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数据分层最新视觉报道_数据分层是什么意思(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

数据分层

一图带你了解常见数据结构类型𐟔劥œ觼–程世界中，数据结构是基础中的基础。今天，我们来聊聊几种常见的数据结构类型，它们在开发中有着广泛的应用。数组：万能的存储柜𐟓抦•𐧻„可能是你最熟悉的数据结构之一。简单来说，它就是一堆连续存储在内存中的数据。就像学校里的储物柜，每个储物柜（元素）都有编号，你可以轻松找到某个特定的元素。链表：灵活的链子𐟔— 链表是一种线性数据结构，它的元素存储在节点中。每个节点包含一个数据字段和一个指向下一个节点的引用。与数组不同，链表中的元素不需要连续存储在内存中，这使得它更加灵活。堆栈：后进先出的冠军𐟏† 堆栈是一种遵循后进先出（LIFO）原则的线性数据结构。想象一下一叠盘子，只能从顶部添加或移除盘子，这就是堆栈的精髓。队列：先进先出的组织者𐟚𖢀♂️ 队列是另一种遵循先进先出（FIFO）原则的线性数据结构。就像等公共汽车的人群，排在前面的总是先上车。哈希表：闪电般的查找大师⚡ 哈希表，也叫哈希映射，是一种存储键值对并提供快速数据检索的数据结构。它使用哈希函数将键映射到存储桶数组中，从而实现快速查找。树：分层组织者𐟌𓊦 ‘是一种由节点组成的分层数据结构。从根节点开始，分支到子节点，形成类似倒置树的结构。树非常适合表示分层数据和实现高效搜索。图：关系映射器𐟓Š 图是一种多功能数据结构，表示一组对象（顶点或节点），其中一些对象通过链接（边）连接。图是建模复杂关系和网络的理想选择。堆：高效的优先级管理器𐟏… 堆是一种满足堆属性的专用树型数据结构。在最大堆中，节点的值大于或等于其子节点的值；在最小堆中，节点的值小于或等于其子节点的值。堆是优先级队列实现和某些排序算法的首选结构。总结𐟓 这八大基本数据结构在开发中都有着独特的作用。每个结构都有自己的优点和缺点，适用于不同的场景：数组：擅长随机访问，适合大小已知且固定的场景。链表：在需要频繁插入和删除的情况下大放异彩。堆栈：非常适合管理函数调用和实现撤销机制。队列：非常适合以先到先得的原则管理任务。哈希表：提供闪电般的快速查找，适合实现字典和缓存。树：非常适合表示分层数据并实现高效搜索。图：在建模复杂关系和网络方面无与伦比。堆：是优先级队列实现和某些排序算法的首选结构。掌握这些数据结构，你将能够更好地理解和解决各种编程问题！

数据分析入门指南：从零开始到高手之路很多刚入门的小伙伴在学习数据分析时都会感到迷茫。今天，我要以亲身经历告诉大家，零基础也能学会数据分析，而且不仅能学会，还能学得很好，甚至可以找到数据分析师的工作。数据库的基本概念 𐟓Š 首先，你得搞清楚数据库的基本概念。这是入门的起点。表格的操作 𐟓ˆ 接下来，学会如何操作表格，包括数据的新增、删除和查询。数据库查询 𐟔 掌握基本查询和高级查询，这是数据分析的基础。逻辑判断语法 𐟧銥�𜚥䚧獩€𛨾‘判断语法的实际运用，这对后续的学习非常有帮助。数据库对象的概念 𐟓‘ 了解数据库对象的概念，这对理解数据库结构非常重要。函数的学习 𐟓ˆ 函数是数据分析的关键，包括聚合函数、单行函数和分析函数。其实，这些函数并没有你想象的那么难。 SQL编程 𐟒𛊓QL是查询数据库的编程语言，个人认为比Java简单。学会基本语法、结构和参数意义是基础，还要掌握条件结构和循环结构，以及动态SQL的处理。数据分层 𐟓Š 了解数据分层的概念，这对数据分析和建模非常重要。数据建模 𐟛 ️ 学会数据建模，这是数据分析的核心。源代码的学习 𐟓š 了解源代码的学习，这对提升编程能力很有帮助。 Linux系统结构 𐟖寸 Linux的系统结构对初学者来说相对简单，是转行的好选择。掌握Linux的命令操作是重点。服务器的搭建与配置 𐟌 了解服务器的搭建与配置，这对后续的学习非常有帮助。数据仓库 𐟏튤𚆨磈adoop数据平台和Hive数据库。Hadoop是大数据的基础平台，而Hive是基于Hadoop的数据仓库平台，特别适合非科班出身的人使用。优化Hadoop平台 𐟓ˆ 学会如何优化Hadoop平台，这对提升数据处理效率非常重要。实用工具 𐟛 ️ 掌握一些实用工具，如对文件和各种数据类型进行抽取、调换，完成数据库链接、过滤数据、清洗数据和加载数据等操作。总结 𐟓 今天就分享到这里，下一篇笔记我会分享数据分析师的面试技巧，想了解的小伙伴一定不要错过！希望每一个正在努力学习数据分析的同学都能早日上岸，找到自己满意的工作。

