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教你用數據倉庫優化數據分析（上）
2019-04-10
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其實在數據分析工作中，數據處理所用的時間占據數據分析工作所用時間的七成以上，看到這個比例相信大家會大吃一驚。由此我們可以看出，數據處理是一個十分重要的工作，，其目的就是為了提高分析效率和質量，所以說使用數據倉庫進行數據分析是一個很好的選擇，那么到底怎么用數據倉庫優化數據分析呢？下面我們就給大家介紹一下這些知識。


那么什么是數據倉庫呢？其實數據倉庫是一個面向主題的、集成的、相對穩定的、反應歷史變化的數據集合。那數據分析又是干什么的呢？數據分析的作用就是基于業務需求，結合歷史數據，利用相關統計學方法和某些數據挖掘工具對數據進行整合、分析，并形成一套最終解決某個業務場景的方案就是數據分析的過程。其中數據分析工作的流程就就是業務理解，數據理解，數據準備，建模，評估，部署。為什么這么做呢？這是因為數據分析對數據的質量和格式要求比較高，所以說對數據的理解也必須非常深刻，使得數據契合業務需求也要一定的過程，這樣，根據我們的經驗，在整個數據分析流程中，用于數據處理的時間往往要占據70%以上。因此，如何高效、快速地進行數據理解和處理，往往決定了數據分析項目的進度和質量。而數據倉庫具有集成、穩定、高質量等特點，基于數據倉庫為數據分析提供數據，往往能夠更加保證數據質量和數據完整性。利用數據倉庫進行數據分析無疑能夠給我們的工作帶來很大便利。


那么具體怎么操作才能夠實現上述的結果呢？我們首先需要了解數據倉庫的優勢，數據倉庫需要從三個方面提升數據分析效率。第一就是數據理解，第二就是數據質量，第三就是數據跨系統關聯。


那么什么是數據理解呢？我們在前面說了，數據倉庫是面向主題的，所以其自身與業務結合就相對緊密和完善，更方便數據分析師基于數據理解業務。一般來說，整個數據倉庫被分為十大主題，而金融行業所有的數據、業務都會被這十大主題涵蓋。當我們需要找某個信用卡賬戶信息時，就需要我們去協議主題，需要某次存款交易信息時就去探尋事件主題，需要某個理財產品相關信息就挖掘產品主題，用這樣的方式，我們就會發現十大主題將整個金融行業的數據劃分得非常清晰，我們需要做的就是拿到業務需求，理解數據倉庫的模型，數據理解也就變得十分簡單了。


在這篇文章中我們給大家介紹了數據分析工作中使用數據倉庫優化數據分析工作的內容，具體給大家介紹了數據倉庫的概念以及數據倉庫的優勢。當然，由于篇幅原因我們只給大家介紹了數據倉庫一部分的內容，我們會在后面的文章中繼續為大家介紹數據質量和數據跨系統關聯的知識。


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