的大爷大妈，或者乌合之众的概念。用户画像其实就是对这些群体的一种抽象和总结。用户画像的作用是什么？𐟎𙔥𘃦–列‰一句名言让我印象深刻：“你要比用户更了解他们想要什么，甚至在他们察觉之前，你就已经知道了。”这句话其实点出了用户画像的三大作用：预判、提前行动和精准投放。也就是说，通过用户画像，你可以在用户还没做出下一步行动之前，就已经知道他们可能需要什么，然后提前准备好。用户画像在日常生活中的应用有哪些？𐟓𑊥‘营销和广告投放：把用户群体划分成不同的标签，然后通过短信、推送、邮件等方式进行精准投放。比如运营人员经常会根据用户包进行活动投放。数据应用：用户画像是很多数据产品的基础，比如推荐系统和广告系统。广告投放系统通常会根据一系列人口统计相关的标签，比如性别、年龄、学历、兴趣偏好来进行精准投放。数据分析：用户画像可以理解为业务层面的数据仓库，各类标签是多维分析的天然要素，数据查询平台会和这些数据打通。产品设计：通过分群，依据不同用户群的特性进行产品设计和测试验证，确保产品不偏离核心用户的需求。匹配度判断：比如推荐系统给出某次推荐结果后，事后分析是否和预期一致，判断内容和目标用户群的匹配度。用户分析：新增的用户有什么特征，核心用户的属性是否变化等。今天就先聊到这儿吧，下篇我们再来详细讲讲如何构建用户画像。字太多了，这篇塞不下啦！

【snow能复制pltr ai驱动的故事吗？】我们之前强调过，要关注垂直类赛道针对to b行业的ai服务商。可能大模型to c 的无法短时间带来商业化应用，但是tob：传统ai+大模型，会显著提高效率，给企业降低成本，带来tob ai服务商的大爆发之前，pltr借助它的新产品Aip所向披靡，证实了ai b端的商业化应用。今天11月20日，snow的业绩显示出，它推出的新的生成式人工智能产品，获得了用户认可我们先来简单介绍下pltr和snow是做什么的： Snowflake 是一家云数据平台公司，专注于为企业提供数据仓库、数据分析和多云数据共享服务。它的产品旨在简化数据存储和分析，帮助企业进行大数据分析和商业智能 Palantir 则是提供大数据分析和人工智能平台，核心产品主要用于政府和企业的复杂数据集成、分析和决策支持。但都是ai加成的tob公司 11月20日的snow业绩显示：q3产品收入达 9 亿美元，同比增长 29%，剩余履约义务为 57 亿美元，同比增长加速至 55%；拥有 542 名客户（年均消费100万+），上一季度为 510 名为了更好的完成生成式人工智能产品，近期收购了Datavolo，一家更轻松地获取非结构化数据的初创公司保持关注，期待ai服务开出更多的花

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