去哪儿网用户画像数据仓库数据源分析

本书详细列出了数据仓库后端元数据源的各个应用场景：每个数据阶段的起源和处理步骤，元数据资料库作为第三方ETL工具的优势，以及元数据需求构架和规范化。还介绍了如何为终端用户提供有用的元数据，以及在抽取转换应用和平面文件中的具体应用。

数据源： 经营分析系统（BAS） 客户数据：- 基本信息（DW_USR_DCUSTM）- 帐务信息（DW_FEE_SHOULDDM） CDR 数据：- 语音 CDR（DW_CALL_CDR）- IP 业务 CDR（DW_NEWBUSI_CDR）- 短信业务 CDR（DW_NEWBUSI_SMSCDR）- 梦网业务 CDR（DW_NEWBUSI_MESGCDR） 客服数据：- 客服信息

选择生成方法：使用数据源视图来生成所需的维度，以适应MS SQL Server 2005的数据仓库架构。

PROBE中的主题分析涵盖了客户特征、客户细分、销售机会、营销活动、分析与报告等内容，重点关注客户产品利用率、产品定购行为、收入网络、产品特征利用率以及流量产品的使用活动响应支付等。

在IntelliJ IDEA中运行去哪儿网的景点大数据代码时，可参考以下技术步骤，以确保项目的顺利执行： 1. 大数据处理框架 使用Hadoop、Spark或Flink等大数据框架，这些框架能够高效处理PB级别的数据，非常适合对旅游数据进行深入分析。 2. 数据存储 数据可能存储在HDFS或NoSQL数据库（如HBase、Cassandra）中，以支持并发读写。 3. 数据处理 采用MapReduce、Spark SQL或DataFrame等工具进行数据清洗、转换和聚合，提取有效信息。 4. IntelliJ IDEA配置 在IDEA中执行大数据代码时，可通过Big Data Tools或Sc

优化数据仓库建设目标，建立一个统一的数据信息平台，集中存储客户资料和生产数据。运用先进的数据仓库技术和决策分析方法，为市场营销和客户服务提供有效支持，包括流失分析、欺诈检测、客户发展和客户关系管理。

详细探讨了淘宝网数据仓库的搭建过程，以及Hive在其中的关键角色和整体架构。

PROBE中的主题域产品在网络事件、网元地域、帐务等方面的应用，为客户交互和营销提供了关键支持。

建设数据仓库项目的目标在于建立统一的数据信息平台，集中存储客户资料和生产数据。利用先进的数据仓库技术和决策分析技术，有效支持市场营销和客户服务工作，包括流失分析、欺诈分析、客户发展分析以及客户关系管理。