地產數據分層是什麼

㈠ 數據分層法的什麼是數據分層法

數據分層法的應用，主要是一種系統概念，即在於要想把相當復雜的資料進行處理，就得懂得如何把這些資料加以有系統有目的加以分門別類的歸納及統計。
科學管理強調的是以管理的技法來彌補以往靠經驗靠視覺判斷的管理的不足。而此管理技法，除了建立正確的理念外，更需要有數據的運用，才有辦法進行工作解析及採取正確的措施。
如何建立原始的數據及將這些數據依據所需要的目的進行集計，也是諸多品管手法的最基礎工作。
舉個例子：我國航空市場近幾年隨著開放而競爭日趨激烈，航空公司為了爭取市場除了加強各種措施外，也在服務品質方面下功夫。我們也可以經常在航機上看到客戶滿意度的調查。此調查是通過調查表來進行的。調查表的設計通常分為地面的服務品質及航機上的服務品質。地面又分為訂票，候機；航機又分為空服態度，餐飲，衛生等。透過這些調查，將這些數據予以集計，就可得到從何處加強服務品質了。

㈡ 什麼是分層法

分層法概念

數據分層法就是性質相同的，在同一條件下收集的數據歸納在一起，以便進行比較分析。因為在實際生產中，影響質量變動的因素很多如果不把這些困素區別開來，難以得出變化的規律。數據分層可根據實際情況按多種方式進行。例如，按不同時間，不同班次進行分層，按使用設備的種類進行分層，按原材料的進料時間，原材料成分進行分層，按檢查手段，使用條件進行分層，按不同缺陷項目進行分層，等等。數據分層法經常與上述的統計分析表結合使用。
應用

數據分層法的應用，主要是一種系統概念，即在於要想把相當復雜的資料進行處理，就得懂得如何把這些資料加以有系統有目的加以分門別類的歸納及統計。
科學管理強調的是以管理的技法來彌補以往靠經驗靠視覺判斷的管理的不足。而此管理技法，除了建立正確的理念外，更需要有數據的運用，才有辦法進行工作解析及採取正確的措施。
如何建立原始的數據及將這些數據依據所需要的目的進行集計，也是諸多品管手法的最基礎工作。
舉個例子：我國航空市場近幾年隨著開放而競爭日趨激烈，航空公司為了爭取市場除了加強各種措施外，也在服務品質方面下功夫。我們也可以經常在航機上看到客戶滿意度的調查。此調查是通過調查表來進行的。調查表的設計通常分為地面的服務品質及航機上的服務品質。地面又分為訂票，候機；航機又分為空服態度，餐飲，衛生等。透過這些調查，將這些數據予以集計，就可得到從何處加強服務品質了。

㈢ 什麼是數據倉庫，數據倉庫如何分層

數據倉庫分層的原因
1通過數據預處理提高效率，因為預處理，所以會存在冗餘數據
2如果不分層而業務系統的業務規則發生變化，就會影響整個數據清洗過程，工作量巨大
3通過分層管理來實現分步完成工作，這樣每一層的處理邏輯就簡單了

標準的數據倉庫分層：ods（臨時存儲層），pdw（數據倉庫層），mid（數據集市層），app（應用層）
ods：歷史存儲層，它和源系統數據是同構的，而且這一層數據粒度是最細的，這層的表分為兩種，一種是存儲當前需要載入的數據，一種是用於存儲處理完後的數據。
pdw：數據倉庫層，它的數據是干凈的數據，是一致的准確的，也就是清洗後的數據，它的數據一般都遵循資料庫第三範式，數據粒度和ods的粒度相同，它會保存bi系統中所有歷史數據
mid：數據集市層，它是面向主題組織數據的，通常是星狀和雪花狀數據，從數據粒度將，它是輕度匯總級別的數據，已經不存在明細的數據了，從廣度來說，它包含了所有業務數量。從分析角度講，大概就是近幾年
app：應用層，數據粒度高度匯總，倒不一定涵蓋所有業務數據，只是mid層數據的一個子集。

數據倉庫的目的是構建面向分析的集成化數據環境，為企業提供決策支持。數據倉庫的context也可以理解為：數據源，數據倉庫，數據應用

數據倉庫可以理解為中間集成化數據管理的一個平台
etl（抽取extra，轉化transfer，裝載load）是數據倉庫的流水線，也可以認為是數據倉庫的血液。
數據倉庫的存儲並不需要存儲所有原始數據，因為比如你存儲冗長的文本數據完全沒必要，但需要存儲細節數據，因為需求是多變的，而且數據倉庫是導入數據必須經過整理和轉換使它面向主題，因為前台資料庫的數據是基於oltp操作組織優化的，這些可能不適合做分析，面向主題的組織形式才有利於分析。
多維數據模型就是說可以多維度交叉查詢和細分，應用一般都是基於聯機分析處理（online analytical process OLAP），面向特定需求群體的數據集市會基於多位數據模型構建
而報表展示就是將聚合數據和多維分析數據展示到報表，提供簡單和直觀的數據。
元數據，也叫解釋性數據，或者數據字典，會記錄數據倉庫中模型的定義，各層級之間的映射關系，監控數據倉庫的數據狀態和etl的任務運行狀態。一般通過元數據資料庫來統一存儲和管理元數據。

㈣ 各位大神，數據倉庫分層 DWD DWB DWS 分別是什麼縮寫啊

DW ：data warehouse 翻譯成數據倉庫

DW數據分層，由下到上為 DWD,DWB,DWS

DWD：data warehouse detail 細節數據層，有的也稱為 ODS層，是業務層與數據倉庫的隔離層。

DWB：data warehouse base 基礎數據層，存儲的是客觀數據，一般用作中間層，可以認為是大量指標的數據層。

DWS：data warehouse service 服務數據層，基於DWB上的基礎數據，整合匯總成分析某一個主題域的服務數據，一般是寬表。

(4)地產數據分層是什麼擴展閱讀

數據倉庫分層的原因

1、通過數據預處理提高效率，因為預處理，所以會存在冗餘數據

2、如果不分層而業務系統的業務規則發生變化，就會影響整個數據清洗過程，工作量巨大

3、通過分層管理來實現分步完成工作，這樣每一層的處理邏輯就簡單了

標準的數據倉庫分層：ods（臨時存儲層），pdw（數據倉庫層），mid（數據集市層），app（應用層）

4、空間換時間。通過建設多層次的數據模型供用戶使用，避免用戶直接使用操作型數據，可以更高效的訪問數據。

5、把復雜問題簡單化。講一個復雜的任務分解成多個步驟來完成，每一層只處理單一的步驟，比較簡單和容易理解。而且便於維護數據的准確性，當數據出現問題之後，可以不用修復所有的數據，只需要從有問題的步驟開始修復。

6、便於處理業務的變化。隨著業務的變化，只需要調整底層的數據，對應用層對業務的調整零感知