新能源汽车数仓构建与应用实战全面解析数据采集与分析线下班全套课程

===============课程介绍===============

本课程将全面解析新能源汽车领域数据仓库的构建与应用实战，重点探讨数据采集与分析的各种技术和方法。学员将学习如何设计和构建适用于新能源汽车产业的数据仓库，以及如何通过数据分析提升业务决策的智能化水平。课程内容包括新能源汽车数据采集与清洗、数据仓库架构设计、数据挖掘与分析、实时数据监控与可视化等方面的深度解析和实战项目。通过大量的实际案例和项目练习，学员将掌握从数据采集到分析应用的全流程技能，成为新能源汽车数据管理与应用领域的专家，为实际业务场景中的数据管理和应用提供强有力的支持。

===============课程目录===============

├─笔记.zip
├─资料.zip
(1)\视频；目录中文件数:109个
├─01_新能源汽车课程介绍.mp4
├─02_新能源汽车数仓概述.mp4
├─03_数仓需求介绍及框架选择.mp4
├─04_数仓架构介绍.mp4
├─05_服务器选型介绍.mp4
├─06_集群资源规划介绍.mp4
├─07_采集数据格式介绍.mp4
├─08_克隆准备3台虚拟机.mp4
├─09_分发脚本和免密登录配置.mp4
├─100_dolphinSchedule的定时和传参功能.mp4
├─101_dolphinSchedule的依赖资源和告警功能介绍.mp4
├─102_新数据的全流程调度.mp4
├─103_fineBI的安装部署和启动.mp4
├─104_fineBI演示样例简单表格实现.mp4
├─105_fineBI的钻取联动和过滤功能.mp4
├─106_fineBI实战展示新能源汽车指标.mp4
├─107_新能源数仓整体内容回顾.mp4
├─10_jdk安装部署.mp4
├─11_环境变量配置介绍.mp4
├─12_节点进程查看脚本介绍.mp4
├─13_zookeeper的安装部署和使用.mp4
├─14_hadoop配置介绍.mp4
├─15_hadoop高可用配置及群起脚本.mp4
├─16_hdfs的多目录配置和集群平衡.mp4
├─17_hadoop的参数调优.mp4
├─18_kafka的安装部署.mp4
├─19_kafka命令行简单介绍.mp4
├─20_flume的安装及内存的调整.mp4
├─21_mysql的安装部署.mp4
├─22_mysql远程软件连接的问题解决.mp4
├─23_采集数据模拟生成展示.mp4
├─24_日志采集架构及组件选择.mp4
├─25_采集日志flume的配置文件编写.mp4
├─26_日志采集flume的测试及脚本编写.mp4
├─27_消费flume的配置编写.mp4
├─28_消费flume的拦截器编写.mp4
├─29_消费flume日志演示.mp4
├─30_维度数据同步策略选择.mp4
├─31_Datax同步工具简单介绍.mp4
├─32_Datax架构原理介绍.mp4
├─33_Datax基础实现同步任务.mp4
├─34_Datax使用传参演示.mp4
├─35_Datax的并发控制和内存修改.mp4
├─36_使用Datax完成维度表同步.mp4
├─37_数仓建模模型介绍.mp4
├─38_维度模型事实表和维度表介绍.mp4
├─39_数仓环境搭建_hive的基础配置.mp4
├─40_hive替换为spark引擎.mp4
├─41_修改yarn对应am的内存限制.mp4
├─42_配置数仓运行环境.mp4
├─43_业务场景模拟_回顾采集通道.mp4
├─44_业务场景模型_生成0502数据.mp4
├─45_数仓分层介绍.mp4
├─46_ods_hive映射hdfs成为表格介绍.mp4
├─47_ods_hive函数get_json_object解析json数据.mp4
├─48_ods_hive的serde简单介绍.mp4
├─49_ods_hive使用serde解析json数据.mp4
├─50_ods_日志表格建表介绍.mp4
├─51_ods_hive导入日志表格数据演示.mp4
├─52_ods_汽车信息表数据导入.mp4
├─53_ods_数据导入脚本基础内容编写.mp4
├─54_ods_数据导入脚本使用演示.mp4
├─55_dim层维度表回顾.mp4
├─56_dim层汽车信息维度表导入.mp4
├─57_dim离线维度编码表导入.mp4
├─58_dim层脚本数据导入.mp4
├─59_dwd_事实表建模理论分析.mp4
├─60_dwd_电动模式行驶日志事实表装载.mp4
├─61_dwd_混动模式和新能源燃料模式行驶日志事实表装载.mp4
├─62_dwd_充电日志事实表装载.mp4
├─63_dwd_行驶充电和故障记录日志事实表装载.mp4
├─64_dwd_电机日志事实表.mp4
├─65_dwd_数据导入首日脚本编写.mp4
├─66_dwd_数据导入脚本使用.mp4
├─67_dws_搭建建模分析.mp4
├─68_dws_纯电模式单次行程汇总表.mp4
├─69_dws_纯电模式单次行程数据装载.mp4
├─70_dws_单次充电聚合表数据导入.mp4
├─71_dws_单次汇总数据脚本装载.mp4
├─72_dws_最近1日里程聚合数据导入.mp4
├─73_dws_告警单日汇总和电机信息单日汇总数据导入.mp4
├─74_dws_单日电池组情况汇总基础数据读取.mp4
├─75_dws_单日电池组每日汇总数据装载.mp4
├─76_dws_每日聚合脚本数据装载.mp4
├─77_ads_创建表格特点介绍.mp4
├─78_ads_每月里程统计数据导入.mp4
├─79_ads_最近7天里程汇总数据导入.mp4
├─80_ads_不同类型汽车每月行程统计.mp4
├─81_ads_告警主题每月汇总.mp4
├─82_ads_温控主题每月汇总.mp4
├─83_ads_能耗主题表格字段介绍.mp4
├─84_ads_能耗主题充电指标计算.mp4
├─85_ads_能耗主题旅次消耗计算.mp4
├─86_ads_能耗主题最近100km能耗计算.mp4
├─87_ads_能耗主题数据导入.mp4
├─88_ads_汽车类型平均能耗计算.mp4
├─89_ads_数据脚本导入.mp4
├─90_数据导出建表语句.mp4
├─91_数据导出样例演示.mp4
├─92_脚本工具自动化生成datax的配置文件.mp4
├─93_使用脚本完成datax数据导出.mp4
├─94_dolphinScheduler架构介绍.mp4
├─95_dolphinSchedule安装配置文件编写.mp4
├─96_dolphinSchedule元数据配置及安装.mp4
├─97_dolphinSchedule启动停止命令介绍.mp4
├─98_dolphinSchedule管理用户介绍.mp4
├─99_dolphinSchedule简单任务的执行演示.mp4
├─文件名.bat
├─文件名.txt

