一、大数据仓库前景？
绝对有钱途， 我推荐过两个大学毕业生，做了2,3年月薪都7-8k,如果英语不错，绝对上万
数据仓库最吃钱了，许多都是有钱的大公司钱没地花，大部分的数据仓库在投入前3年都没有多大的ROI,知道正在开始使用在markting, CRM才会产生更多revenue,但对于基本dashboard,还有作为stratedgy的数据基础。
没有数据仓库大企业势必会失去一些竞争优势，特别是前瞻。
二、如何建立大数据数据仓库？
简述数据仓库的建设步骤
数据仓库是决策支持系统（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。其建设步骤如下：
1)收集和分析业务需求
2)建立数据模型和数据仓库的物理设计
3)定义数据源
4)选择数据仓库技术和平台
5)从操作型数据库中抽取、净化、和转换数据到数据仓库6)选择访问和报表工具
7)选择数据库连接软件
8)选择数据分析和数据展示软件
9)更新数据仓库
三、大数据分析与数据仓库：开启智能决策时代
什么是大数据分析
大数据分析是指利用先进的技术和算法，对海量的结构化和非结构化数据进行挖掘、整理和分析的过程。通过对庞大的数据集进行深入分析，可以揭示数据中的趋势、模式和规律，为企业提供有价值的洞察和决策支持。
大数据分析可以帮助企业掌握市场动态，了解消费者需求，优化供应链，提升产品质量等。同时，大数据分析也在各个领域发挥重要作用，如医疗保健、金融、交通运输等。
数据仓库的作用
数据仓库是一个集成、主题化、稳定和可查询的数据集合，用于支持企业的决策分析和报表制作。它是将多个数据来源汇总并转换为统一格式，便于用户访问、查询和分析的一个中心化存储区域。
数据仓库的主要作用包括：
- 数据集成：将来自不同系统和应用的数据进行整合，实现数据的一致性和标准化。
- 数据清洗：对数据进行清理、去重和修复，确保数据的准确性和完整性。
- 数据转换：将原始数据转换为适合分析和查询的格式，如维度模型和星型模型。
- 决策支持：为用户提供灵活和快速的查询、分析和报表制作功能，帮助他们做出正确的决策。
- 数据安全：通过权限控制和数据加密技术，保护企业的数据安全和隐私。
大数据分析与数据仓库的关系
大数据分析和数据仓库是密切相关的两个概念。数据仓库为大数据分析提供了基础和支持，而大数据分析则丰富了数据仓库的功能和价值。
首先，数据仓库为大数据分析提供了一个集成的数据源。通过将来自不同系统和应用的数据整合到数据仓库中，可以提供一个统一的数据视图，方便进行综合性的分析和洞察。
其次，数据仓库的数据清洗和转换过程可以为大数据分析提供高质量的数据。清洗和转换可以排除脏数据、修复缺失数据，并将原始数据转换为适合分析的格式，为后续分析过程提供准确和一致的数据。
此外，大数据分析可以为数据仓库注入更多的价值。通过利用先进的大数据分析算法和技术，可以挖掘更深层次的数据洞察，发现更多的关联关系和潜在机会，为企业提供更准确和有价值的决策支持。
结语
大数据分析和数据仓库是现代企业决策制定和管理的关键技术。大数据分析可以帮助企业把握市场机遇，提升竞争力；数据仓库可以提供高质量和一致性的数据基础，为大数据分析提供支持。两者的结合可以为企业带来更深入的业务理解，更准确的决策和更好的业绩。
感谢您阅读本文，希望通过对大数据分析和数据仓库的介绍，使您对这两个概念有更清晰的理解，同时也能帮助您认识到它们对企业发展的重要性。
四、大数据仓库架构
大数据仓库架构：理解其重要性及设计策略
