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主要是从大数据开发的角度,到大数据治理的必要性,再到图形化建模的畅想,最后在数据质量的把关,然后到大数据可视化的应用。
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多维模型建设数据仓库:结合业务数据,组建维表与事实表星型数据仓库,数仓模型完整表达业务过程,数据可解释,帮助业务快速拿到想看的数据。
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应用开发层面,离线数据清洗。写mapredcue实现ETL功能,使用flume采集日志数据,对不同业务的数据清进行清洗。这些业务数据包括flume采集的日志数据,如用户浏览网站信息、统计PV和UV,留存率等等;用户信息、用户消费、会员、积分等业务数据... 全文
数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析统计、数据可视化。
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