在數(shù)據(jù)的時(shí)代，數(shù)據(jù)是最有價(jià)值的，那么如何有效的梳理和分析數(shù)據(jù)的好壞可以從以下幾個(gè)方面進(jìn)行:1。收藏?cái)?shù)據(jù)完成生產(chǎn)質(zhì)量分析平臺(tái)，快速整合生產(chǎn)，馬上拿到影響質(zhì)量的全量 數(shù)據(jù)建立統(tǒng)一的質(zhì)量數(shù)據(jù)平臺(tái)，在金融風(fēng)控領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)指-0 數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù)，質(zhì)量數(shù)據(jù)還包括數(shù)據(jù)分散在工廠內(nèi)外的所有外部零件和所有環(huán)節(jié)上。這些數(shù)據(jù)不僅僅是指數(shù)據(jù)與質(zhì)量有關(guān)，還通過設(shè)備信息、人員信息、環(huán)境間接影響質(zhì)量。

1，創(chuàng)建測試表，創(chuàng)建表test _ date (id varchar2 (20)，v _ date)；2.insert test數(shù)據(jù)insert into test _ date值(1，to _ date (: 10: 10 ， yyyymmdd HH24:mi:SS )；insertintotest_datevalues(2，

yyyymmddh 24:mi:ss )；insertintotest_datevalues(3，to_date(:10 ， yyyymmdd hh 24:mi:ss ))；insertintotest_datevalues(4，to_date(:10 ， yyyymmdd hh 24:mi:ss ))；insertintotest_datevalues(5，

1，創(chuàng)建測試表，創(chuàng)建表test _ dis (id號(hào)，name varchar2 (20)，value號(hào)(10))；2.insert test數(shù)據(jù)insert into test _ values(1， a ，123)；insertintotest_disvalues(2， b ，152)；insertintotest_disvalues(3，

123);insertintotest_disvalues(4， d ，520)；insertintotest_disvalues(5， e ，300)；提交；3.在查詢表全量 數(shù)據(jù)，選擇t。*，rowidfromtest _ dist4.寫sql，查詢表中某個(gè)字段的all 數(shù)據(jù)。您可以發(fā)現(xiàn)只找到id為2、4和5的記錄。

如上所述，一個(gè)基本的數(shù)據(jù)倉庫分為源層、歷史層和數(shù)據(jù)模型層。重點(diǎn)是以下三個(gè)方面:1 .數(shù)據(jù)歷史層2的清理。數(shù)據(jù)歷史層3的存儲(chǔ)。數(shù)據(jù)驗(yàn)證歷史層，顧名思義就是保存所有的歷史數(shù)據(jù)，我們知道數(shù)據(jù) warehouse的一個(gè)原則是數(shù)據(jù)不變，也就是說傳入的數(shù)據(jù)不會(huì)被更改或刪除，這主要體現(xiàn)在歷史層。

1.歷史圖層的數(shù)據(jù)已清理到歷史圖層。其實(shí)對清潔的要求不是很高。如果ODS層基本清理完畢，歷史層的清理就會(huì)少一些。因?yàn)闅v史層保存了數(shù)據(jù)的歷史，簡單的理解就是保存所有的ODS 數(shù)據(jù)，歷史層的粒度最好保持最細(xì)的粒度。對于歷史層來說，存儲(chǔ)起來相對更重要。