SAS数据仓库-从数据源到数据仓库细节表
[数据仓库]分层概念,ODS,DM,DWD,DWS,DIM的概念
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[数据仓库]分层概念,ODS,DM,DWD,DWS,DIM的概念前⾔：不是做数仓的，但是也需要了解数仓的知识。
其实分层好多因⼈⽽异，问了同事好多分层的区别也不是很清晰。
所以后续有机会还是跟数仓的同事碰⼀下吧~⼀. 各种名词解释1.1 ODS是什么？ODS层最好理解，基本上就是数据从源表拉过来，进⾏etl，⽐如mysql 映射到hive，那么到了hive⾥⾯就是ods层。
ODS 全称是 Operational Data Store，操作数据存储.“⾯向主题的”，数据运营层，也叫ODS层，是最接近数据源中数据的⼀层，数据源中的数据，经过抽取、洗净、传输，也就说传说中的 ETL 之后，装⼊本层。
本层的数据，总体上⼤多是按照源头业务系统的分类⽅式⽽分类的。
但是，这⼀层⾯的数据却不等同于原始数据。
在源数据装⼊这⼀层时，要进⾏诸如去噪(例如有⼀条数据中⼈的年龄是300 岁，这种属于异常数据，就需要提前做⼀些处理)、去重(例如在个⼈资料表中，同⼀ ID 却有两条重复数据，在接⼊的时候需要做⼀步去重)、字段命名规范等⼀系列操作。
1.2 数据仓库层DW？数据仓库层(DW)，是数据仓库的主体.在这⾥，从 ODS 层中获得的数据按照主题建⽴各种数据模型。
这⼀层和维度建模会有⽐较深的联系。
细分：1. 数据明细层：DWD（Data Warehouse Detail）2. 数据中间层：DWM（Data WareHouse Middle）3. 数据服务层：DWS（Data WareHouse Servce）1.2.1 DWD明细层?明细层(ODS, Operational Data Store,DWD: data warehouse detail)概念：是数据仓库的细节数据层，是对STAGE层数据进⾏沉淀，减少了抽取的复杂性，同时ODS/DWD的信息模型组织主要遵循企业业务事务处理的形式，将各个专业数据进⾏集中，明细层跟stage层的粒度⼀致，属于分析的公共资源数据⽣成⽅式：部分数据直接来⾃kafka，部分数据为接⼝层数据与历史数据合成。
SAS系统和数据分析SAS系统简介
第一课SAS系统简介一、SAS系统1.SAS系统的功能SAS系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能：●数据访问●数据管理●数据分析●数据呈现它是美国软件研究所（SAS Institute Inc.）经多年的研制于1976年推出。
目前已被许多国家和地区的机构所采用。
SAS系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。
它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务，并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。
在数据处理和统计分析领域，SAS系统一直被誉为国际上的标准软件系统。
2.SAS系统的支持技术在当今的信息时代中，如何有效地利用业务高度自动化所产生的巨量宝贵数据，挖掘出对预测和决策有用的信息，就成为掌握竞争主导权的关键因素。
因此，SAS系统始终致力于应用先进的信息技术和计算机技术对业务和历史数据进行更深层次的加工。
经过二十多年的发展，SAS系统现在是以下三种技术的主要提供者：●数据仓库技术(Data Warehouse)数据仓库是用于支持管理决策过程的面向主题的、集成的、随时间而变化的、持久的（非易失的）数据集合。
通俗地说，可以将数据仓库理解为“将多个生产数据源中的数据按一定规则统一集中起来，并提供灵活的观察分析数据手段，从而为企业制定决策提供事实数据的支持”。
数据仓库最大的用途是能够提供给用户一种全新的方式从宏观或微观的角度来观察多年积累的数据，从而使用户可以迅速地掌握自己企业的经营运转状况、运营成本、利润分布、市场占有率、发展趋势等对企业发展和决策有重要意义的信息，使用户能制定更加准确科学的决策迅速对市场做出反应。
利用数据仓库技术可以使大企业运作的像小企业一样灵活，也可以使小企业像大企业一样规范。
从目前情况来看，许多企业和机构已经建立了相对完善的生产数据库系统。
sas数据仓库与数据挖掘
SAS数据仓库与数据挖掘介绍SAS（Statistical Analysis System）是一种常用于数据分析和数据挖掘的软件。
