4、智能数据粒化与图书馆营销数据分析方法

智能数据粒化与图书馆营销数据分析方法

在当今的数据驱动时代，数据的有效管理和分析对于各个领域都至关重要。本文将探讨智能数据粒化在汽车销售数据仓库中的应用，以及图书馆营销中基于数据分析的方法，旨在揭示如何通过数据处理和分析来提升系统性能和服务质量。

智能数据粒化在汽车销售数据仓库中的应用

在数据加载过程中，常常会遇到数据模式快速变化的问题。以汽车销售数据仓库为例，数据加载时可能会出现一些旧行滞留在容器中，无法与新进入的行匹配的情况。为了解决这个问题，引入了垃圾容器的概念。

对于每个容器，会维护其最新修改信息。如果容器长时间未更新（通过参数设定），就将其内容全部放入垃圾容器，从而释放该容器。

在实验中，采用了一种基于在数据加载到 Infobright 之前对数据进行重组的部分解决方案。数据粒化机制（Data Granulator）位于数据加载的解析和压缩阶段之间。这种设计架构使得数据能够以对终端用户查询透明的方式重新加载，无需进行大量计算，满足了在线调优的需求。

实验框架

• 基准数据 ：创建了名为“Car Sales”的人工生成基准。在数据生成时，使用缩放因子得到 120GB 大小的数据库（原始数据）。事实表“fact_sales”包含 10 亿行（15,259 个粗行），维度表相对较小。“fact_sales”表中的行部分按“TRANS_DATE”排序，其他有意义的列与“TRANS_DATE”相关性较低。
  | 表名 | 行数 |
  | ---- | ---- |
  | fact_sales | 10 亿（15,259 个粗行） |