随着大数据技术的不断发展，大数据仓库架构已成为企业数据管理的重要组成部分。它负责存储、处理和提供企业所需的大数据，为决策支持、业务分析等应用提供基础。本文将探讨大数据仓库架构的重要性，并介绍一些设计策略。 一、大数据仓库架构概述 大数据仓库架构是指用于存储、处理和管理大数据的系统架构。它通常包括数据存储、数据处理、数据检索和数据安全等模块。该架构需要处理的数据量巨大，且对数据的处理速度要求较高，因此需要采用一些特定的技术和工具来应对挑战。 二、大数据仓库架构的重要性 1. 数据集中管理：通过大数据仓库架构，企业可以将各种类型和来源的数据集中管理，方便数据分析和业务应用的开展。 2. 提高数据处理效率：大数据仓库架构能够快速处理大量数据，提高数据处理效率，为企业决策提供及时准确的数据支持。 3. 降低数据安全风险：大数据仓库架构通常采用安全可靠的存储技术，确保数据的安全性和可靠性，降低企业数据泄露的风险。 三、大数据仓库架构的设计策略 1. 合理选择存储技术：根据数据量和数据类型，选择适合的存储技术，如分布式存储、对象存储等，以提高数据存储和处理效率。 2. 优化数据处理流程：采用适当的数据处理技术和工具，如Hadoop、Spark等，优化数据处理流程，提高数据处理速度和准确性。 3. 建立数据检索机制：建立完善的数据检索机制，方便用户快速获取所需数据，提高数据利用率。 4. 强化数据安全保障：采取有效的数据安全措施，如加密、备份等，确保数据的安全性和可靠性。 综上所述，大数据仓库架构是企业数据管理的重要组成部分，它能够集中管理数据、提高数据处理效率、降低数据安全风险。在设计和实施大数据仓库架构时，企业应合理选择存储技术、优化数据处理流程、建立数据检索机制和强化数据安全保障，以满足企业数据管理的需求。五、大数据分析原理？
把隐藏在一些看是杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律
六、bms大数据分析？
bms即电池管理系统，是电池与用户之间的纽带，主要对象是二次电池。
bms主要就是为了能够提高电池的利用率，防止电池出现过度充电和过度放电，可用于电动汽车，电瓶车，机器人，无人机等。
此外，bms还是电脑音乐游戏文件通用的一种存储格式和新一代的电信业务管理系统名。
bms可用于电动汽车，水下机器人等。
一般而言bms要实现以下几个功能：
(1)准确估测SOC：
准确估测动力电池组的荷电状态 (State of Charge，即SOC)，即电池剩余电量；
保证SOC维持在合理的范围内，防止由于过充电或过放电对电池造成损伤，并随时显示混合动力汽车储能电池的剩余能量，即储能电池的荷电状态。
(2)动态监测：
在电池充放电过程中，实时采集电动汽车蓄电池组中的每块电池的端电压和温度、充放电电流及电池包总电压，防止电池发生过充电或过放电现象。
同时能够及时给出电池状况，挑选出有问题的电池，保持整组电池运行的可靠性和高效性，使剩余电量估计模型的实现成为可能。
除此以外，还要建立每块电池的使用历史档案，为进一步优化和开发新型电、充电器、电动机等提供资料，为离线分析系统故障提供依据。
电池充放电的过程通常会采用精度更高、稳定性更好的电流传感器来进行实时检测，一般电流根据BMS的前端电流大小不同，来选择相应的传感器量程进行接近。
以400A为例，通常采用开环原理，国内外的厂家均采用可以耐低温、高温、强震的JCE400-ASS电流传感器，选择传感器时需要满足精度高，响应时间快的特点
(3)电池间的均衡：
即为单体电池均衡充电，使电池组中各个电池都达到均衡一致的状态。
均衡技术是目前世界正在致力研究与开发的一项电池能量管理系统的关键技术。
七、大数据分析特点？
1、海量数据：大数据分析特点是处理海量数据，即处理超过传统计算机能够高效处理的数量级的数据。
2、多维度数据：大数据分析特点之二是处理多维度的数据，即大数据不仅仅包含数据的结构，还包括其他类型的数据，如文本，图像和视频等。
3、实时性：大数据分析特点之三是实时性，即大数据分析需要根据实时的数据进行分析，以满足实时的业务需求。
4、高可靠性：大数据分析特点之四是高可靠性，即大数据分析系统需要能够确保数据的完整性和准确性，以满足业务需求。
八、大数据分析中，有哪些常见的大数据分析模型？
无论是产品经理、运营、还是数据分析师在日常工作中, 都需要构建一个完整的指标体系, 但由于经验或者对业务的熟悉程度, 互联网人经常会遇到下面的问题:
1）指标变成满天星：没有重点、没有思路，等指标构建完成了也只是看到了一组数据，各有用处，却无法形成合力，最终不仅浪费了开发人力，也无益于业务推动；
2）指标空洞不落地：需求中没有几个具体的指标，需求空洞，无法落地。
正是上面的原因，产品经理, 运营和数据分析师与数据开发的矛盾不断的激化，所以一个完整的搭建数据指标体系框架和方法是非常重要的。在此，为大家推荐一种实用的 AARRR 分析模型。
为了便于理解, 举最近的很火的《隐秘的角落》, 分享一下如何搭建指标体系，让万物都可以被分析：
二、什么是AARRR
AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer这个五个单词的缩写，分别对应用户生命周期中的5个重要环节。
- A拉新：通过各种推广渠道，以各种方式获取目标用户，并对各种营销渠道的效果评估，不断优化投入策略，降低获客成本。利用这个模块可以很好帮助市场推广部门比较各个渠道的拉新效果，评估新用户的用户质量。
- A活跃：活跃用户指真正开始使用了产品提供的价值，我们需要掌握用户的行为数据，监控产品健康程度。这个模块主要反映用户进入产品的行为表现，是产品体验的核心所在。
- R留存：衡量用户粘性和质量的指标。
- R转化（变现）：主要用来衡量产品商业价值。
- R传播：衡量用户自传播程度和口碑情况
三、AARRR在指标体系中的应用
如果我们利用AARRR 框架去构建可以判断《隐秘的角落》的是否受欢迎：
1. 拉新
我们需要去评估现在这部剧在每一个投放的渠道拉来的新用户情况是否有达到预期, 因为这部剧最开始的用户进来的都是新用户, 所以前期的新用户的触达情况是后期是否这部剧火爆的关键所在。
监控新用户的增长曲线, 有助于我们及时发现问题, 利用用户反馈等改进。
2. 激活
当这部剧的新用户来的时候, 很关键的是这些用户有没有在以后的时间看这部剧, 看的时间是怎么样的, 看的频率是怎么样, 每次看这部剧的时候是不是都经常会从头看到完等等, 这些是最直接说明这部剧受到用户的喜爱程度的
3. 留存
留存的定义如下:
- 次日留存：统计日新增用户次日仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例；
- 7天留存：统计日新增用户第七天仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例；
- 30天留存：统计日新增用户第七天仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例
看了这部剧的用户, 还会来看的用户一定逃不出下面的模型.
这部剧高能开篇,片头惊悚的开始。可以说开篇即高能，吊足了观众胃口， 秦昊饰演的张东升，和岳父岳母一起去爬山，到了山顶，前几秒还在调整相机，微笑着给岳父岳母摆姿势准备拍照，下一秒就将岳父岳母推下悬崖,。
片头的悬疑给了用户很强的刺激作用, 也就是上面的"酬赏", 让用户会想着去看下面发生了什么, 于是就是上面的"投入", 不断投入, 也就提升了留存
4. 付费变现
剧的收入应该包括点播(提前看结局购买的特权费用), 流量变现收入(广告), 这个收入真心不了解, 应该还有很多其他方面的收入, 从数据上我们可以将从总收入和人均收入和成本去刻画整体的剧的利润情况。
5. 自传播
这部剧的火爆, 除了本身的的情节引人入胜以外, 自传播也贡献了很大的原因, 当"一起去爬山吧" 这种在各大社交媒体上疯传时, 传播带来的增长就需要用数据去科学的衡量:
如果希望掌握更多数据分析的万能模型，学会行业头部大厂的数据分析套路，欢迎参与知乎知学堂与合作方联合推出的「京东互联网数据分析实战训练营」，接受大厂分析师一对一辅导、踏上面试直通车。训练营限时体验价 0.1 元，不容错过：
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九、大数据分析中，有哪些常见的大数据分析模型？
