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我们在上文中给大家简单介绍了数据仓库都有哪些组成结构等内容，而本文我们就再来了解一下，数据仓库数据分析方法都有哪些。
添加审计列
在源系统追加日期字段，当数据发生变化的时候，系统会自动更新该值。如果由后台人员手工修改数据，可能就发生遗漏。
数据比较
比较源系统和数据仓库的数据，只抽取变化的数据。这种方法需要全量的数据，比较耗费资源。可以视数据量的大小而定。
读取日志
读取数据库操作日志信息，同步到数据仓库中。一般日志的有效期比较短，一旦发生要重跑的情况，可能以前的日志已经被清空了。
消息队列
把事务信息放到消息队列里，以流的形式同步到数据仓库。这种方式即可以减轻源系统的压力，又能做到实时同步。
数据转换
数据从源系统抽取过来之后，就要进入数据转换阶段。这一阶段是数据仓库开发核心阶段。
清洗
数据清洗是制定转换规则，筛选数据并纠正数据的过程。清洗的目的是改进源系统的数据质量，但是不要在数据仓库做过多的清洗，源系统的数据质量应该在源头处理。
规范化
规范化就是整合各个源系统的数据，把数据统一命名，统一取值，建立企业标准版本数据。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。更多内容请加danei0707学习了解。欢迎关注“达内在线”参与分销，赚更多好礼。
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2024-01-12
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