DWS+Python 一起探祕球星薪酬背後的祕密
梅西、羅納爾多、內馬爾……說到足球，大家首先想到是這些足球明星，對於球迷來說，除了看球，瞭解和討論球星的薪酬也是一大樂事。在球星中，有的年齡很小工資卻很高，有的年齡大工資卻少的可憐，球星的薪酬與哪些因素相關呢？年齡、移速、技能還是潛力？亦或是其他方面？很慶幸，生活在雲時代的我們，藉助數據倉庫服務DWS和Python，就可以對球星薪酬數據進行分析，從結果直觀看出哪個因素對球星薪酬影響更大。
球星薪酬決定性因素分析
如今，數據上雲已成爲必然趨勢，那麼我們在華爲雲上如何對球星薪酬進行分析呢？首先我們會用到數據分析小助手數據倉庫服務（Data Warehouse Service，簡稱DWS），這是一種基於雲計算平臺提供PB級海量數據分析處理能力、可託管的在線數據倉庫服務。
下面就是分析球星薪酬決定性因素的具體步驟啦，小夥伴們看好啦：
1、 將含有球星薪酬、年齡、移速等數據存放在對象存儲服務中，這樣不僅可以實現對數據的調用，還可以保障數據的安全性；
2、 將數據放到數據倉庫服務中進行分析。用戶有兩種方法可以訪問數據倉庫，分別爲數據倉庫控制檯和Data Studio。數據倉庫控制檯大家都很熟悉，Data Studio則爲DWS提供界面訪問，通過圖形化界面來展示數據庫的主要功能，簡化了數據庫開發和應用構建任務。我們只需懂得一些基礎的數據庫語句，就可以對對象存儲裏的數據進行調用和查詢到球星的相關數據。
3、 使用強大的Python工具對數據進行分析，並得出球星薪酬的決定性因素。
“球星薪酬決定性因素分析“解決方案
決定性因素分析被廣泛應用
舉一反三，利用決定性因素分析數據，在我們日常工作生活中也應用得相當廣泛。
例如工資發放時，企業領導想知道工資以什麼爲標準發放更合理？是員工工齡、員工能力、還是員工工作量？ 股票購買時，買哪些股票能獲得更大的利潤呢？是根據買入時間點、IDX、還是買入量判斷呢？運營商分析收入時，電信運營商面臨增量不增收的困境，哪個因素更影響客戶消費水平？資費套餐、網絡質量、還是客戶服務？汽車銷售經理會想：影響汽車產品受歡迎的關鍵功能有哪些？價格、還是動力等？所有的這些商業問題，轉化爲數據問題，不外乎就是評估因素與因素之間的重要性，也就是我們上述所說的決定性因素分析。在遇到類似問題時，我們也都可以使用同樣的方法進行分析。
華爲雲微認證助你提升大數據分析能力
事實上，隨着大數據、雲計算的發展，數據規模的隨之擴大，企業更加關注數據的存放、處理以及分析。在數據庫大規模發展的今天，利用數據倉庫服務來實現海量數據的分析已經成爲了大型企業的共識。
華爲雲微認證《球星薪酬決定性因素分析》將教你利用數據倉庫服務，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。通過該微認證，你將瞭解數據倉庫服務，通過實踐提升大數據分析的能力。
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