它包含一系列模块，其中包括了强大的数据仓库和数据挖掘工具。
本文将介绍SAS数据仓库和数据挖掘的概念、特点和应用场景，并提供一些使用SAS进行数据仓库和数据挖掘的示例。
数据仓库数据仓库是存储和管理大量数据的集中式数据库系统。
它具有以下特点：•集成性：数据仓库从不同的数据源中收集、组织和储存数据，实现了数据的集成。
•主题性：数据仓库按照特定的主题进行组织，例如客户、销售、库存等，方便用户进行针对性的分析。
•时态性：数据仓库储存的数据是历史数据，可以追溯到不同的时间点，用户可以进行历史数据的分析和比较。
•稳定性：数据仓库的数据一般是只读的，不会频繁更新，保证了数据的稳定性和一致性。
•冗余性：数据仓库通过冗余存储数据，提高了查询和分析的效率。
SAS数据仓库通过SAS软件来构建和管理。
用户可以使用SAS的数据集和库来组织数据，并使用SAS的数据整理和转换工具来处理数据。
SAS还提供了丰富的数据分析和报告工具，方便用户从数据仓库中获取需要的信息。
数据挖掘数据挖掘是从大量数据中发现隐含模式、规律和知识的过程。
它结合了统计学、、机器学习等多个领域的技术和方法。
数据挖掘可以帮助用户发现数据中的趋势、关联规则、异常点等，并预测未来的趋势和行为。
SAS提供了丰富的数据挖掘工具和算法，帮助用户进行数据挖掘分析。
例如，SAS Enterprise Miner是一个常用的数据挖掘工具，提供了多种算法和模型，包括聚类、分类、回归、关联规则等。
用户可以使用SAS Enterprise Miner来构建数据挖掘流程，并对数据集进行挖掘和分析。
SAS数据仓库与数据挖掘的应用场景SAS数据仓库和数据挖掘在各个行业和领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：零售业零售业可以使用SAS数据仓库来集成和分析各种销售数据、库存数据、客户数据等。
数据仓库中表格类型及介绍
。每个维度列包含唯一的标识符和描述性属性，用于对事实数据进行分类和分组。 - 维度表中的标识符（如产品ID、时间ID）通常作为事实表中外键的引用，从而建立维
数据仓库中表格类型及介绍
在数据仓库中，常见的表格类型有事实表（Fact Table）和维度表（Dimension Table） 。这两种表格类型在数据仓库中扮演不同的角色，用于存储和组织数据，以支持数据分析和 报告。
1. 事实表（Fact Table）： - 事实表是数据仓库中最重要的表格类型，用于存储业务事实数据。它通常包含大量的
记录，每条记录代表一个业务事实的特定实例。事实表中的数据通常是可度量、可计算的数 据，如销售额、订单数量、库存量等。
- 事实表包含一个或多个外键，用于与维度表建立关联。这些外键将事实表与维度表连 接起来，以便进行数据分析和查询。事实表通常具有大量的行和相对较少的列。
数据仓库中表格类型及介绍
2. 维度表（Dimension Table）： - 维度表用于存储与业务事实相关的描述性信息，如产品、时间、地理位置等。维度表
度表和事实表之间的关联。
数据仓库中表格类型及介绍
事实表和维度表之间的关系被称为星型模式（Star Schema）或雪花模式（Snowflake Schema），这是数据仓库中常见的数据模型。在星型模式中，事实表位于中心，维度表围 绕着事实表形成星型结构，简化了数据查询和分析的复杂性。
除了事实表和维度表，数据仓库中还可以包含其他类型的表格，如聚合表（Aggregation Table）用于存储预计算的汇总数据，以提高查询性能；参照表（Lookup Table）用于存储 用于数据转换和补充的参考数据等。
数据仓库的源数据类型
数据仓库的源数据类型数据仓库是一个用于存储、管理和分析大量数据的系统。
在构建数据仓库时，源数据类型的选择非常重要，它决定了数据仓库中可以存储的数据种类和结构。
下面将介绍一些常见的数据仓库源数据类型。
1. 结构化数据：结构化数据是指具有固定格式和明确定义的数据，通常以表格形式存储，每一个字段都有特定的数据类型。
例如，关系型数据库中的表格数据就是一种结构化数据。
结构化数据易于处理和分析，适适合于数据仓库。
2. 半结构化数据：半结构化数据是指具有一定结构但不符合严格定义的数据。
它通常以XML、JSON等格式存储，并且可以包含嵌套的层级结构。
半结构化数据适合于存储具有复杂关系的数据，如日志文件、配置文件等。
3. 非结构化数据：非结构化数据是指没有明确结构和格式的数据，通常以文本、图象、音频、视频等形式存在。
