数据仓库与数据分析习题答案

数据仓库与数据分析习题答案解析

数据仓库是指将来自不同数据源的数据集中存储到一个统一的地方，经过抽取、清洗、集成、转换、加载等一系列处理后，形成一张全面、结构化、历史化、可维护的数据表，供数据分析、决策支持、业务运营等多个领域使用。

在实际的数据仓库建设和数据分析工作中，我们常常会面临一些挑战和问题，比如：

• 如何抽取、清洗、预处理数据？
• 如何在数据仓库中构建维度和事实表？
• 如何进行数据分析和OLAP多维分析？
• 如何优化查询性能和提高数据仓库可用性？
• 如何对数据仓库进行数据质量管理和数据隐私保护？

下面我们将结合具体的代码示例，一一探讨这些问题。

1. 数据抽取、清洗、预处理

首先，我们需要将原始数据从各个数据源中抽取出来，例如从关系型数据库、文件系统、Web API等地方获取数据。通常，我们可以使用ETL工具（如Kettle、Talend、Informatica等）来实现数据抽取、转换和加载。以下是使用Python语言进行数据抽取和清洗的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取CSV文件为DataFrame
df = pd.read_csv("sales_data.csv")

# NaN值处理
df = df.replace(np.nan, 0)

# 数据类型转换
df['Order Date'] = pd.to_datetime(df['Order Date'])
df['Year'] = df['Order Date'].dt.year
df['Month'] = df['Order Date'].dt.month
df['Sales'] = df['Sales'].astype(float)

# 数据过滤
df = df[df['Sales'] > 0]
df = df[df['Quantity Ordered'] > 0]

在以上代码中，我们使用了pandas库来读取CSV格式的数据文件，并进行清洗和预处理。首先，我们使用replace函数将NaN值替换为0，以避免因为空值导致的计算错误。然后，我们使用pd.to_datetime函数将Order Date列转