在我们日常数据分析工作中，数据处理的时间占据了一大半，相信这是大家做梦也没想到的事情吧？如果我们要想提高数据分析的效率，我们就得熟悉地运用一些工具，比如说数据仓库。在这篇文章中我们就给大家介绍一下数据仓库的工作方法，希望这篇文章能够更好地帮助大家处理各类数据分析工作。
说到数据仓库，大家可能不太清楚，那么什么是数据仓库呢？其实数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反应历史变化的数据集合。而数据分析就是基于业务需求，结合历史数据，利用相关统计学方法和某些数据挖掘工具对数据进行整合、分析，并形成一套最终解决某个业务场景的方案就是数据分析的过程。一般来说，数据分析的工作流程有六个，分别是业务理解，数据理解，数据准备，建模，评估，部署。这就是数据分析工作的流程。当然，数据分析对数据质量的要求非常高，而且对数据的理解也必须深刻。所以说，要想理解数据就需要很长时间。而数据仓库的有点就是能够高效、快速地进行数据理解和处理，所以说，我们利用数据仓库进行数据分析无疑能够给我们的工作带来很大便利，那么我们到底怎么做呢？
第一就是数据理解工作，数据仓库是面向主题的，所以其自身与业务结合就相对紧密和完善，更方便数据分析师基于数据理解业务。我们需要对数据划分得非常清晰，我们需要做的就是拿到业务需求，理解数据仓库的模型，数据理解也就是一件简单的事情了。
第二就是对数据质量的要求，我们都知道，数据分析要求数据是干净、完整的，而数据仓库最核心的一项工作就是ETL过程，而数据仓库已经对源系统的数据进行了业务契合的转换，以及对肮脏数据的清洗，这就为数据分析的数据质量做了较好的保障。
第三就是数据跨系统关联。其实各业务源系统的数据经过ETL过程后流入数据仓库，当不同系统数据整合到数据仓库之后，能够解决两个问题，第一就是跨系统数据收集问题，第二就就是跨系统关联问题。
相信大家看了这篇文章以后已经知道了如何使用数据仓库进行优化数据分析工作了吧？我们在进行数据分析工作的时候可以通过数据仓库这个实用的工具进行提高工作效率，但前提是我们得好好学习、学会，并学以致用。只有熟练掌握，我们才能在实操的时候得心应手，让自己的表现更加出类拔萃。
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