数据仓库工具箱维度建模权威指南第3版下载

weixin_39820835 2019-09-28 05:00:21

汇集了到目前为止*全面的维度建模技术，14个案例涉及零售业、电子商务、客户关系管理、采购、库存、订单管理、会计、人力资源、金融服务、医疗卫生、保险、教育、电信和运输等
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什么是数据仓库呢？数据仓库是一个为数据分析而设计的企业级数据管理系统。数据仓库可集中、整合多个信息源的大量数据，借助数据仓库的分析能力，企业可从数据中获得宝贵的信息进而改进决策。同时，随着时间的推移，数据仓库中积累的大量历史数据对于数据科学家和业务分析师也是十分宝贵的。 数据仓库建模的意义是什么呢？如果把数据看作图书馆里的书，我们希望看到它们在书架上分门别类地放置；如果把数据看作城市的建筑，我们希望城市规划布局合理；如果把数据看作电脑文件和文件夹，我们希望按照自己的习惯有很好的文件夹组织方式，而不是糟糕混乱的桌面，经常为找一个文件而不知所措。数据模型就是数据组织和存储方法，它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。只有将数据有序的组织和存储起来之后，数据才能得到高性能、低成本、高效率、高质量的使用。 数据仓库建模的最终目的是什么呢？高性能：良好的数据模型能够帮助我们快速查询所需要的数据。低成本：良好的数据模型能减少重复计算，实现计算结果的复用，降低计算成本。高效率：良好的数据模型能极大的改善用户使用数据的体验，提高使用数据的效率。高质量：良好的数据模型能改善数据统计口径的混乱，减少计算错误的可能性。本课程将基于理论和实践讲解数据仓库，包含基础知识:数据仓库建模方法论、数据仓库分层模型、数据仓库构建流程、事实表、维度表、指标体系、拉链表、维度模型等，基于真实电商业务作为实战，讲解电商数仓的整个构建过程，让大家在实战中理解和掌握数仓的理论知识。

火热的数据中台时代，很多人停留在概念阶段，本课程由一线大厂数据中台团队总结，涉及到数据中台由来、落地方法、落地分析、各种建模方法！系统讲解数据中台最为核心的内容数据资产：系统讲解主流场景下的建模体系1、行为数据之DataVault模型：数据埋点背后的大脑2、维度建模落地方法：大数据下业务数据仓库3、知识图谱建模：风控、推荐常见的知识大脑4、智能搜索建模：智能搜索下的索引建模5、标签画像建模：涉及画像、推荐、挖掘、数据报告6、数据中台如何构建业务数据化、数据资产化、资产服务化的能力？当然不止这些，这是一套指导个人在数据领域成长的价值体系课程！赠送资料见最后一章！

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