Este flujo de trabajo en KNIME realiza la creación de una dimensión de tiempo a partir de una tabla de ventas, generando un conjunto completo de fechas desde la mínima hasta la máxima encontrada en la tabla. Las fechas se descomponen en diferentes niveles (semana, mes, día, etc.) para facilitar el análisis temporal en futuros proyectos de inteligencia empresarial.
Pasos del Flujo de Trabajo:
1) Extracción de Fechas Mínima y Máxima:
Se extraen las fechas mínima y máxima de la tabla de ventas para determinar el rango temporal.
2) Generación de Rango Completo de Fechas:
Se genera un conjunto completo de fechas desde la mínima hasta la máxima encontrada en la tabla de ventas, cubriendo así todas las posibles fechas en el conjunto de datos.
3) Descomposición de Fechas:
Se descomponen las fechas generadas en varios componentes temporales como semana, mes, día, etc., para facilitar futuros análisis temporales.
4) Generación de ID y Preparación para Almacenamiento:
Se asigna un identificador único a cada fecha, que servirá como clave primaria en la dimensión de tiempo. Además, se prepara la tabla para su almacenamiento en SQLite a nivel local.
5) Almacenamiento en SQLite:
Se guardan las fechas y sus descomposiciones en una base de datos SQLite local, listas para ser utilizadas como una dimensión de tiempo en análisis posteriores.
* Observaciones Adicionales:
Este flujo de trabajo es un ejemplo académico diseñado para ilustrar el proceso de creación de una dimensión de tiempo desde una tabla de ventas. El identificador único asignado a cada fecha se puede utilizar como una clave externa en la tabla de hechos para establecer relaciones temporales en futuros análisis.
URL: estudiandoladata.com https://www.estudiandoladata.com/posts/dim-tiempo/
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