非结构化数据具有高度的灵便性，但也更加难以处理和分析。
在数据仓库中，可以将非结构化数据转化为结构化或者半结构化数据，以便进行分析和挖掘。
4. 时间序列数据：时间序列数据是指按照时间顺序记录的数据，如传感器数据、股票价格等。
时间序列数据具有时间维度，可以用于分析趋势、周期性和相关性等。
在数据仓库中，时间序列数据通常以表格形式存储，每一行代表一个时间点的数据。
5. 多媒体数据：多媒体数据包括图象、音频、视频等形式的数据。
多媒体数据通常很大且复杂，需要专门的处理和存储方式。
在数据仓库中，可以将多媒体数据存储在特定的存储系统中，并通过索引和元数据管理。
6. 元数据：元数据是描述数据的数据，它包括数据的结构、定义、来源、格式等信息。
在数据仓库中，元数据非常重要，它可以匡助用户理解和使用数据。
元数据可以存储在数据仓库中的特定表格中，也可以使用元数据管理工具进行管理。
7. 外部数据：外部数据是指来自于数据仓库外部的数据源，如外部数据库、文件系统、API等。
外部数据可以通过ETL（抽取、转换、加载）过程导入到数据仓库中，以便与其他数据进行整合和分析。
数据仓库的源数据类型
数据仓库的源数据类型数据仓库是一个用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统。
它是一个用于支持企业决策和分析的重要工具。
源数据是构建数据仓库的基础，它们包含了组织内各个部门和系统产生的原始数据。
在设计和构建数据仓库时，了解和定义不同的源数据类型是至关重要的。
以下是常见的数据仓库源数据类型：1. 事务性数据：事务性数据是指记录了组织内各个业务活动的数据，如销售订单、采购记录、客户交易等。
这些数据通常以关系型数据库的形式存在，可以通过结构化查询语言（SQL）进行访问和分析。
例如，一个电子商务公司的数据仓库可能包含了大量的销售订单数据，这些数据可以用于分析产品销售趋势、客户购买行为等。
2. 日志数据：日志数据是记录了系统或应用程序运行过程中的各种事件和操作的数据。
它们通常以文本文件或数据库日志的形式存在。
日志数据可以提供有关系统性能、错误和异常情况的重要信息。
例如，一家互联网公司的数据仓库可以包含服务器日志数据，这些数据可以用于分析网站流量、用户访问行为等。
3. 传感器数据：传感器数据是由各种传感器设备收集的数据，如温度、湿度、压力等。
这些数据通常以时间序列的形式存在，可以用于分析和预测各种物理现象和事件。
例如，一个工业制造公司的数据仓库可以包含从生产线上收集的传感器数据，这些数据可以用于分析设备故障率、生产效率等。
4. 文本数据：文本数据是包含了大量自然语言文本的数据，如电子邮件、社交媒体帖子、新闻文章等。
这些数据通常以无结构或半结构化的形式存在，需要进行文本挖掘和自然语言处理的技术来提取有价值的信息。
例如，一个市场调研公司的数据仓库可以包含从社交媒体平台收集的用户评论数据，这些数据可以用于分析产品口碑、用户满意度等。
5. 图像和视频数据：图像和视频数据是包含了图像和视频内容的数据，如照片、监控摄像头录像等。
这些数据通常以二进制文件的形式存在，需要使用图像和视频处理技术来提取有用的信息。
例如，一个安防公司的数据仓库可以包含从监控摄像头收集的视频数据，这些数据可以用于分析异常事件、行人识别等。
数据仓库的基本架构
数据仓库的基本架构数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision-Support）。
其实数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。
因此数据仓库的基本架构主要包含的是数据流入流出的过程，可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用：从图中可以看出数据仓库的数据来源于不同的源数据，并提供多样的数据应用，数据自上而下流入数据仓库后向上层开放应用，而数据仓库只是中间集成化数据管理的一个平台。
数据仓库从各数据源获取数据及在数据仓库内的数据转换和流动都可以认为是ETL（抽取Extra, 转化Transfer, 装载Load）的过程，ETL是数据仓库的流水线，也可以认为是数据仓库的血液，它维系着数据仓库中数据的新陈代谢，而数据仓库日常的管理和维护工作的大部分精力就是保持ETL的正常和稳定。
下面主要简单介绍下数据仓库架构中的各个模块，当然这里所介绍的数据仓库主要是指网站数据仓库。
