京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
过年回家妈妈教你什么是大数据分析_数据分析师培训
“大数据分析”这么高大上,妈妈怎么会懂呢?
不信?听听妈妈怎么说——会做饭就会大数据分析!
那么问题来了?做饭和大数据有什么关系呢?请听下面分析:
第一阶段:
菜地里的毛菜(原始系统的数据,有错误,不精准,毛菜有泥巴,有黄叶子),相当于ERP,PDM系统里面的原始数据。
第二阶段:
从菜地里采集到家,分门别类的堆在一起(初步去掉泥巴,黄叶子,分类堆放),相当于从原系统到ODS,ODS的意思是操作数据,即原始系统中的操作数据的一个副本,与原始数据是一模一样的,叫贴源,这个过程就叫数据采集、清洗、转换,即ETL干的事情,这个阶段叫初加工。
第三阶段:
把拿回家的各种菜洗净,去皮,按大小分类,去掉小的、烂的蔬菜,可以卖给超市了,对BI项目来说,就是从ODS到数据仓库的过程,数据的精加工过程,去伪存真,也要用到ETL来清洗转换,对缺项的数据补充完整,比如合并数据,合并字段,增加主数据描述字段,补充分类等。
第四阶段:
从菜农卖到超市,超市还要经过一次加工,比如包装成一小包一小包的,把蔬菜放在一起,水果放在一起,便于顾客直接购买,这一步就是从数据仓库到数集市的过程,数据集市就是包好、称好的净菜,价签已经打好的了,顾客直接付款可以拿走了,从数据仓库到数据集市就是形成一个一个的数据立方体,这个立方体的数据是加工好的,可以单独发布出去,离线使用,相当于一个execl数据文件,你可以用EXECL工具打开,也可以用WPS打开,打开以后,可以用表格表示,也可以用图表表示。
第五阶段:
妈妈配菜,妈妈根据家人一天要吃的菜肴规划,挑选各种各样的菜、肉组合在一起,有的直接可以食用,有的需要再加工,即烹调,然后端出来摆到餐桌上,家人只需要带一张嘴即可享用,对BI项目来说,就是报表的制作过程,业务分析人员,根据领导的要求,按照各个主题需求,从各个数据立方体中、或者一部分从数据仓库中取一些数据组合起来,并且定义展现方式,即把报表做好,发布出来,放到门户上,给与权限控制,哪些人可以享用这桌美味,这就是报表制作这个阶段干的事情,所以说,业务人员是否可以拖拽制作报表,关键看前面的数据立方体准备好没有,相当于是这样的,不是人人都是烹调高手,但是超市里面有很多配好的菜(葱姜蒜都有了),你只要拿回去放放锅里炒5分钟或者蒸煮10分钟,端出来即可,不难吧。至于加工的工具是微软家的锅还是IBM家的灶,或者oracle家的飘,有什么关系呢,这些都是报表制作工具(烹调工具而已)。
第六阶段
享受美味佳肴,把做好的一桌筵席,放到门户上,当然是给有权限的人享受,这就是管理驾驶舱噻。
通过上面的分析,懂的为什么会做饭的人就会做大数据分析了,简单吧,所以过年回家和妈妈学做饭,学会了就懂得高大上的大数据分析。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18