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摘要：本文围绕“新能源汽车数仓构建与应用实战全面解析数据采集与分析线下班全套课程”展开系统阐述，从课程定位、技术体系、项目实操到行业价值四个方面进行深入分析。文章首先概括了课程在新能源汽车行业数字化转型中的作用，指出其从数据采集、数据建模到数仓应用的完整路径，能够帮助学员掌握数据全链路能力；接着从课程结构、关键技术、实战案例以及未来趋势进行细致展开，每个部分均配以多段内容分析其内涵与实用价值；最后总结课程对于企业数据化建设及个人职业发展的指导意义，强调其在新能源汽车赛道的长期价值。全文层次清晰、内容饱满，旨在帮助读者全面理解该课程的核心价值与行业应用潜力。

1、课程体系整体规划与定位

新能源汽车产业正在经历从制造驱动向数据驱动的深度转型，而本课程的定位正是帮助学员理解并掌握这一转型所需的核心数据能力。课程在设计之初便明确以“数仓构建”“数据采集”“数据分析应用”为主线，确保学习内容围绕产业数字化的关键环节展开，从而形成可落地、可迁移的能力体系。

与传统的数据课程相比，本课程特别强调与新能源汽车场景的紧密结合。例如动力电池管理数据、整车控制数据、充电桩数据、车联网实时数据等都被纳入课程案例之中，让学员从第一天开始就能触达真实业务场景，而非停留在抽象的概念与通用范式里。

