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数据分层最新视觉报道_数据分析师要学什么(2024年11月全程跟踪)

内容来源：鱼水欢网络所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

数据分层

话说，9月30日，《数据产权论》新书发布会在清华大学公共管理学院举行。「DataBlog」书中提出“数据三三制确权法”。1）横向分层：从客体、主体、内容三方面对数据与信息、数据的来源者与处理者、来源者所有权与处理者用益权进行分离。2）纵向分阶：以企业数据用益权为基础权利，为数据采集、数据加工利用、数据产品交易构建数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权三阶段分层确权格局。（「休鲜茶话」说数字化！）北京ⷦ𘅥Ž大学公共管理学院

数据仓库分层设计：一图带你轻松理解嘿，大家好！今天我想跟你们聊聊数据仓库的分层设计。其实，数据仓库的分层设计就像我们平时盖房子一样，需要层层递进，才能最终建成一个稳固、高效的数据仓库。下面我就用一张图来给大家讲解一下这个过程。一、数据缓冲层（STG）𐟏—️ 首先，我们需要一个数据缓冲层，也就是STG（Stage）。这个层次主要负责收集和存储从业务系统中流过来的增量数据。简单来说，它就像是数据仓库的入口，负责把数据从源系统导入到数据仓库中。这个层次的结构基本上和源系统保持一致，主要是为了方便数据的ETL（Extract, Transform, Load）处理。二、数据引入层（ODS）𐟓抦Ž夸‹来是数据引入层，也叫ODS（Operational Data Store）。这个层次主要负责将原始数据几乎无处理地存放在数据仓库系统中。它的结构基本上和源系统保持一致，是数据仓库的数据准备区。这一层的主要职责是将基础数据同步和存储。三、数据公共层（CDM）𐟌 然后是数据公共层，也就是CDM（Common Dimensions Model）。这个层次负责存放明细事实数据、维表数据以及公共指标汇总数据。明细事实数据和维表数据一般根据ODS层的数据加工生成，而公共指标汇总数据则根据维表数据和明细事实数据加工生成。CDM层又可以细分为DIM层、DWD层和DWS层。四、维度层（DIM）𐟓Š 维度层主要负责以维度作为建模驱动，基于每个维度的业务含义，通过添加维度属性、关联维度等定义计算逻辑，完成属性定义的过程并建立一致的数据分析维表。为了避免在维度模型中冗余关联维度的属性，基于雪花模型构建维度表。五、明细数据层（DWD）𐟓‹ 明细数据层以业务过程作为建模驱动，基于每个具体的业务过程特点，构建最细粒度的明细事实表。可以将某些重要属性字段做适当冗余，也就是宽表化处理。六、汇总数据层（DWS）𐟓Š 汇总数据层以分析的主题对象作为建模驱动，基于上层的应用和产品的指标需求，构建公共粒度的汇总指标表。以宽表化手段物理化模型，构建命名规范、口径一致的统计指标，为上层提供公共指标，建立汇总宽表、明细事实表。七、应用数据层（ADS）𐟓Š 最后是应用数据层，也就是ADS（Application Data Service）。这个层次负责存放数据产品个性化的统计指标数据，根据CDM层与ODS层的加工生成。总结好了，以上就是我对数据仓库分层设计的一些理解。希望这张图能帮到你们更好地理解数据仓库的分层设计。如果你有任何问题或者想法，欢迎在评论区留言哦！𐟘Š

数据分析技能，如何拿offer？ 𐟛 ️ 基础技能必须过硬 SQL：这是数据分析的基石，建议在菜鸟教程和w3school上学习，然后通过牛客网刷题来检验自己的水平。SQL是必须掌握的技能，不能含糊。可视化工具：掌握Tableau或Power BI等可视化工具，至少能够搭建看板。这是数据分析师必备的技能。 Excel和Python：Excel因为简单强大，只需掌握常用功能。Python则是很多公司要求的技能，基础学习是必要的。 𐟓ˆ 实践项目必不可少选择与之前工作经验相关的项目，或者在Github、kaggle、和鲸社区、CSDN等网站上挑选适合自己的项目。推荐的项目对新手友好，能够提升技能。项目要有实际价值，不能只是简单地模仿别人。选择自己能够消化和理解的项目，完全看不懂的就算啦。 𐟓Š 掌握常用分析方法了解常用的分析方法和模型，如对比、分层、多维度拆解、关联分析等。这些是面试时可能会被问到的问题，提前了解可以增加面试成功率。常用的分析方法和模型包括：对比、多维度分析、相关性分析、漏斗、分层、SWOT、海盗模型、RFM、帕累托、4P等。 𐟏 尽早开始找工作在基础技能达标、项目完成、数据分析方法了解以及简历准备好的基础上，尽早开始找工作。早点开始找工作，就能早日上岸，不用承担太大的压力。

