在數據的時代，數據是最有價值的，那么如何有效的梳理和分析數據的好壞可以從以下幾個方面進行:1。收藏數據完成生產質量分析平臺，快速整合生產，馬上拿到影響質量的全量 數據建立統(tǒng)一的質量數據平臺，在金融風控領域，大數據指-0 數據和用戶行為數據，質量數據還包括數據分散在工廠內外的所有外部零件和所有環(huán)節(jié)上。這些數據不僅僅是指數據與質量有關，還通過設備信息、人員信息、環(huán)境間接影響質量。

1，創(chuàng)建測試表，創(chuàng)建表test _ date (id varchar2 (20)，v _ date)；2.insert test數據insert into test _ date值(1，to _ date (: 10: 10 ， yyyymmdd HH24:mi:SS )；insertintotest_datevalues(2，

yyyymmddh 24:mi:ss )；insertintotest_datevalues(3，to_date(:10 ， yyyymmdd hh 24:mi:ss ))；insertintotest_datevalues(4，to_date(:10 ， yyyymmdd hh 24:mi:ss ))；insertintotest_datevalues(5，

1，創(chuàng)建測試表，創(chuàng)建表test _ dis (id號，name varchar2 (20)，value號(10))；2.insert test數據insert into test _ values(1， a ，123)；insertintotest_disvalues(2， b ，152)；insertintotest_disvalues(3，

123);insertintotest_disvalues(4， d ，520)；insertintotest_disvalues(5， e ，300)；提交；3.在查詢表全量 數據，選擇t。*，rowidfromtest _ dist4.寫sql，查詢表中某個字段的all 數據。您可以發(fā)現(xiàn)只找到id為2、4和5的記錄。

如上所述，一個基本的數據倉庫分為源層、歷史層和數據模型層。重點是以下三個方面:1 .數據歷史層2的清理。數據歷史層3的存儲。數據驗證歷史層，顧名思義就是保存所有的歷史數據，我們知道數據 warehouse的一個原則是數據不變，也就是說傳入的數據不會被更改或刪除，這主要體現(xiàn)在歷史層。

1.歷史圖層的數據已清理到歷史圖層。其實對清潔的要求不是很高。如果ODS層基本清理完畢，歷史層的清理就會少一些。因為歷史層保存了數據的歷史，簡單的理解就是保存所有的ODS 數據，歷史層的粒度最好保持最細的粒度。對于歷史層來說，存儲起來相對更重要。