数据仓库的属性
简介
数据仓库是专门为快速查询和分析数据而设计的数据库。它通过提供易于访问和分析的集中数据存储库来支持组织的决策过程。
数据仓库中的属性是描述数据的数据集的特征或特性。它们也称为变量或列。在本文中，我们将探讨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，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。以下是四种常见的属性类型 -
名义属性只是标记或分类数据，没有任何固有顺序或排名。示例包括性别(男性或女性)、眼睛颜色(棕色、蓝色等)和产品类型(电视、冰箱等)。
序数属性与名义属性类似，但它们确实具有固有顺序或排名。例如，"满意度"可能是一个序数属性，可能的值是"非常满意"、"满意"、"中立"、"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但没有真正零点的数字属性。区间属性的一个例子是以摄氏度为单位测量的温度。 0 度并不代表没有温度，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。
了解您正在使用的属性类型非常重要，因为它会影响您分析和解释数据的方式。例如，您无法计算序数属性的平均值，因为它们没有相等的测量单位。
数据仓库的架构和组件
它通常具有以下架构和组件 −
数据源 - 这些是输入数据仓库的各种数据库、文件和其他数据源。
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 - 这是将数据存储在数据仓库中的实际数据库。它通常设计为支持快速查询，并针对数据检索而不是数据插入或更新进行了优化。
联机分析处理 (OLAP) 引擎 - 这是使用户能够对数据仓库中的数据执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的数据的工具。示例包括 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相互关系。
数据集市 - 这些是较小、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，也可能直接来自数据源。
属性在数据仓库中的重要性
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。通过了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(例如销售数量、收入)和层次属性(例如位置)，公司可能能够识别趋势，例如哪些产品类别在不同位置最受欢迎或哪些位置的销售额最高。
属性还可用于创建预测模型。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，分析师可以创建有助于说明数据趋势和模式的图表和图形。
示例
以下是在数据仓库的 Python 脚本中使用属性的示例 −
# 为客户记录定义一个类
class Customer:
def __init__(self, id, name, address):
self.id = id
self.name = name
self.address = address
# 创建 Customer 类的实例
cust = Customer(1, 'John Smith', '123 Main St')
# 访问实例的属性
print(cust.id)
print(cust.name)
print(cust.address)
# 修改属性
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以确保其保持准确性和相关性非常重要。此过程称为 ETL(提取、转换、加载)，涉及从各种来源提取数据、清理和转换数据，然后将其加载到数据仓库中。
属性还可用于强制数据仓库中的数据完整性。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，每个销售事实都必须具有产品类别和位置)。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，属性是描述数据的数据集的特征或特性。它们是数据仓库的重要组成部分，用于通过提供易于访问和分析的集中数据存储库来支持组织的决策过程。通过了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释数据仓库中的数据。