数据仓库的数据来源其实之前的一篇文章已经介绍过数据仓库各种源数据的类型——数据仓库的源数据类型，所以这里不再详细介绍。
对于网站数据仓库而言，点击流日志是一块主要的数据来源，它是网站分析的基础数据；当然网站的数据库数据也并不可少，其记录这网站运营的数据及各种用户操作的结果，对于分析网站Outcome这类数据更加精准；其他是网站内外部可能产生的文档及其它各类对于公司决策有用的数据。
数据仓库的数据存储源数据通过ETL的日常任务调度导出，并经过转换后以特性的形式存入数据仓库。
其实这个过程一直有很大的争议，就是到底数据仓库需不需要储存细节数据，一方的观点是数据仓库面向分析，所以只要存储特定需求的多维分析模型；另一方的观点是数据仓库先要建立和维护细节数据，再根据需求聚合和处理细节数据生成特定的分析模型。
我比较偏向后面一个观点：数据仓库并不需要储存所有的原始数据，但数据仓库需要储存细节数据，并且导入的数据必须经过整理和转换使其面向主题。
数据仓库的使用方法
数据仓库的使用方法数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的集中式存储系统。
它有助于组织和分析企业内部和外部的数据，帮助企业做出更明智的决策。
下面是数据仓库的使用方法。
1. 数据收集与整理：首先，收集各个部门或业务领域的数据并将其整合到数据仓库中。
这包括来自各种数据库、文件和其他数据源的结构化和非结构化数据。
然后，对数据进行清洗、转换和整理，以确保其一致性和可用性。
2. 数据存储与组织：将数据存储在数据仓库中，并按照特定的结构进行组织和分类。
常见的组织方式包括维度模型和星型模型。
维度模型基于事实表和多个维度表，用于描述业务过程中的事实和维度关系。
星型模型则将事实表与维度表直接连接，构成一个星型结构。
3. 数据提取与加载：从源系统中提取数据，并将其加载到数据仓库中。
这可以通过批处理或实时处理来实现。
批处理通常在特定时间点对数据进行提取和加载，而实时处理则会实时捕捉或传输数据并将其加载到数据仓库中。
4. 数据转换与清洗：在提取和加载数据到数据仓库之前，需要对数据进行转换和清洗。
这包括对数据进行清洗、处理缺失值和错误数据、进行数据结构转换和标准化等操作。
此步骤是确保数据质量的重要环节。
5. 数据分析与报告：一旦数据加载到数据仓库中，就可以使用各种商业智能工具和数据分析技术来分析和挖掘数据。
这些工具和技术可以帮助用户从数据中提取有用的信息和洞察，并生成各种类型的报表、仪表盘和数据可视化。
6. 数据保护与安全：在使用数据仓库时，必须确保数据的保护和安全。
这包括对数据进行备份和恢复，实施访问控制和权限管理，监控数据访问和使用等。
此外，还需要遵守相关的数据隐私和安全法规。
7. 数据维护与更新：数据仓库是一个动态的存储系统，需要定期进行数据的维护和更新。
这包括对数据的清理、删除过期数据、更新维度和事实表等操作，以确保数据的准确性和完整性。
总之，数据仓库是一个有助于企业进行数据分析和决策支持的重要工具。
通过正确的使用方法，可以充分发挥数据仓库的优势，提高企业的决策效率和竞争力。
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从多张数据源表到数据仓库的一张细节表
实验目的：将“学生管理”数据库中的三张表，即：学生表Student、课程表Course和选课表SC作为数据仓库的数据源表，在数据仓库中合并成一个“学生选课”细节表xsxk(Sno,Sname,Sdept,Cno,Cname,Grade)。
实验步骤：
1．在SQL Server 2000中附加作为数据仓库数据源的“学生管理”数据库。
2.定义学生管理数据库的ODBC数据源xsgl。
3．进入SAS V8 ，建立一个SAS逻辑库xsgl，指向ODBC数据源xsgl。
4．进入数据仓库管理员(WA)模块，进入已建立的数据仓库环境。
5．将xsgl逻辑库注册到数据仓库环境中。
6.将xsgl逻辑库中的Student表、Course表和SC表分别定义到数据仓库环境ODD Group下的ODD中（Student ODD、Course ODD和SC ODD）。
同样的方法定义Course ODD和SC ODD。
查看Student ODD的数据。
7．在数据仓库----主题----细节表组下增加一个细节表xsxk，其属性包括：(Sno, Sname, Sdept, Cno, Cname, Grade)，数据来源于Student ODD、Course
ODD和SC ODD。
注：按Ctrl 键后选择多个数据源。
----完----。