大数据项目之电商数仓即席查询数据仓库.pdf
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大数据项目之电商数仓（即席查询）
第1章Presto
1.1Presto简介
1.1.1Presto概念
夕Presto概念◎尚硅谷
Presto是一个开源的分布式SQL查询引，数据量支持GB到PB字节，主要用
来处理秒级查询的场景。
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《Hive数据仓库技术与应用案例教程》教案 项目5 Hive数据查询.docx
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课题
Hive数据查询
课时
8课时（360min）
教学目标
知识目标：
（1）掌握简单查询的基本语法格式
（2）掌握条件查询的基本语法格式
（3）掌握分组查询的基本语法格式
（4）掌握排序查询的基本语法格式
（5）掌握连接查询的基本语法格式
（6）掌握抽样查询的基本语法格式
技能目标：
（1）能够使用条件语句、分组语句、排序语句或连接语句查询表中数据
（2）能够使用抽样查询抽取表中数据，并进行数据查询
素养目标：
培养持续学习的能力，能够及时掌握新技术和工具，并将其应用到实际项目中
教学重难点
教学重点：简单查询、条件查询、分组查询、
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课题Hive数据查询
课时8课时（360min）
知识目标：
（1）掌握简单查询的基本语法格式
（2）掌握条件查询的基本语法格式
（3）掌握分组查询的基本语法格式
（4）掌握排序查询的基本语法格式
（5）掌握连接查询的基本语法格式
教学目标
（6）掌握抽样查询的基本语法格式
技能目标：
（1）能够使用条件语句、分组语句、排序语句或连接语句查询表中数据
（2）能够使用抽样查询抽取表中数据，并进行数据查询
素养目标：
培养持续学习的能力，能够及时掌握新技术和工具，并将其应用到实际项目中
教学重点：简单查询、条件查询、分组查询、排序查询、连接查询、抽样查询的基本语法格式
教学重难点
教学难点：根据需
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××项目数据仓库数据质量解析.docx
××项目数据仓库数据质量解析
作为数据仓库的数据质量解析人员，我负责对项目的数据质量进行全面的评估和解析。在这篇文档中，我将详细介绍我在该项目中的工作内容、数据质量评估方法、发现的问题以及提出的改进措施。
一、工作内容
1.数据收集：我收集了项目中的原始数据，包括客户信息、交易记录、产品信息等，确保数据的完整性和准确性。
2.数据清洗：通过对原始数据进行清洗，去除重复、缺失、异常等不符合要求的数据，提高数据的质量。
3.数据转换：将原始数据进行转换，使其符合数据仓库的要求。这一步骤包括数据类型转换、数据格式统一等。
4.数据加载：将清洗和转换后的数据加载到数据仓库中，为后续的数据分析和repo
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数据仓库项目开发团队构建.pptx
合理配置你的人力资源;数据仓库项目一般涉及的几个过程;数据仓库开发团队角色清单;数据仓库团队中各角色的责任;团队各角色责任细分（一）;团队各角色责任细分（二）;团队各角色责任细分（三）;团队各角色责任细分（四）;团队各角色责任细分（五）;团队各角色责任细分（六）;团队各角色责任细分（七）;团队各角色责任细分（八）;谢谢大家！;9、春去春又回，新桃换旧符。在那桃花盛开的地方，在这醉人芬芳的季节，愿你生活像春天一样阳光，心情像桃花一样美丽，日子像桃子一样甜蜜。10月-2010月-20Sunday,October11,2020
10、人的志向通常和他们的能力成正比例。09:36:4209:36:42
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××项目数据仓库：质量管理的智慧.docx
××项目数据仓库：质量管理的智慧
数据仓库的质量管理是一个复杂而又关键的任务，它需要对数据的有效性、一致性和完整性进行严格的控制。我的主要职责包括制定和实施数据质量管理策略、设计和优化数据处理流程、监控数据质量以及提供数据质量改进方案。
在项目启动阶段，我与项目团队进行了深入的沟通，了解项目的目标、业务需求和数据来源。在此基础上，我制定了一套全面的数据质量管理策略，包括数据质量标准、数据质量评估方法和数据质量改进流程。
在数据处理流程设计阶段，我注重优化数据处理流程，确保数据的一致性和完整性。我参与了ETL（提取、转换、加载）流程的设计和实现，确保数据在各个环节都能得到有效的管理和控制。
在项
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××项目数据仓库：质量问题的背后.docx
××项目数据仓库：质量问题的背后
让我们回顾一下项目的背景。××项目是一个大规模的数据仓库项目，涵盖了公司的多个业务部门和数据来源。我们的目标是构建一个统一的数据仓库，以便更好地支持数据分析和业务决策。为了实现这一目标，我们组建了一个跨部门的项目团队，包括数据分析师、数据库管理员、业务经理和技术专家。
在项目实施的过程中，我们按照标准的软件开发生命周期进行工作，包括需求分析、数据建模、ETL开发、数据导入和质量检查等。我们使用了业界领先的数据仓库工具和技术，以确保项目的顺利进行。然而，当我们开始进行数据分析和业务测试时，我们发现了一些严重的质量问题。
这些问题主要包括数据不一致性、数据缺失和数
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大数据仓库建设项目合同.doc
大数据仓库建设项目合同
合同编号：__________
甲方（需求方）：____________
地址：_____________________
联系方式：_________________
电子邮箱：__________________
乙方（服务方）：____________
地址：_____________________
联系方式：_________________
电子邮箱：__________________
第一章项目概述
1.1项目名称：大数据仓库建设项目
1.2项目背景：鉴于甲方在业务发展过程中产生大量数据，为有效整合和利用这些数据资源，甲方拟建设大数据仓库，乙方具备大数据
