数据仓库的可视化和报告

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

数据分析过程中，通常会生成海量的数据，这些数据需要通过数据仓库进行存储、清洗、统计、整合等过程后才能用于数据分析。在数据仓库中，往往会存在大量的多维数据表，对于数据的快速查询、分析、报表等需求，数据可视化是关键。数据可视化可以帮助数据科学家快速理解数据的特性和规律，从而对数据产生更好的洞察力。另一方面，数据可视化还可以为公司内部管理提供更多的指标支持，能够更好地监控业务运营状况。本文将以结构化建模语言DMDL（Data Modeling Language）作为主要的模型来实现数据可视化。同时，本文也会结合开源工具Tableau、Matplotlib及Python进行数据可视化展示和报告制作。

2.基本概念

数据模型

在企业级数据仓库建设中，一个重要的考虑因素就是如何设计数据模型。数据模型可以分为静态数据模型和动态数据模型两种类型。静态数据模型又包括实体-联系模型、基于主题的模型、连接对象模型和层次型模型。动态数据模型包括时序模型、事实表模型、星型模型、雪花模型和层次型模型。静态数据模型适合于传统数据库建模方法，而动态数据模型则较为灵活。动态数据模型一般用于描述多种异构的业务系统，且适用于现代化的大数据环境下复杂多样的数据。静态数据模型可以帮助企业快速构建数据字典、数据域模型、数据流程图等知识库，提升数据共享、信息一致性和有效利用率；动态数据模型能够满足数据分析师快速查询、过滤、聚合、计算和透视的要求，是数据仓库的基础建设。

可视化介绍

数据可视化是数据分析过程中非常重要的一环。它可以帮助数据科学家快速理解数据的特性和规律，从而对数据产生更好的洞察力。数据可视化技术广泛应用于数据挖掘、商业智能、金融交易、市场营销、环境保护、政务建设等领域。数据可视化的目