【深入理解 StarRocks 的元数据管理】 StarRocks 元数据采用分层设计：前端负责 SQL 解析和优化，元数据存储在后端，通过 Raft 协议实现高可用和一致性。其灵活的分布式架构... 详见：网页链接作者：@crossoverJie

𐟓Š大屏可视化模板：打造高效商家管理平台𐟓ˆ 𐟌Ÿ 介绍：今天，我们带来一个非常实用的大屏可视化模板，无论是电商运营人员还是平面设计师，都能借助它快速构建一个直观、易用的商家管理平台界面。𐟒𜊊𐟔砧‰𙧂𙯼š 𐟎蠩똥𚦥ˆ𖯼š模板中的每个元素，包括颜色、字体、图标和布局，都可以根据你的需求进行调整，轻松匹配你的品牌风格。 𐟓Š 多维数据展示：模板设计有清晰的数据展示模块，包括订单数量、营业额、支付方式占比、菜品营收和店铺表现，让数据分析一目了然。 𐟓š 分层结构清晰：模板使用专业的分层命名结构，方便你快速找到需要修改的内容，提升设计效率。 𐟔 高分辨率：模板为高清分辨率，确保无论是展示还是打印，图像都能保持清晰的视觉效果。 𐟑堩€‚合人群： 1️⃣ 电商平台运营人员：用于快速搭建数据展示平台，提升工作效率。 2️⃣ 平面设计师：作为商家管理后台界面设计的参考和基础，节省设计时间。 3️⃣ UI设计师：可用于用户体验设计的快速迭代与优化。 𐟓š 适合场景：数据分析平台：展示订单数量、营业额等关键数据，帮助决策者快速了解业务情况。商家管理后台：作为设计师的参考基础，快速搭建符合品牌风格的界面。用户体验优化：用于UI设计的快速迭代与优化，提升用户体验。

数据仓库分层架构：从原始数据到决策支持嘿，大家好！今天我们来聊聊数据仓库的分层架构，这可是个热门话题啊！之前我们已经聊过一些基础知识，今天我们继续深入探讨。原始数据存储（ODS）𐟛 ️ 首先，咱们得从原始数据说起。ODS是数据仓库的起点，里面存储的是从业务系统直接抽取的原始数据。这些数据非常详细，记录了每一次业务操作，简直是数据的原始森林。它的作用就是提供最原始、最完整的数据，确保数据的及时性和完整性。数据来源主要是ERP、CRM、POS等业务系统。维度数据（DIM）𐟏튦Ž夸‹来是DIM层，这个层主要是存储时间、地点、产品等维度数据。它的数据粒度相对粗略，但包含了关键的主数据和属性。DIM层的目的是确保维度数据的一致性和准确性，为后续的分析打下坚实的基础。数据来源主要是业务系统的主数据和MDM（主数据管理）系统。明细数据层（DWD）𐟒𜊧„𖥐Ž是DWD层，这个层主要是存储处理过的业务数据，结合了事实和维度信息。它的数据粒度详细但已处理，保留了业务事件的细节。DWD层的作用是为高级分析提供干净、详细的业务数据。数据来源主要是ODS层和DIM层。汇总数据层（DWM）𐟓Š 再往上就是DWM层，这个层主要是存储经过汇总和统计的数据，目的是加速查询过程。它的数据粒度较粗，按时间、区域、产品等维度汇总。DWM层支持中期分析需求，提高查询效率。数据来源主要是DWD层。数据集市（DM）𐟎œ€后是DM层，也叫数据集市。这个层是面向特定业务领域，提供定制化的数据分析和报表。它的数据粒度最粗，按业务需求汇总。DM层支持特定领域的决策需求，快速响应。数据来源主要是DWM层、DIM层和DWD层。层级关系和操作流程✨ 从ODS到DM，数据越加浓缩，信息更精炼。数据层层递进，形成完整的数据流。处理复杂度从简单到复杂，数据的价值逐步提升。数据应用从实时数据到决策支持，满足多样需求。操作流程也很简单：数据收集：从各业务系统中抽取数据到ODS层。数据清洗：对ODS层数据进行清洗、去重、补全缺失值。数据转换：将清洗后的数据转换成统一格式，并与维度数据关联。数据存储：将处理后的数据存储到DWD层。数据汇总：按时间、区域、产品等维度对DWD层数据进行汇总，存储到DWM层。数据聚合：根据特定业务需求对DWM层数据进行进一步的聚合，存储到DM层。数据应用：通过报表、BI工具等方式将DM层数据展现给用户，支持业务决策。希望这篇文章能帮你更好地理解数据仓库的分层架构，如果有任何问题，欢迎留言讨论哦！𐟓쀀

