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如何使用數據倉庫優化數據分析？
2019-05-28
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在我們日常數據分析工作中，數據處理的時間占據了一大半，相信這是大家做夢也沒想到的事情吧？如果我們要想提高數據分析的效率，我們就得熟悉地運用一些工具，比如說數據倉庫。在這篇文章中我們就給大家介紹一下數據倉庫的工作方法，希望這篇文章能夠更好地幫助大家處理各類數據分析工作。

說到數據倉庫，大家可能不太清楚，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。而數據分析就是基于業務需求，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。一般來說，數據分析的工作流程有六個，分別是業務理解，數據理解，數據準備，建模，評估，部署。這就是數據分析工作的流程。當然，數據分析對數據質量的要求非常高，而且對數據的理解也必須深刻。所以說，要想理解數據就需要很長時間。而數據倉庫的有點就是能夠高效、快速地進行數據理解和處理，所以說，我們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，那么我們到底怎么做呢？

第一就是數據理解工作，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。我們需要對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，數據理解也就是一件簡單的事情了。

第二就是對數據質量的要求，我們都知道，數據分析要求數據是干凈、完整的，而數據倉庫最核心的一項工作就是ETL過程，而數據倉庫已經對源系統的數據進行了業務契合的轉換，以及對骯臟數據的清洗，這就為數據分析的數據質量做了較好的保障。

第三就是數據跨系統關聯。其實各業務源系統的數據經過ETL過程后流入數據倉庫，當不同系統數據整合到數據倉庫之后，能夠解決兩個問題，第一就是跨系統數據收集問題，第二就就是跨系統關聯問題。

相信大家看了這篇文章以后已經知道了如何使用數據倉庫進行優化數據分析工作了吧？我們在進行數據分析工作的時候可以通過數據倉庫這個實用的工具進行提高工作效率，但前提是我們得好好學習、學會，并學以致用。只有熟練掌握，我們才能在實操的時候得心應手，讓自己的表現更加出類拔萃。


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