数据仓库分层设计：一图带你轻松理解嘿，大家好！今天我想跟你们聊聊数据仓库的分层设计。其实，数据仓库的分层设计就像我们平时盖房子一样，需要层层递进，才能最终建成一个稳固、高效的数据仓库。下面我就用一张图来给大家讲解一下这个过程。一、数据缓冲层（STG）𐟏—️ 首先，我们需要一个数据缓冲层，也就是STG（Stage）。这个层次主要负责收集和存储从业务系统中流过来的增量数据。简单来说，它就像是数据仓库的入口，负责把数据从源系统导入到数据仓库中。这个层次的结构基本上和源系统保持一致，主要是为了方便数据的ETL（Extract, Transform, Load）处理。二、数据引入层（ODS）𐟓抦Ž夸‹来是数据引入层，也叫ODS（Operational Data Store）。这个层次主要负责将原始数据几乎无处理地存放在数据仓库系统中。它的结构基本上和源系统保持一致，是数据仓库的数据准备区。这一层的主要职责是将基础数据同步和存储。三、数据公共层（CDM）𐟌 然后是数据公共层，也就是CDM（Common Dimensions Model）。这个层次负责存放明细事实数据、维表数据以及公共指标汇总数据。明细事实数据和维表数据一般根据ODS层的数据加工生成，而公共指标汇总数据则根据维表数据和明细事实数据加工生成。CDM层又可以细分为DIM层、DWD层和DWS层。四、维度层（DIM）𐟓Š 维度层主要负责以维度作为建模驱动，基于每个维度的业务含义，通过添加维度属性、关联维度等定义计算逻辑，完成属性定义的过程并建立一致的数据分析维表。为了避免在维度模型中冗余关联维度的属性，基于雪花模型构建维度表。五、明细数据层（DWD）𐟓‹ 明细数据层以业务过程作为建模驱动，基于每个具体的业务过程特点，构建最细粒度的明细事实表。可以将某些重要属性字段做适当冗余，也就是宽表化处理。六、汇总数据层（DWS）𐟓Š 汇总数据层以分析的主题对象作为建模驱动，基于上层的应用和产品的指标需求，构建公共粒度的汇总指标表。以宽表化手段物理化模型，构建命名规范、口径一致的统计指标，为上层提供公共指标，建立汇总宽表、明细事实表。七、应用数据层（ADS）𐟓Š 最后是应用数据层，也就是ADS（Application Data Service）。这个层次负责存放数据产品个性化的统计指标数据，根据CDM层与ODS层的加工生成。总结好了，以上就是我对数据仓库分层设计的一些理解。希望这张图能帮到你们更好地理解数据仓库的分层设计。如果你有任何问题或者想法，欢迎在评论区留言哦！𐟘Š

话说，9月30日，《数据产权论》新书发布会在清华大学公共管理学院举行。「DataBlog」书中提出“数据三三制确权法”。1）横向分层：从客体、主体、内容三方面对数据与信息、数据的来源者与处理者、来源者所有权与处理者用益权进行分离。2）纵向分阶：以企业数据用益权为基础权利，为数据采集、数据加工利用、数据产品交易构建数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权三阶段分层确权格局。（「休鲜茶话」说数字化！）北京ⷦ𘅥Ž大学公共管理学院

