数据仓库程序员业务交流

数据仓库程序员在开发过程中，除了需要具备良好的编程能力和技术水平外，还需要具备深入了解业务需求的能力。只有了解了业务需求，才能更好地设计和实现数据仓库。

1. 数据抽取与清洗

在数据仓库开发中，数据的抽取和清洗是非常重要的一环节。数据往往来自于多种数据源，有的数据源数据量非常庞大，而且存在着各种各样的数据质量问题。因此，在数据仓库中，我们需要对数据进行清洗和转换，将数据源中的数据转化为可用于分析的数据。

下面是一个使用Python编写的数据清洗代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np

#读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

#替换缺失值
df.replace('?', np.nan, inplace=True)

#删除重复数据
df.drop_duplicates(inplace=True)

#处理日期格式
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y-%m-%d')

#保存清洗后的数据
df.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)

2. 数据建模

数据建模是数据仓库开发的核心环节。通过对数据建模，我们可以将业务需求转化为适合于分析的数据结构。在数据建模过程中，我们需要较为深入地了解业务需求，考虑不同维度之间的关系，设计出符合业务需求和分析要求的数据模型。

以星型模型为例，下面是一个使用SQL语句创建星型模型的代码示例：

--创建事实表
CREATE TABLE fact_sales (
    date_id INT NOT NULL,
    product_id INT NOT NULL,
    store_id INT NOT NULL,
    sales_amount NUMERIC(10,2) NOT NULL,
    PRIMARY KEY (date_id, product_id, store_id)
);

--创建时间维度表
CREATE TABLE dim_date (
    date_id INT NOT NULL,
    date DATE NOT NULL,
    year INT NOT NULL,
    month INT NOT NULL,
    day INT NOT NULL,
    PRIMARY KEY (date_id)
);

--创建产品维度表
CREATE TABLE dim_product (
    product_id INT NOT NULL,
    product_name VARCHAR(100) NOT NULL,
    price NUMERIC(10