16、SAS数据仓库:ETL管理与数据报告全解析

SAS数据仓库:ETL管理与数据报告全解析

1. SAS数据仓库ETL管理策略

在SAS数据仓库中,ETL(提取、转换、加载)管理涉及制定与数据存储和管理直接相关的策略。这些策略包括建立数据、代码和变量的命名规范,以及制定与用户权限和数据访问相关的规则。其中,数据传输策略尤为重要,它涵盖了数据流入和流出数据系统的各个方面。

1.1 数据传输类型

数据仓库中不可避免地会发生两种类型的数据传输:
- 外部数据提供商的数据导入仓库。
- 仓库内的数据导出到仓库系统之外。
此外,还可能存在内部数据集的传输,例如从一个内部服务器到另一个内部服务器。

内部数据传输通常已有相关策略覆盖。例如,负责ETL功能但不直接从数据提供商读取原始数据,也不将数据加载到最终仓库结构的工作人员,只能有限访问与转换相关的数据存储区域,从而限制了他们引入新数据或导出数据的能力。

而与数据提供商交互以及将转换后的数据加载到最终数据集市、仓库或湖结构的人员,通常是一小部分高级程序员和仓库领导者,他们被授予访问这些高度安全区域的权限,并负责控制数据进出仓库系统的传输,以减少不必要的数据传输。

1.2 数据导入策略制定

对于管理数据导入仓库的策略,每个纳入仓库的数据集都来自不同的来源,因此有不同的政策和协议来控制数据。高级编程团队中的个人可以成为特定数据集的主题专家(SME),负责这些数据集的原始数据传输,以及开发和更新相关的ETL代码和文档文件。数据接收策略的具体步骤如下:
1. 为每个数据集指定一个SME,并由该SME与数据提供商建立联系人。
2. 当需要传输新数据集时,数据提供商

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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