「国芯思辰」「分布式存储系统」目前市场上的国产高端存储产品，软硬耦合，部分硬件依赖国外技术(比如FC接口相关硬件）不完全满足信创要求。华瑞指数云SDS 2.0产品可以以软件定义的方式，基于完全国产化的开放硬件，形成国产信创存储平台，性能卓越，可靠性高，可以替代传统高端存储产品，可以基于分布式/软件定义/云化架构形成企业的统一数据底座。某高法电子档案及虚拟化平台当前全区的电子档案存储和云平台均为国外设备，旧存储不支持海量数据扩容。需要切换国产信创产品电子档案全区数据集中，国产虚拟化平台与旧存储适配不佳，无法支撑快速的业务变化；且存储设备繁多，需要支持多协议存储优化管理。（国芯思辰提供全程技术指导和供货需求，如有需求，可申请试样）解决方案： • ExponTech GDS Ultra存储系统 • 多存储池：结构化和非结构化分布式存储资源池。 • 国产化服务器* 14+国产化操作系统方案亮点： • 自主可控硬件和软件组合，符合信创要求。 • 一套存储覆盖多个地市业务，支持海量扩容，无惧数据增长。 • 功能全面，支持块和对象协议，简化设备管理。 • 数据分层存储，自动在各数据分层间按业务所需迁移冷热池。 • 多种监控运维工具，实时了解业务情况。 • 高可靠冗余设计，无惧硬盘和节点损坏，数据自动修复。 • 开启数据归档，无需担心篡改行为。

【深入理解 StarRocks 的元数据管理】 StarRocks 元数据采用分层设计：前端负责 SQL 解析和优化，元数据存储在后端，通过 Raft 协议实现高可用和一致性。其灵活的分布式架构... 详见：网页链接作者：@crossoverJie

𐟓Š大屏可视化模板：打造高效商家管理平台𐟓ˆ 𐟌Ÿ 介绍：今天，我们带来一个非常实用的大屏可视化模板，无论是电商运营人员还是平面设计师，都能借助它快速构建一个直观、易用的商家管理平台界面。𐟒𜊊𐟔砧‰𙧂𙯼š 𐟎蠩똥𚦥ˆ𖯼š模板中的每个元素，包括颜色、字体、图标和布局，都可以根据你的需求进行调整，轻松匹配你的品牌风格。 𐟓Š 多维数据展示：模板设计有清晰的数据展示模块，包括订单数量、营业额、支付方式占比、菜品营收和店铺表现，让数据分析一目了然。 𐟓š 分层结构清晰：模板使用专业的分层命名结构，方便你快速找到需要修改的内容，提升设计效率。 𐟔 高分辨率：模板为高清分辨率，确保无论是展示还是打印，图像都能保持清晰的视觉效果。 𐟑堩€‚合人群： 1️⃣ 电商平台运营人员：用于快速搭建数据展示平台，提升工作效率。 2️⃣ 平面设计师：作为商家管理后台界面设计的参考和基础，节省设计时间。 3️⃣ UI设计师：可用于用户体验设计的快速迭代与优化。 𐟓š 适合场景：数据分析平台：展示订单数量、营业额等关键数据，帮助决策者快速了解业务情况。商家管理后台：作为设计师的参考基础，快速搭建符合品牌风格的界面。用户体验优化：用于UI设计的快速迭代与优化，提升用户体验。

数据分析技能，如何拿offer？ 𐟛 ️ 基础技能必须过硬 SQL：这是数据分析的基石，建议在菜鸟教程和w3school上学习，然后通过牛客网刷题来检验自己的水平。SQL是必须掌握的技能，不能含糊。可视化工具：掌握Tableau或Power BI等可视化工具，至少能够搭建看板。这是数据分析师必备的技能。 Excel和Python：Excel因为简单强大，只需掌握常用功能。Python则是很多公司要求的技能，基础学习是必要的。 𐟓ˆ 实践项目必不可少选择与之前工作经验相关的项目，或者在Github、kaggle、和鲸社区、CSDN等网站上挑选适合自己的项目。推荐的项目对新手友好，能够提升技能。项目要有实际价值，不能只是简单地模仿别人。选择自己能够消化和理解的项目，完全看不懂的就算啦。 𐟓Š 掌握常用分析方法了解常用的分析方法和模型，如对比、分层、多维度拆解、关联分析等。这些是面试时可能会被问到的问题，提前了解可以增加面试成功率。常用的分析方法和模型包括：对比、多维度分析、相关性分析、漏斗、分层、SWOT、海盗模型、RFM、帕累托、4P等。 𐟏 尽早开始找工作在基础技能达标、项目完成、数据分析方法了解以及简历准备好的基础上，尽早开始找工作。早点开始找工作，就能早日上岸，不用承担太大的压力。

