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数据分析师在数据仓库中获取有价值的商业信息通常遵循以下步骤：
数据探索：使用SQL查询从数据仓库中提取所需的数据，探索不同维度和指标，了解数据的分布和趋势。
数据清洗：清理异常值，处理缺失数据，确保分析的准确性。
数据分析：通过聚合、关联、对比等统计方法，分析关键性能指标（KPIs），识别模式和趋势。
建模与预测：运用统计模型或机器学习算法，预测未来业务表现，如销售预测或客户流失分析。
可视化：创建图表和仪表盘，以直观方式展示分析结果，帮助决策者理解。
报告与解读：编写报告，解释发现的洞见，并提出业务建议。
请参考阿里云的DataV数据可视化服务2024-08-19 11:35:29赞同 1 展开评论 打赏
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