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非常不错的文章
以下文章来源于数据仓库与Python大数据，作者张栩

数据仓库与Python大数据
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数据能力体系：NO1 数据探查

一、数据探查

1.1 数据探查

数据探查是对数仓中的数据进行探索性分析，以了解数据的结构、质量、特征和规律等方面的信息。与传统数据库不同，数仓的数据可能来自多个系统和源，经过了多次清洗、转换和整合，因此在进行数据探查时需要考虑更加复杂和多样的情况。

1.2 数据探查一般包括以下几个阶段：

1. 数据源分析：了解数据源的结构、格式、粒度等信息，定义数据清洗和转换规则。
2. 数据质量检查：检查数据是否完整、准确、一致、重复等，识别并处理数据异常和错误。
3. 维度建模分析：对数仓中的维度表和事实表进行分析，确定它们之间的关联和聚合方式。
4. SQL查询分析：通过SQL查询语句获取数据样本，利用聚合函数、排序、分组等功能分析数据。
5. 可视化分析：使用可视化工具（如Tableau、Power BI等）创建数据仪表板，展示数据图表、交互式报表等。
6. 纵向比较分析：在不同时间或维度之间比较数据，比如月度销售额与上个月相比的增长率。
7. 横向对比分析：在不同维度或地区之间对比数据，比如不同产品线的销售额占比。
8. 数据趋势分析：根据历史数据分析趋势，预测未来发展趋势。

数据探查需要使用相关的工具和技术，如SQL、BI工具、Python等数据分析工具，同时也需要遵循数据探查的原则和规范，如数据隐私保护、数据分析的客观性和公正性等。数仓数据探查是数据仓库建设和数据分析的基础工作，它可以帮助数据团队了解数仓中的数据特征和规律，为后续的数据处理和分析工作提供依据和支持。

1.3 数据探查

数据探查是开展各种数据应用和分析工作的前提和基础，无论是从数据质量上还是从业务角度，都有着不可或缺的重要作用。

数据探查有哪些好处呢？

1. 确保数据质量：数仓数据探查可以发现数据中的缺失值、重复值、异常值等问题，及时进行数据清洗和修正，以确保数据的质量和可信度。
2. 了解数据特征：通过数仓数据探查，可以初步了解数据的特征，包括数据的分布、趋势、异常情况等，以便于制定后续的数据处理和分析策略。
3. 提高数据分析效率：通过数仓数据探查，可以使用可视化工具对数据进行展示和分析，快速获取数据的关键信息，提高数据分析效率。
4. 支持数据驱动决策：数仓数据探查可以为业务决策提供数据支持，发现数据的规律和趋势，为业务决策提供依据和支持。
5. 支持数据挖掘和机器学习：数仓数据探查是数据挖掘和机器学习的基础，可以为后续的数据挖掘和机器学习工作提供数据准备和探索性分析的基础。

数据探查是数仓建设和数据分析的重要环节，它可以帮助数据团队了解数据的特征和规律，为后续的数据处理和分析工作提供依据和支持。

二、数据摸底

2.1 数据摸底

数据摸底是指通过对数据进行调查和分析，了解数据的来源、格式、内容和质量等信息，以便于后续的数据管理和分析工作。数据摸底通常包括以下几个方面：

1. 数据来源调查：了解数据的来源，包括数据的采集方式、数据的提供方、数据的存储位置等信息，以确保数据的可靠性和合法性。
2. 数据格式分析：了解数据的格式，包括数据的文件格式、数据的编码格式、数据的分隔符等信息，以便于后续的数据处理和分析工作。
3. 数据内容分析：了解数据的内容，包括数据的字段、数据的取值范围、数据的缺失值和异常值等信息，以便于后续的数据清洗和验证工作。
4. 数据质量评估：对数据的质量进行评估，包括数据的准确性、完整性、一致性、可用性和安全性等方面，以确保数据的质量和可信度。
5. 数据需求分析：了解数据的使用需求，包括数据的分析目的、数据的分析对象、数据的分析方法等信息，以便于后续的数据分析和挖掘工作。

数据摸底是构建数据仓库的重要过程之一。在进行数仓数据摸底时，需要收集源数据的相关信息，如表名、字段名、数据类型、长度、关联性等元数据信息，以了解源数据的基本特征和属性。同时，还需要分析业务需求，明确数据应该如何被映射到数仓数据模型中，以便后续数据清洗、整合和转换。

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