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实验项目三数据仓库的构建
一、 实验内容、目标及要求
（-*）实验内容
以SQL Server200（）为系统平台，设计、建立数据库，并以此为基础创建数据仓库。
设计并建立学生数据仓库；
利用数据转换服务（DTS）实现异构数据库之间的数据转换（选做）；
具体要求：
1） 数据仓库的建模；
2） 数据仓库的创建；
3） 访问与操纵数据。
（二） 实验目标
理解数据库与数据仓库之间的区别与联系；
掌握典型的关系型数据库及其数据仓库系统的工作原理以及应用方法；
掌握数据仓库建立的基本方法及其相关工具的使用。
（三） 实验要求
学习SQL Server系统的基本操作及其工作流程，如服务启动，数据库注册
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合理配置你的人力资源;数据仓库项目一般涉及的几个过程;数据仓库开发团队角色清单;数据仓库团队中各角色的责任;团队各角色责任细分（一）;团队各角色责任细分（二）;团队各角色责任细分（三）;团队各角色责任细分（四）;团队各角色责任细分（五）;团队各角色责任细分（六）;团队各角色责任细分（七）;团队各角色责任细分（八）;谢谢大家！
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项目数据仓库质量：××案的启示
作为数据仓库项目的核心成员，我一直致力于确保项目的高质量。在这个过程中，我们遇到了许多挑战，但也取得了一些宝贵的经验。现在，我想分享一下我们项目的一些关键点，希望能为其他正在经历类似挑战的团队提供一些启示。
我们需要明确数据仓库的质量标准。在我们的项目中，数据质量是关键。这意味着我们需要确保数据的准确性、一致性和完整性。为了达到这个目标，我们采取了一系列的质量保证措施。
我们对数据进行了全面的清洗。这包括去除重复数据、纠正错误和不一致的数据。我们还进行了数据验证，确保数据的准确性和可靠性。通过这些措施，我们大大提高了数据的质量，为后续的数据分析工作奠定了坚实的基
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提升××项目数据仓库质量策略
一、明确数据仓库目标
在提升数据仓库质量之前，我明确了项目数据仓库的目标。这包括了解数据仓库所需支持的业务场景、数据需求以及业务目标。通过与业务团队紧密合作，我确保了对数据仓库目标的理解，以便在后续的工作中能够更好地指导数据质量的提升。
二、数据质量评估
为了确保数据仓库的质量，我进行了全面的数据质量评估。这包括对数据的准确性、完整性、一致性、时效性和可靠性进行评估。通过评估，我能够发现数据质量存在的问题，并针对性地制定改进措施。
三、数据清洗和转换
在数据质量评估的基础上，我制定了数据清洗和转换策略。这包括对脏数据、重复数据、异常数据进行处理，以及对数据进行格式
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数据仓库1-数据仓库概述.ppt
第1讲 数据仓库概述;数据仓库概述;数据仓库概述;1.1数据仓库产生的原因;1.1数据仓库产生的原因;1.1数据仓库产生的原因;1.1数据仓库产生的原因;1.1数据仓库产生的原因;1.1数据仓库产生的原因;1.1数据仓库产生的原因;1.1.1操作型数据处理;1.1.1操作型数据处理;1.1.1操作型数据处理;1.1.2分析型数据处理;1.1.2分析型数据处理;1.1.2分析型数据处理;;1.1.4数据库系统的局限;1.1.4数据库系统的局限;1.1.4数据库系统的局限;1.1.4数据库系统的局限（续）;2）“蜘蛛网”问题
解决数据分散的一种方法就是对数据进行集成
抽取程序带来了“蜘蛛网”问题，
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数据仓库介绍.ppt
Data Warehousing Introduction Basic Elements Basic Processes Evolution of Decision Support Systems 1960’s Magnetic Tape Master Files Reports Evolution of Decision Support Systems 1970’s DASD Direct Access Storage Devices DBMS Data Base Management Systems OLTP – On Line Transaction Processing A t
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数据仓库之路论坛.doc
数据仓库之路论坛
说明：这篇文章简洁使用，特别适合经分团队新员工学习，及老员工温习之用。转来希望对大家有帮助。
在数据仓库的设计指导思想中，数据仓库的概念定义是非常重要的，数据仓库概念规定了数据仓库所具有的几个基本特性，这些特性也正是对数据仓库设计结果进行检验的重要依据。
根据Bill.Inmon的定义，“数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的，主要用于决策支持的数据库系统”。
ODS（Operational Data Store）是数据仓库体系结构中的一个可选部分，ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征，它是“面向主题的、集成的、当前或接近当前的、不断变化的”数据。
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电商数据仓库.pptx
电商数据仓库
CONTENTS数据仓库概览数据抽取与转换数据存储与查询
01数据仓库概览
数据仓库概览数据仓库架构：
详细介绍电商数据仓库的整体架构设计与组成。数据表格概览：
介绍数据仓库中关键数据表格的结构和内容。
数据仓库架构数据模型:
数据模型设计包括维度模型和事实表设计，保证数据存储结构的有效性和优化性能。
数据抽取:
描述数据从不同来源抽取到数据仓库的流程和技术。
数据存储:
介绍数据在数据仓库中的存储方式和管理机制，确保数据的安全性和完整性。
数据处理:
讨论数据处理流程，包括数据清洗、转换和加载等步骤。
数据可视化:
分析数据仓库如何支持数据可视化需求，为业务决策提供直观的图表展