在这篇文章中，重点将是演示通过使用 PostgreSQL 和 Python 构建基础数据仓库和确保数据质量的过程。大部分工作将在命​​令行界面 (CLI) 中进行，我们将在其中探索构建数据仓库所涉及的基本步骤并验证数据的完整性。通过利用这些工具和技术的强大功能，您将获得实用的见解，从而为有效的数据管理和分析奠定坚实的基础。 

在本文结束时，您将掌握开发综合数据仓库和构建星型模式的技能，这是一种重要的数据建模技术。此外，您将深入了解如何使用相关数据填充数据仓库并进行全面的数据质量测试。这份综合指南将为您提供必要的知识和实用技术，以建立强大的数据仓库框架，确保数据资产的完整性和可靠性。

本文将指导您逐步完成以下任务：

1. 下载和提取文件 2. 创建数据仓库并构建星型模式 3. 将数据加载到数据仓库 4. 开发脚本以评估数据质量 5. 执行数据质量检查 6. 生成数据质量综合报告。

通过遵循这种结构化的方法，您将在流程的每个阶段获得实用的专业知识，使您能够有效地建立数据仓库，确保数据完整性，并从您的数据中产生有价值的见解。

首先，让我们设置项目环境并打开一个新终端。下面的代码设置了一个虚拟环境，下载了一个文件并提取了它的内容。

$ python -m venv venv

$ source venv/bin/activate #创建虚拟环境

# 下载数据文件

$ wget https://github.com/iopedare/data_warehouse/raw/main/billing-datawarehouse.tgz

# 提取文件

$ tar -xvzf billing-datawarehouse.tgz

# 显示当前目录的内容

$ ls -l

要为数据仓库设置临时服务器，我们将使用 PostgreSQL 服务器。打开一个新终端并启动 PostgreSQL 服务器以开始暂存过程。

 （任何SQL引擎都可以，不局限于PostgreSQL ）

# 启动 postgres

$ service postgresql status # 检查 postgres 状态

$ sudo -u postgres psq

 在数据仓库上创建数据库涉及设计和实施结构化存储库，用于存储和管理来自各种来源的大量数据。返回第一个终端

# 在终端中运行

$ touch setup_staging_area.sh

$ chmod +x setup_staging_area.sh

$ nano setup_staging_area.sh

 将下面的代码写入您的“setup_staging_area.sh”脚本

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