此外课程体系还突出了由浅入深、循序渐进的学习路线。学习者从理解数据采集逻辑入手，再到数仓架构设计，最后进入可视化分析与应用构建，确保最终能够真正落地项目，而不是只停留在理论层面。这种体系化规划，让整个课程呈现出高度连贯性与实践驱动力。

2、核心技术内容与数仓架构解析

在技术层面，本课程围绕数仓建设的核心流程展开，包括数据采集链路搭建、离线与实时数据处理、数据建模（如维度建模与数仓分层）、数据质量管理与数据安全治理等内容。通过丰富的案例与实践操作，学员能够全面掌握新能源汽车行业的数据结构特点和存储方式。

课程深入解析了数仓架构的分层设计思想，如 ODS、DWD、DWS、ADS 等不同层次的作用与职责，并结合车辆诊断数据、CAN 总线数据、动力系统日志等典型信号进行建模演示。这种从业务到模型的转化能力，是数据岗位最核心的技能，也是课程最具价值的部分。

为了提升学员的工程化能力，课程还讲解主流技术栈，如 Flink、Kafka、Hive、Spark、Hudi、ClickHouse 等，并结合实际业务场景进行数据同步、数据清洗、指标构建、存储优化等实操训练。通过这些内容学习者能够掌握一套真正上生产环境的数据解决方案，而非纸上谈兵。

3、实战项目演练与业务场景应用

本课程最大的亮点之一是项目实战部分。课程选取典型的新能源汽车业务场景，例如电池健康管理模型构建、车辆实时监控平台搭建、充电行为分析系统实现等，通过端到端的方式带领学员完成数据采集、数仓搭建、指标体系设计、可视化应用输出等完整流程。

在具体的项目演练中，课程会指导学员如何从问题拆解开始，将业务需求转化为可执行的数据逻辑。例如在电池健康分析场景中，需要从电压、电流、温度等基础信号中提取关键特征，再通过多源数据建模完成 SOC、SOH 等指标的计算，而课程会示范这一过程的每一个关键步骤。

更值得一提的是，课程项目不仅重视技术操作，还强调业务解释能力——即如何将数据模型与业务结果关联起来。例如如何基于数据找到车辆异常趋势、如何分析充电行为优化运营成本、如何通过驾驶习惯数据提升安全预警能力，这些能力才是数据人才在行业中的核心竞争力。

4、行业价值延展与未来发展趋势

随着新能源汽车产业规模的迅速扩大，数据已经从辅助要素转变为核心生产力。从研发迭代、质量管理到用户运营，数据渗透到产业链的每一个环节，本课程所传授的能力正是行业最迫切需要的数字化素养。从这个意义上说，课程不仅面向个人成长，也面向行业未来。

课程的价值还体现在帮助企业构建数字化基础设施。许多新能源汽车企业在发展初期数据体系薄弱，存在数据孤岛、标准不一致、分析能力不足等问题，而课程中涉及的数仓体系、指标体系建设方法，能够直接被企业参考和采用，解决现实痛点。

放眼未来，随着智能驾驶与车联网技术的普及，新能源汽车行业的数据规模将呈指数级增长。课程在介绍当前技术的同时，也引导学习者思考未来路线，如云原生数据仓库、实时数仓架构、AI 与模型驱动的数据分析方式等，让学员不仅能适应当下，更能站在未来的视角理解行业趋势。

总结：

“新能源汽车数仓构建与应用实战全面解析数据采集与分析线下班全套课程”全面覆盖了行业数据化建设的关键环节，是一套具备理论深度与实践价值的系统课程。它通过清晰的结构规划、前沿的技术体系、丰富的实战项目，让学习者能够全面掌握从数据采集到数仓搭建再到业务应用的完整技能链。

在新能源汽车产业快速发展的背景下，这套课程不仅帮助个人提升专业能力，更为企业提供可借鉴的数字化建设思路。无论是数据工程师、分析师还是新能源汽车从业者，都能够从课程中获得长期受益的核心能力，是值得深入学习的专业体系课程。

本文由nayona.cn整理

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