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大数据逻辑:做饭和大数据有什么关系呢?

2020-12-30 09:23:35 阅读(164 评论(0)

妈妈怎么能理解“大数据分析”这么高?不信?听妈妈怎么说——会做饭就会进行大数据分析!所以问题来了?烹饪和大数据有什么关系?请听下面的分析:第一阶段:菜地里的毛菜(原系统数据有错误,不准确,毛菜有泥有黄叶),相当于ERP和PDM系统中的原始数据。第二阶段:从菜地收集到家,分类堆放在一起(初步去泥、黄叶、分类堆放),相当于从原系统到ODS。ODS意味着操作数据,即原始系统中操作数据的副本,与原始数据完全相同,称为贴源。这个过程叫做数据收集、清洁和转换,也就是ETL做的事情,这个阶段叫做初始处理。第三阶段:清洗、剥皮、分类、去除小、腐烂的蔬菜,可以卖给超市,对于BI项目,是从ODS到数据仓库、数据加工过程、伪存真,也使用ETL清洗转换、数据补充完整,如合并数据、合并字段、增加主数据描述字段、补充分类等。第四阶段:从菜农卖到超市,超市要经过一次加工,比如包装成一小包一小包,把蔬菜和水果放在一起,方便顾客直接购买。这一步是从数据仓库到数字市场的过程。数据市场是包装和称赞的净菜。价格标签已经打好了,客户可以直接付款拿走。从数据仓库到数据市场,这个立方体的数据是经过加工的,可以单独发布和离线使用,相当于execl数据文件。可以用execl工具或WPS打开。打开后,可以用表格或图表表示。第五阶段:母亲配菜,母亲根据家庭每天吃菜计划,选择各种菜肴,肉组合在一起,有些可以直接食用,有些需要加工,即烹饪,然后把它放在桌子上,家庭只需要嘴享受,对于BI项目,是报告生产过程,业务分析师,根据领导的要求,根据每个主题的需要,从每个数据立方体中,或部分从数据仓库中组合一些数据,并定义显示模式,即做好报告,发布,放在门户上,给予权限控制,谁能享受美味的桌子,这是报告生产阶段,所以,业务人员是否可以拖动报告,关键取决于前面的数据立方体准备,相当于这样,不是每个人都是烹饪大师,但是超市里有很多配菜(葱、姜、蒜都有)。你只需要把它们拿回来放在锅里炒5分钟或者煮10分钟,然后把它们拿出来。不难。至于加工工具是微软锅还是IBM锅,还是oracle锅,有什么关系?这些都是报告制作工具(只是烹饪工具)。至于加工工具是微软的锅,IBM的炉子,还是oracle的勺子,有什么关系?这些都是报告制作工具(只是烹饪工具)。第六阶段:享受美味佳肴,把准备好的宴会放在门户,当然是给有权限的人的。这就是管理驾驶舱。通过以上分析,知道为什么会做饭的人会做大数据分析,很简单,所以回家和妈妈一起学习做饭,学习知道高大的大数据分析。

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