数据分析师在数据仓库中获取有价值的商业信息通常遵循以下步骤:
数据探索:使用SQL查询从数据仓库中提取所需的数据,探索不同维度和指标,了解数据的分布和趋势。
数据清洗:清理异常值,处理缺失数据,确保分析的准确性。
数据分析:通过聚合、关联、对比等统计方法,分析关键性能指标(KPIs),识别模式和趋势。
建模与预测:运用统计模型或机器学习算法,预测未来业务表现,如销售预测或客户流失分析。
可视化:创建图表和仪表盘,以直观方式展示分析结果,帮助决策者理解。
报告与解读:编写报告,解释发现的洞见,并提出业务建议。
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