关于数仓APP的统计口径

在当今的企业运营中，数据扮演着至关重要的角色，它能帮助决策，揭示问题，但精确的数据分析需要清晰的统计口径。统计口径并非仅限于数据仓库，而是适用于所有规范化数据处理。它就像顾客对屠夫提出的具体切割要求，规定了数据处理的精准度和方向。数据仓库在建设过程中，宽表的生成为产品运营和管理者提供了丰...

大数据解决方案是上海金轩数字科技有限公司的核心服务之一。我们提供一站式的数据收集、存储、处理、分析和可视化方案，旨在帮助企业从海量数据中提炼有价值的信息，优化决策过程，提高竞争力。我们的解决方案具备高兼容性、高吞吐性、高可用性和高扩展性，能够满足企业不断增长的数据需求，助力企业实现数字化转型和智能化升级。企业规划和实施一个成功的大数据方案需要从多个方面综合考虑。首先，企业需要明确自身的业务需求，确定大数据方案的目标和期望达成的效果。接着，进行大数据技术的调研和选型，选择适合企业业务需求的技术栈和工具。然后，制定详细的大数据方案...

数仓建设的模型主要可以归为三类问题，完善性、可复用性、规范性。完善性主要是指数仓建设是否完善，是不是有跨层引用的情况。比如dws或者app层直接引用ods层数据，而不是dwd层数据；或者说dws和app是否建设完善，能否通过dws和app直接把结果查询出来。可以通过统计ods层中被跨层引用的比率，以及汇总表占...

ADS层（分析数据服务）: 作为数据仓库的顶层，ADS汇聚了更全面和高度汇总的数据，用于长周期的分析需求，如报表和业务指标。它覆盖全量数据，支持定制应用数据的直接访问。在APP应用层面，数据被进一步提炼和优化，分为数据集市层（DM）和定制应用数据。DM用于存储高度汇总的数据，便于接口调用和数据分析；而...

1. 接入层 Canal、Flume、Kafka 针对业务系统数据，Canal监控Binlog日志，发送至kafka；针对日志数据，由Flume来进行统一收集，并发送至kafka。消息队列的数据既是离线数仓的原始数据，也是实时计算的原始数据，这样可以保证实时和离线的原始数据是统一的。2. 计算层 Flink 有了源数据，在 计算层 经过Flink...

关于ODS和DWD的区别，DWD是对ODS进行数据清洗和规范的补充，确保数据质量。DWS则主要处理轻度汇总，提供业务分析所需的宽表。APP层存放成熟、可供业务使用的数据，如Redis或ES中的数据。理解这些概念和层次结构对于确保数仓项目的成功至关重要，能够帮助数据团队高效管理和组织数据，支持决策支持过程。

1.1 用户画像定义 用户画像是指通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，对用户或产品特征属性进行刻画，并进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌。简单来说，即用户信息标签化。1.2 用户画像数据架构 1）数据底层整理 数据仓库ETL加工流程是将每日的业务数据、...

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，...

数据分析师主要工作是在本行业内将各种数据进行搜集、整理、分析，然后根据这些数据进行分析判断，在分析数据后对行业发展、行业知识规则等等进行预测和挖掘。数据分析师是数据师其中的一种，另一种是数据挖掘工程师，两者都是专业型人才。

针对特定业务场景，如小米手机激活统计和小米销售服务实时数仓的构建，分别介绍了实时链路和离线链路的架构。手机激活业务流程包括数据收集、清洗和实时链路实现，销售服务数仓采用双流join，同时引入离线作业确保维度数据准确性。小米APP近实时数仓架构通过消息队列统一收集日志，实时消费并写入Iceberg表。对于历史...