数据仓库的属性

简介

数据仓库是一个专门用于快速查询和分析数据的数据库。它被用来支持一个组织的决策过程，提供一个集中的数据存储库，可以很容易地访问和分析。

数据仓库中的属性是数据集的特征或特性，描述数据。它们也被称为变量或列。在这篇文章中，我们将探讨在数据仓库中使用的不同类型的属性，以及它们在支持一个组织的决策过程中的作用。

数据仓库中的属性类型

在数据仓库中，可以使用各种属性来组织和描述数据，这些属性是数据的特征或属性。这些属性可以根据它们所代表的数据的性质分为不同的类型。下面是四种常见的属性类型 –

• 名义属性是那些简单标注或分类的数据，没有任何内在的顺序或排名。例如，性别（男性或女性）、眼睛颜色（棕色、蓝色等）和产品类型（电视、冰箱等）。

• 顺序属性与名义属性类似，但它们确实有一个固有的顺序或等级。例如，”满意程度 “可以是一个序数属性，可能的值是 “非常满意”、”满意”、”中性”、”不满意 “和 “非常不满意”。

• 区间属性是数字属性，它有一个固有的顺序和一个相等的测量单位，但没有真正的零点。区间属性的一个例子是用摄氏度测量的温度。0度并不代表没有温度，所以它不是一个真正的零点。

• 比率属性是具有固有的顺序、真正的零点和平等的测量单位的数字属性。比例属性的例子包括重量、长度和货币价值。

了解你所处理的属性类型很重要，因为它会影响你分析和解释数据的方式。例如，你不能计算序数属性的平均值，因为它们没有相等的测量单位。

数据仓库的结构和组成部分

• 数据源 – 这些是各种数据库、文件和其他进入数据仓库的数据源。

• 提取、转换和加载（ETL）过程 – 这是从数据源中提取数据，将其转换为适合分析的格式，并将其加载到数据仓库的过程。

• 数据仓库数据库 – 这是一个实际的数据库，用于存储数据仓库中的数据。它通常被设计成支持快速查询，并为数据检索而不是数据插入或更新而优化。

• 在线分析处理（OLAP）引擎 – 这是使用户能够对数据仓库中的数据进行复杂查询和分析的组件。

• 前端工具 – 这些是用户与之互动以访问数据仓库中的数据的工具。例子包括SQL客户端和商业智能软件。

• 元数据 – 这是关于数据仓库中的数据的数据，如数据元素的定义和它们之间的关系。

• 数据集市 – 这些是更小，更集中的数据仓库，旨在支持特定部门或业务功能的需求。它们可能来自主数据仓库，也可能直接从数据源中获取。

数据仓库中属性的重要性

属性是数据仓库的一个重要组成部分，因为它们有助于描述和分类数据。通过了解不同类型的属性和它们的组织方式，分析师可以更好地理解他们正在处理的数据，并得出更准确的结论。

例如，考虑一个包含某公司销售数据的数据仓库。通过分析维度属性（如产品类别、地点）、度量属性（如销售数量、收入）和层次属性（如地点），该公司可能能够识别趋势，如哪些产品类别在不同地点最受欢迎，或哪些地点的销售额最高。

属性也可以用来创建预测的模型。例如，一家公司可能使用过去的销售数据和地点等属性来创建一个预测未来销售的模型。

除了在描述和分类数据方面的作用外，属性对于数据的可视化也很重要。通过根据特定的属性来组织数据，分析师可以创建图表，以帮助说明数据的趋势和模式。

示例

下面是一个在数据仓库的Python脚本中使用属性的例子-

# define a class for a customer record
class Customer:
   def __init__(self, id, name, address):
      self.id = id
      self.name = name
      self.address = address

# create an instance of the Customer class
cust = Customer(1, 'John Smith', '123 Main St')

# access the attributes of the instance
print(cust.id)
print(cust.name)
print(cust.address)

# modify the attributes
cust.name = 'Jane Smith'
cust.address = '456 Main St'

print(cust.name)
print(cust.address)

输出

1
John Smith
123 Main St
Jane Smith
456 Main St

定期更新数据仓库中的数据是很重要的，以确保它保持准确和相关。这个过程被称为ETL（提取、转换、加载），包括从各种来源提取数据，清理和转换数据，然后加载到数据仓库。

属性也可以被用来在数据仓库中强制执行数据的完整性。例如，某些属性可能有一组允许的值（例如，一个产品类别只能是 “电子产品 “或 “服装”），或者某些属性是必须的（例如，每个销售事实必须有一个产品类别和地点）。通过执行这些规则，数据仓库中的数据可以更加可靠和一致。

结论

总之，属性是数据集的特点或特征，它描述了数据。它们是数据仓库的重要组成部分，通过提供一个可以轻松访问和分析的集中的数据库，来支持一个组织的决策过程。通过了解不同类型的属性以及它们是如何组织的，分析师可以更有效地分析和解释数据仓库中的数据。