数据仓库最佳实践

超市销售里的商品搭配，总能挖出不少有意思的东西。像“啤酒配尿布”这种经典案例，其实就是数据挖掘的典型应用。文档里结合了数据仓库和OLAP的结构，围绕超市销售场景，从维度建模到宽表设计，讲得还挺清楚的。 前期的数据理解部分做得蛮细，事实表、商品表、时间表这些都搭得比较标准。模型用的是多维方式，能支持后面灵活的操作。维度表的分层设计也挺有参考价值，尤其是商品分类和时间粒度这块。 准备阶段提到了数据清洗和特征选择，说白了就是去脏数据、挑重点，这步做得好后面才能稳。宽表设计也值得一看，把多个维度合在一起，查询和建模效率都能提不少。 文档中了如何搭建多维数据集，像时间、商品、商店这些维度组合后能做出不少

数据仓库构建指南 本指南深入探讨数据仓库构建的各个方面，涵盖以下关键领域： 数据仓库: 阐述数据仓库的概念、优势和常见架构，并提供选型建议。 数据建模: 介绍常用的数据仓库模型，例如星型模型和雪花模型，并解释如何根据业务需求选择合适的模型。 数据挖掘: 探讨数据挖掘技术在数据仓库中的应用，例如客户行为分析、预测性维护和欺诈检测，并提供案例分析。 工具和技术 指南中还将介绍与数据仓库构建相关的常用工具和技术，例如： ETL 工具: 比较不同 ETL 工具的功能和优劣，帮助您选择合适的工具进行数据抽取、转换和加载。 数据库技术: 讲解关系型数据库和 NoSQL 数据库在数据仓库中的

Oracle 10g数据仓库实践--数据仓库基础.pdf

Oracle 10g数据仓库实践

数据仓库建设实践包括多个关键阶段：进行目标调研和需求分析，确立系统的主题目标；分析业务需求，制定详细的需求框架；设计系统技术架构和业务分析模型；完成系统的开发和上线；运行系统并逐步优化；积累和分析数据；对系统进行再优化和数据重构。

Oracle 的数据仓库手册，是那种一看就觉得“嗯，这本还挺实用”的资源。内容覆盖得挺全，从数据仓库的基本概念讲起，一直讲到实际项目中怎么做数据加载、怎么优化性能。星型模式和雪花模式的设计思路讲得还蛮清楚的，适合做数据建模时参考。像是分区、索引和物化视图这些优化技巧，配合实例用起来挺有感觉的。Oracle 10g的一些特性，比如RAC和ASM，说实话现在不算新，但在老系统里还经常碰到。它也有提到CDC和SQL*Loader这些工具，增量数据加载时用起来还挺顺手。整本书不光讲技术，实际应用场景也提得不少，像客户行为、市场趋势预测这些，都能对号入座，给项目带点灵感。如果你正好在搞 BI 报表，或者

全面的数据集合，涵盖广泛主题，满足您的各种需求。

数据仓库的老问题，模型怎么设计才合理？《数据仓库实践杂谈（十四）——数据模型参考》这篇文章讲得挺明白的，内容也接地气，适合实战派的你看看。数仓的数，其实最终拼的就是数据模型。不管你 ETL 流程多复杂、拉链做得多优雅，都得落在一张结构合理、扩展性强的表上。文章里用银行记账打比方，挺贴切的——只要账记对了，系统就算没白做。还有个点不错，作者对逻辑模型和参考模型的关系说得挺清楚，告诉你什么时候该照搬，什么时候得因地制宜。别一股脑套模板，真上项目就踩坑了。说白了，模型不是越复杂越好，而是要服务数据使用场景。如果你现在在做数据中台，或者刚开始建数仓，这篇文章还蛮值得收藏的。想了解更多 ETL 和数仓建

构建高效数据仓库：ETL流程解析与实践 (IBM研讨会) 本次研讨会将深入探讨数据仓库ETL流程的设计与实现。内容涵盖： ETL基础: 理解ETL (Extract-Transform-Load) 的核心概念和流程步骤，以及其在数据仓库构建中的关键作用。 ETL设计: 学习如何规划和设计高效的ETL流程，包括数据源分析、数据质量管理和数据转换策略。 ETL工具: 了解业界主流ETL工具的特点和功能，并学习如何选择合适的工具满足特定需求。 ETL实践: 通过实际案例分析，学习如何应用ETL工具构建数据管道，实现数据的抽取、转换和加载。 ETL优化: 探讨优化ETL流程的策略和方法，提升数据处理

本实验涵盖 Pandas 库的应用，提供练习文件供学习和巩固 Pandas 操作。