常见数据分析模型有哪些呢？
1、行为事件分析：行为事件分析法具有强大的筛选、分组和聚合能力，逻辑清晰且使用简单，已被广泛应用。
2、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。
3、留存分析模型留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始化行为的用户中，有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。
4、分布分析模型分布分析是用户在特定指标下的频次、总额等的归类展现。
5、点击分析模型即应用一种特殊亮度的颜色形式，显示页面或页面组区域中不同元素点点击密度的图标。
6、用户行为路径分析模型用户路径分析，顾名思义，用户在APP或网站中的访问行为路径。为了衡量网站优化的效果或营销推广的效果，以及了解用户行为偏好，时常要对访问路径的转换数据进行分析。
7、用户分群分析模型用户分群即用户信息标签化，通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性，将具有相同属性的用户划分为一个群体，并进行后续分析。
8、属性分析模型根据用户自身属性对用户进行分类与统计分析，比如查看用户数量在注册时间上的变化趋势、省份等分布情况。
十、数据仓库 大数据 关系
数据仓库与大数据的关系
数据仓库和大数据是当今信息技术领域中备受瞩目的两大概念。数据仓库是指将企业不同来源的数据集成到一个统一的数据库中，并加以分析和处理，以支持企业决策和业务发展的过程。而大数据是指海量、复杂的数据集合，需要利用新型的数据处理技术和工具进行管理、分析和挖掘。
数据仓库与大数据之间有着密切的关联和互动，二者相辅相成，共同构建了现代企业的数据架构。在数据仓库中，通常存储的是结构化的数据，如销售记录、客户信息等，这些数据经过清洗和加工后被用于生成报表、分析趋势等；而大数据则更侧重于非结构化数据，如社交媒体数据、物联网数据等，这些数据量大且多样，需要新型的存储和计算技术来处理。
数据仓库与大数据的集成与优化
在当今数据驱动的时代，企业需要充分利用数据仓库和大数据技术，以提升业务效率和决策能力。数据仓库可以作为大数据的一部分，用于存储分析结果和维度数据，从而提供更高效的查询和分析能力。同时，大数据技术可以为数据仓库提供更多维度的数据源，如实时流数据、日志数据等，丰富企业数据管理和分析的广度和深度。
数据仓库与大数据的集成
- 数据同步：将大数据平台中的数据同步到数据仓库中，实现数据一致性和实时性。
- 数据整合：整合数据仓库中的结构化数据和大数据平台中的非结构化数据，为企业提供全面的数据视图。
数据仓库与大数据的优化
- 性能优化：通过优化数据仓库的结构和索引，提升数据查询和分析的速度和效率。
- 资源优化：合理分配大数据和数据仓库的计算资源，以充分利用硬件和软件的优势。
数据仓库与大数据的未来发展趋势
随着信息技术的不断发展和创新，数据仓库和大数据技术也在不断演进和完善。未来，数据仓库与大数据之间的边界将越来越模糊，二者将逐渐融合和统一，形成更加完整和高效的数据管理和分析体系。
数据仓库与大数据的融合
- 数据湖架构：数据仓库将不再局限于结构化数据，而是将结构化和非结构化数据一视同仁地存储和管理，形成数据湖。
- 实时分析：大数据平台和数据仓库将实现更加紧密的集成，实现实时数据采集、处理和分析，提升决策的即时性。
数据仓库与大数据的统一
- 统一视图：企业将建立统一的数据视图，整合数据仓库和大数据平台的数据，为决策和运营提供一致的数据支持。
- 智能化分析：利用人工智能和机器学习技术对数据仓库和大数据进行智能化分析和挖掘，发现更多的商业洞见。
总的来说，数据仓库和大数据的发展趋势是融合与统一，以实现更加高效和智能的数据管理和分析。未来的企业将更加依赖数据，更加注重数据的质量和价值，数据仓库与大数据技术将成为企业数字化转型的重要支撑和助力。