近日，2024云栖大会现场，阿里云宣布对其存储服务进行全面升级，围绕 Storage for AI 与 AI in Storage 两大领域，提出“4 任意 + 3 智能 ”的升级方向。其中并行文件存储CPFS实现端到端全链路性能提升，可以通过数据流动实现冷热数据的分层管理，文件系统容量规格上限提升 11 倍以满足多变的需求场景，为 AI 智算提供极致的存储能力。

二叉树数据结构：从原理到应用二叉树是一种常见的树形数据结构，每个节点最多只能有两个子节点。根据不同的定义，二叉树有多种形式，例如：完全二叉树：每一层都有一组完整的节点，但最后一层除外。完美二叉树：每一层（包括最后一层）都是完整的。平衡二叉树：所有节点左右子树的深度相差不超过1。二叉搜索树：每个节点都大于其左子树中的所有节点，并且小于其右子树中的所有节点。二叉树特别适合存储有序数据，进行排序和搜索操作。它们严格的结构和属性使得这些任务非常高效。以下是一些典型的用例：搜索算法：二叉树可以高效地搜索特定值。排序算法：利用二叉搜索树的性质，可以进行快速排序。寻路算法：在图论中，二叉树常用于表示图的结构，方便寻路操作。分层数据的表示：二叉树可以很好地表示层次化的数据结构。在编程中，Node 类通常用于实现二叉树，因为它能够使用封装和抽象。Node 类用于存储其值及其左右子节点。插入函数将用于添加相对于给定根节点的值。根据二叉树类型，插入操作可能需要遍历树才能找到合适的位置。根据具体用例，可能还需要其他方法，例如搜索和遍历。二叉树是编程中不可或缺的一部分，为开发高效的算法和程序提供了重要的构建块。

昆明盘龙区AI自习室：解放家长的五大妙招 1️⃣ 𐟓ˆ 通过大数据分析，AI自习室能够精准识别孩子的学习薄弱环节，并提供个性化的学习计划和补充内容。每天都会有详细的数据分析和反馈，帮助孩子逐步提升。 2️⃣ 𐟏 提供独立的学习环境，每个孩子都可以根据自己的学习进度和兴趣点制定个性化的学习计划。此外，还有活动室供孩子们在休息时间放松身心。 3️⃣ 𐟑颀𐟏렧㥭樀师随时在线，观察孩子们的学习状态，引导他们形成良好的学习习惯，确保学习效率。 4️⃣ 𐟒𐠦€礻𗦯”高，学习时间自由安排，想学哪门课程都可以，无需提前预约，方便快捷。 5️⃣ 𐟑袀𐟏력师分层教学，根据每个孩子的不同能力进行难度选择，通过解决问题来提升他们的思维能力。

𐟓Š 数据分析快速入门指南：PPT大揭秘！ 𐟚€ 想要快速掌握数据分析的精髓吗？这里有一份来自腾讯P12资深数据分析师的内部分享，附带有135页的PPT课件，带你从零开始，逐步掌握数据分析的核心技能。 𐟒ᠨﾤ𛶧š„核心观点如下： 1️⃣ 数据分析的两大核心思想：对比与分层，这是理解数据的基石。 2️⃣ 数据分析的四大步骤：从数据获取到结果呈现，每个环节都至关重要。 3️⃣ 深入解析四种分析模型： 𐟓ˆ 相关分析（重点：线性相关），探索数据间的内在联系。 𐟏… 聚类分析，发现数据中的隐藏模式。 𐟓š 归类分析，为数据分类提供有力工具。 𐟕’ 时间序列分析，预测未来趋势，洞察时间规律。 𐟑€ 更多详细内容，请查看完整的PPT课件，适合数据分析的初学者，助你迅速提升技能！

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