1 语数精选简介
语数精选来源于语数社区星球球友提问，主要沉淀一些大家工作和学习过程中存在的一些共性问题，希望能够更好的帮助到球友和粉丝。
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2 本期精选问题
- 如何校验开发好的数仓指标？
- 如果你是公司的分析师，应该如何分析数据？
- 0基础如何体系化学习数仓？
3 数仓指标如何校验
3.1 提问
语兴大佬，咨询个问题哈，你们组一般开发完数仓指标后 ，大致怎么个校验流程呢，我这边一般是先自己拿着计算好的指标和ods或者dwd对一下，相关的指标量。 如果没啥问题的话 ，别的同事不忙 会找他们来帮测一下
语兴回答
- 首先通过自测方式把数据跑到线下环境数据表中。
- 然后做数据探查（看数据表空值占比、最大、最小值、主键是否重复等）。
- 如果是要加字段还需要用线下和线上去做数据比对，比对添加字段后是否影响到之前字段了。
- 其次select 一遍看整体指标分布情况有没有不太合理的。
- 最后抽取一部分数据（比如100条）写明细数据计算sql跟你线上去比较，如果一致则没问题，但是在这里你并不能保证你计算的完全正确，但已经能保障到80%。
- 后续让bi搭看板时候去核对检查，看看有没有问题。
4 作为分析师如何分析数据
4.1 提问
兴哥，我现在思路有点闭环了，想问您个问题，您公司的分析师，是如何分析数据的
- 他们只能使用数仓提供的建模后表吗？
- 如果他们只能使用数仓建模后的表，而数仓的建模表又是根据分析师提的需求建模的，她们怎么知道系统有哪些数据呢？
语兴回答
- 首先数分需要对当前业务流程、或者是某个专题内容拆解，拆解成各种率各种率下会有分子与分母，分子分母都是派生指标，但这里的派生指标需要和业务方去过内容（存在自己想的指标别人不认，例如你指标背景是什么、指标标准是什么等挑战）。
- 所以数分大多数都是侦查作用看基本盘，等需求成熟后方可与数仓交流去开发具体指标（这里需要沟通已有的数据、未接入的数据，并按照优先级进行排期，例如看板v1.0），数仓交付分子分母后完成组合构建看板专题分析报告等交付物。
5 零基础数仓学习
5.1 提问
0基础如何体系化学习数据仓库？
语兴回答
我从几个层面说下
- 语言层面：需要选择一门编程语言（包括java python scala，这里建议选择java，课程可在b站随意搜，建议学韩顺平的 ）及hive sql（hive 学习可跟着踏踏实实练sql 去学）。
- 数据源层面：关系型数据库（这里建议MySQL），中间件(这里建议kafka )，会用即可，不需要精通到源码。
- 计算引擎层面：需要学习离线引擎mapreduce spark 等，实时计算引擎flink ，作为数据仓库同学这里不建议学到源码级别，只需要会用，明白组件特性，清楚运行流程即可。
- 开源组件层面：会用抽取工具完成日常数据同步（这里离线建议学sea tunnel或datax ，实时建议学flink cdc），调度工具（这里建议学dolphin scheduler或Azkaban），明白hdfs 概念及原理，了解olap其中一种即可（这里查询olap建议学impala olap库建议学Doris）
- 云端数据平台：有条件的同学可以自己购买，当然语兴也会为星球同学准备数据平台账号使用，帮助大家了解数据平台，知道数据平台里面内容，从而可以应对未来使用数据平台的公司，语兴同时在b站也为大家准备了数据平台使用课程。
- 数仓建设思想：跟着我b站课程-数仓建设学习路线，了解数仓日常都在做什么，数仓版图有哪些内容，如何去做。
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