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用ssm框架和vue实现数据【基于数据质量分析的ETL框架的设计与实现】1数据质量分析的概念主要由领域分析和过滤分析组成 。1.1领域分析在数据质量分析中，领域分析用于按列分析数据库表，以获得数据的一般信息，数据分析什么事？其中，域分析主要包括以下内容:一是数据类别分析，所谓数据类别分析是用来判断相关数据是否属于标识量、切换量、枚举量、时间、数量、文本等；二是数值数据的统计分析，包括频数分析、方差分析和百分比分析，三是字符型数据格式分析，主要是模式匹配 。

1、万字详解ETL和数仓建模ETL是数据提取、转换和加载的简称 。它从OLTP系统中提取数据 ， 将来自不同数据源数据进行转换和集成 ， 得到一致的数据，然后加载到数据仓库中 。简而言之，ETL是一个从OLTP系统到OLAP系统的过程 。DataWarehouseDW是基于OLTP系统的关系数据库 。它不同于多维数据库 ， 因为数据仓库中的数据是详细的和完整的 。数据仓库是面向主题的，面向OLAP系统 。
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2、ETL过程的数据清洗和整合主要目的是记录ETL流水线过程中所有质量单元的错误时间 。它还可以用于在其他应用程序之间传输数据的集成应用程序 。如图:错误事件事实表:主表 。包含错误的日历日期、由错误生成的批处理作业以及生成错误的单元模块 。每个错误由表中的一行表示 。包含一个单列主键作为错误时间的键 。批处理维度:数据流的处理步骤可以一般化，不仅仅是批处理 。

因此，高级错误事件事实表中的一行会激活与错误详细事实表中的多行相对应的复杂结构或业务规则 。审计维度用于后端组装ETL系统的各个事实表 。运费事实表将根据批处理文件每天更新一次 。假设当天工作顺利，没有产生错误标记，此时会建立一个唯一的审计维度，这个维度会附加到今天加载的所有东西上 。所有的分类，分数和版本号都是一样的 。如果出现异常，需要一个以上的审计维度行来标记这种情况 。

3、用ssm框架和vue实现数据【基于数据质量分析ETL框架的设计及实现】1数据质量分析的概念数据质量分析主要由领域分析和过滤器分析组成 。下面将分别进行详细说明 。1.1领域分析在数据质量分析中，领域分析用于按列分析数据库表，以获得数据的一般信息 。其中 ， 域分析主要包括以下内容:一是数据类别分析，所谓数据类别分析是用来判断相关数据是否属于标识量、切换量、枚举量、时间、数量、文本等；二是数值数据的统计分析 ， 包括频数分析、方差分析和百分比分析 。三是字符型数据格式分析 ， 主要是模式匹配 。

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