数据仓库的属性

介绍

数据仓库是一个专门用于快速查询和分析数据的数据库。它用于通过提供一个集中的数据存储库来支持组织的决策过程，以便轻松访问和分析数据。

数据仓库中的属性是描述数据集的特性或特征。它们也被称为变量或列。在本文中，我们将探讨在数据仓库中使用的不同类型的属性及其在支持组织决策过程中的作用。

数据仓库中的属性类型

在数据仓库中，数据可以使用各种属性进行组织和描述，这些属性是数据的特性或属性。这些属性可以根据它们表示的数据的性质进行分类。以下是四种常见的属性类型 −

• 名义属性 只是对数据进行标记或分类，没有任何固有的顺序或排名。例如，性别（男性或女性），眼睛颜色（褐色，蓝色等）和产品类型（电视，冰箱等）。

• 有序属性 类似于名义属性，但它们具有固有的顺序或排名。例如，“满意度水平”可以是有序属性，其可能的值为“非常满意”，“满意”，“中性”，“不满意”和“非常不满意”。

• 区间属性 是具有固有顺序和相等测量单位的数值属性，但没有真正的零点。区间属性的一个示例是以摄氏度衡量的温度。0度不代表温度的缺失，因此它不是真正的零点。

• 比率属性 是具有固有顺序、真正零点和相等测量单位的数值属性。比率属性的示例包括重量、长度和货币值。

理解你正在处理的属性类型是很重要的，因为它会影响你分析和解释数据的方式。例如，无法计算有序属性的平均值，因为它们没有相等的测量单位。

数据仓库的架构和组件

它通常具有以下架构和组件 −

• 数据源 − 这些是各种数据库、文件和其他数据源，这些数据源提供数据到数据仓库中。

• 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，并加载到数据仓库中的过程。

• 数据仓库数据库 − 这是实际存储数据仓库中数据的数据库。它通常设计为支持快速查询，并针对数据检索而进行优化，而不是数据插入或更新。

• 联机分析处理（OLAP）引擎 − 这是允许用户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 − 这些是用户与之交互以访问数据仓库中数据的工具。例如，SQL客户端和商业智能软件。

• 元数据 − 这是有关数据仓库中数据的数据，例如数据元素的定义及其彼此之间的关系。

• 数据集市 − 这些是较小、更专注地支持特定部门或业务功能需求的数据仓库。它们可以从主要数据仓库派生，也可以直接从数据源中获取数据。

数据仓库中属性的重要性

属性是数据仓库的重要组成部分，因为它们有助于描述和分类数据。通过理解不同类型的属性及其组织方式，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，考虑一个包含公司销售数据的数据仓库。通过分析维度属性（例如产品类别、位置）、度量属性（例如销量、收入）和分层属性（例如位置），公司可能能够识别出在不同位置哪些产品类别最受欢迎或哪些地点销售额最高等趋势。

属性还可以用于创建预测模型。例如，公司可以使用过去的销售数据和位置等属性来创建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，属性对于数据可视化也很重要。通过根据特定属性组织数据，分析师可以创建图表和图形，帮助说明数据中的趋势和模式。

示例

这是在Python脚本中使用属性的数据仓库的示例−

# 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非常重要的，以确保其准确性和相关性。这个过程被称为ETL（提取、转换、加载），涉及从不同的源中提取数据，清洗和转换数据，然后将其加载到数据仓库中。

属性也可以用于在数据仓库中强制数据完整性。例如，某些属性可能具有一组允许的值（例如，产品类别只能是“电子产品”或“服装”），或者某些属性可能是必需的（例如，每个销售事实必须具有产品类别和位置）。通过强制执行这些规则，数据仓库中的数据可以更可靠和一致。

结论

总之，属性是描述数据集的特征或特点。它们是数据仓库的重要组成部分，通过提供一个集中的数据存储库，可以轻松访问和分析，支持组织的决策过程。通过理解不同类型的属性及其组织方式，分析师可以更有效地分析和解读数据仓库中的数据。