数据整理与数据立方体处理有何不同？
How is data wrangling different than a data cube processing?
我知道数据立方体是不断变化的多维数据，而数据整理 definition 表示它正在转换数据，使其更有价值。
数据立方体不是更有意义和更有价值的非规范化数据吗？
我还没有找到任何例子来清除对称性，它们对我来说听起来都一样。请帮忙！
我发现 this article 声称为这个问题提供了一个视角 -
我没有找到真正的例子，但在阅读并与数据分析师交谈后，下面的行称它为我的闭包 -
Data Wrangling is applied by functional experts on data in question to clean it off of it's veracity
另一方面
Data Cube Processing is when a data analyst does a
projection on structured data to output a report with some KPIs (Key
Performance Indicators)
一个是 'cleanup' 而另一个是 'projection'
我知道数据立方体是不断变化的多维数据，而数据整理 definition 表示它正在转换数据，使其更有价值。
数据立方体不是更有意义和更有价值的非规范化数据吗？ 我还没有找到任何例子来清除对称性，它们对我来说听起来都一样。请帮忙！
我发现 this article 声称为这个问题提供了一个视角 -
我没有找到真正的例子，但在阅读并与数据分析师交谈后，下面的行称它为我的闭包 -
Data Wrangling is applied by functional experts on data in question to clean it off of it's veracity
另一方面
Data Cube Processing is when a data analyst does a projection on structured data to output a report with some KPIs (Key Performance Indicators)
一个是 'cleanup' 而另一个是 'projection'