解析ETL挑战：Google Store数据整合分析

资源摘要信息:"ETL挑战是一项针对数据处理流程的实践任务，主要涉及提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）三个步骤。在这个挑战中，参与者需要处理Google Store的电子商务数据和虚假零售数据。这些数据包括2017年Google Store的实际订单水平数据和一些伪造的数据。这些数据被用来模拟真实世界的商业分析环境。以下是有关这个挑战涉及的知识点的详细说明： 1. ETL流程： ETL是数据仓库项目中的关键过程，用于整合来自不同源的数据。在本挑战中，ETL流程将被应用于电子商务数据处理： - 提取（Extract）：涉及到从原始数据源（如数据库、文件系统、APIs等）中抽取数据。 - 转换（Transform）：对提取的数据进行清洗、合并、转换等处理，使之适配目标数据模型。 - 加载（Load）：将处理好的数据加载到目标数据库或数据仓库中，供进一步的分析或业务使用。 2. 数据类型： - Google Store电子商务数据：这指的是Google商店平台上的真实订单数据，可能包括订单ID、产品信息、顾客信息、订单日期、金额等字段。 - 虚假零售数据：为了模拟完整的业务环境，通常会创建一些虚假数据，以反映可能的业务场景，如顾客退货、折扣、促销活动等。 3. 数据关联： - 股票代码零售的内部联接键：在处理数据时，可能需要通过股票代码将不同的零售数据进行关联。股票代码作为一种特定的标识符，可以用来联结不同数据集中的相关信息。 4. 数据库连接： - 将新的retail_db加入到产品sku上的online_db上：这个描述指的是将零售数据库（retail_db）与在线数据库（online_db）进行整合。sku指的是库存单位，这里可能是指不同的商品。整合这两个数据库可能需要在两个数据库间建立某种形式的映射或关联。 5. 数据时间序列分析： - 在发票日期加入：在数据处理过程中，需要对发票日期进行特别的处理。这可能涉及到识别、转换日期格式、时间序列分析等操作。 6. Jupyter Notebook： - Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许用户创建和共享包含代码、方程、可视化和解释性文本的文档。在本挑战中，使用Jupyter Notebook可能意味着参与者需要编写代码，并通过代码块展示数据处理的各个步骤，同时解释每个步骤的逻辑和结果。 7. 文件压缩包： - ETL_challenge-main：这可能是指与ETL挑战相关的代码文件、数据文件或其他资源的压缩包名称。这个压缩包将包含所有参与挑战所需的主要文件。 在处理这项挑战时，需要综合运用数据处理、数据仓库知识、SQL编程、数据建模、时间序列分析和数据分析工具等多方面技能。此外，对于数据的清洗和转换的策略选择也非常关键，因为这些步骤将直接影响到数据的质量和分析的准确性。通过完成这个挑战，参与者可以提高自己在实际工作中处理复杂数据集的能力。"