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数据仓库是程序员在做数据分析的时候会接触到的一个概念，而今天我们就一起来了解一下，数据仓库的概念与应用。
面向主题，数据仓库会规划各种业务主题，所以我们需要理解各大主题的范畴以及之间的关系，这样就了解了数据仓库的基本架构。
集成，数据仓库的数据会来自各个业务系统数据或者外部爬取数据，所以需要我们知道每个数据仓库的模型字段都是来自哪个源，这样我们就能快速全面的了解相关业务。
相对稳定，数据仓库的数据一般不会实时变化，所以我们今天看去年的数据和明天看去年的数据是一样的，如果我们发现某一个月度数据不对，就可能需要重新汇总历史月份每天的数据(请理解数数仓小伙伴们没及时给你数据)
反应历史变化，这就是为什么预测一般就需要数据分析师们大显身手了。
如何利用数据仓库优化数据分析
先数据分析又是干什么的呢?基于业务需求，结合历史数据，利用相关统计学方法和某些数据挖掘工具算法对数据进行整合、分析，并形成一套终解决某个业务场景的方案(刚入门数据分析的浅显思考)。
听团队小伙伴说，在数据分析的过程中有大部分的工作都是在处理数据(大部门分我认为是60%工作量)，所以为了提高工作效率和质量，借助数据仓库进行数据分析无疑是一个很好的选择。
如何来使用数据仓库呢?
了解原始数据，想要真正地理解指标，你必须了解原始明细数据，知道是哪里来的，经过了怎样维度的计算得到的。
寻找“干净”数据，数据分析要求数据都是“干净的”(可以作为算法特征输入)，而数据仓库中的模型一般都符合你的要求。我们需要找到“干净的”模型，但事实往往不会很顺利，我们需要找到相近的数据，然后自己找到之间同的“纽带”(关联条件)汇总数据。
反馈数据，数据分析在做完整个分析方案后，可以和数据放仓库小伙伴一起分享成果，让数据仓库同事学习数据分析思路的同时，也可以更好地规划模型，从而进入良性循环。
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2025-08-07
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