𐟓Š 统计学的奥秘：频率分布直方图详解 𐟓Š 1. 𐟓Œ 抽样方法简单随机抽样：从总体中抽取一部分作为样本。系统抽样：按照一定的间隔从总体中抽取个体。分层抽样：将总体分成若干层，然后从每层中抽取一定数量的个体。 𐟓Š 频率分布直方图求差：计算每个数据与组中值的差。分组：根据数据的范围分成若干组。列分组作直方表：将数据按照分组进行统计，制作直方表。 𐟓 百分位数计算数据的百分位数，了解数据的分布情况。 𐟓ˆ 用样本估计数据的集中趋势通过样本数据估计总体数据的集中趋势。 𐟓Š 用样本估计数据的离散程度通过样本数据估计总体数据的离散程度。 𐟓Š 分层抽样中的平均数与方差在分层抽样中，计算各层的平均数和方差，以估计总体的平均数和方差。 𐟓 一些常用结论总结一些常用的统计结论，方便快速解答问题。

数据仓库分层架构：从原始数据到决策支持嘿，大家好！今天我们来聊聊数据仓库的分层架构，这可是个热门话题啊！之前我们已经聊过一些基础知识，今天我们继续深入探讨。原始数据存储（ODS）𐟛 ️ 首先，咱们得从原始数据说起。ODS是数据仓库的起点，里面存储的是从业务系统直接抽取的原始数据。这些数据非常详细，记录了每一次业务操作，简直是数据的原始森林。它的作用就是提供最原始、最完整的数据，确保数据的及时性和完整性。数据来源主要是ERP、CRM、POS等业务系统。维度数据（DIM）𐟏튦Ž夸‹来是DIM层，这个层主要是存储时间、地点、产品等维度数据。它的数据粒度相对粗略，但包含了关键的主数据和属性。DIM层的目的是确保维度数据的一致性和准确性，为后续的分析打下坚实的基础。数据来源主要是业务系统的主数据和MDM（主数据管理）系统。明细数据层（DWD）𐟒𜊧„𖥐Ž是DWD层，这个层主要是存储处理过的业务数据，结合了事实和维度信息。它的数据粒度详细但已处理，保留了业务事件的细节。DWD层的作用是为高级分析提供干净、详细的业务数据。数据来源主要是ODS层和DIM层。汇总数据层（DWM）𐟓Š 再往上就是DWM层，这个层主要是存储经过汇总和统计的数据，目的是加速查询过程。它的数据粒度较粗，按时间、区域、产品等维度汇总。DWM层支持中期分析需求，提高查询效率。数据来源主要是DWD层。数据集市（DM）𐟎œ€后是DM层，也叫数据集市。这个层是面向特定业务领域，提供定制化的数据分析和报表。它的数据粒度最粗，按业务需求汇总。DM层支持特定领域的决策需求，快速响应。数据来源主要是DWM层、DIM层和DWD层。层级关系和操作流程✨ 从ODS到DM，数据越加浓缩，信息更精炼。数据层层递进，形成完整的数据流。处理复杂度从简单到复杂，数据的价值逐步提升。数据应用从实时数据到决策支持，满足多样需求。操作流程也很简单：数据收集：从各业务系统中抽取数据到ODS层。数据清洗：对ODS层数据进行清洗、去重、补全缺失值。数据转换：将清洗后的数据转换成统一格式，并与维度数据关联。数据存储：将处理后的数据存储到DWD层。数据汇总：按时间、区域、产品等维度对DWD层数据进行汇总，存储到DWM层。数据聚合：根据特定业务需求对DWM层数据进行进一步的聚合，存储到DM层。数据应用：通过报表、BI工具等方式将DM层数据展现给用户，支持业务决策。希望这篇文章能帮你更好地理解数据仓库的分层架构，如果有任何问题，欢迎留言讨论哦！𐟓쀀

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