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這篇文章主要講解了“如何使用數據倉庫”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“如何使用數據倉庫”吧！
面向主題，數據倉庫會規劃各種業務主題，所以我們需要理解各大主題的范疇以及之間的關系，這樣就了解了數據倉庫的基本架構。
集成，數據倉庫的數據會來自各個業務系統數據或者外部爬取數據，所以需要我們知道每個數據倉庫的模型字段都是來自哪個源，這樣我們就能快速全面的了解相關業務。
相對穩定，數據倉庫的數據一般不會實時變化，所以我們今天看去年的數據和明天看去年的數據是一樣的，如果我們發現某一個月度數據不對，就可能需要重新匯總歷史月份每天的數據（請理解數數倉小伙伴們沒及時給你數據）
反應歷史變化，這就是為什么預測一般就需要數據分析師們大顯身手了。
首先數據分析又是干什么的呢？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算法對數據進行整合、分析，并形成一套最終解決某個業務場景的方案（剛入門數據分析的淺顯思考）。
聽團隊小伙伴說，在數據分析的過程中有大部分的工作都是在處理數據（大部門分我認為是60%工作量），所以為了提高工作效率和質量，借助數據倉庫進行數據分析無疑是一個很好的選擇。
如何來使用數據倉庫呢？
了解原始數據，想要真正地理解指標，你必須了解原始明細數據，知道是哪里來的，經過了怎樣維度的計算得到的。
尋找“干凈”數據，數據分析要求數據都是“干凈的”（可以作為算法特征輸入），而數據倉庫中的模型一般都符合你的要求。我們需要找到“干凈的”模型，但事實往往不會很順利，我們需要找到相近的數據，然后自己找到之間同的“紐帶”（關聯條件）匯總數據。
反饋數據，數據分析在做完整個分析方案后，可以和數據放倉庫小伙伴一起分享成果，讓數據倉庫同事學習數據分析思路的同時，也可以更好地規劃模型，從而進入良性循環。
數據倉庫和數據分析都存在的組織架構在很多大團隊會有，很多小團隊是沒有專門的數據分析人員或者數據倉庫人員的，二者是合為一體的。
感謝各位的閱讀，以上就是“如何使用數據倉庫”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對如何使用數據倉庫這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！
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