梅西、罗纳尔多、内马尔……说到足球，大家首先想到是这些足球明星，对于球迷来说，除了看球，了解和讨论球星的薪酬也是一大乐事。在球星中，有的年龄很小工资却很高，有的年龄大工资却少的可怜，球星的薪酬与哪些因素相关呢？年龄、移速、技能还是潜力？亦或是其他方面？很庆幸，生活在云时代的我们，借助数据仓库服务DWS和Python，就可以对球星薪酬数据进行分析，从结果直观看出哪个因素对球星薪酬影响更大。
球星薪酬决定性因素分析
如今，数据上云已成为必然趋势，那么我们在华为云上如何对球星薪酬进行分析呢？首先我们会用到数据分析小助手数据仓库服务（DataWarehouse Service，简称DWS），这是一种基于云计算平台提供PB级海量数据分析处理能力、可托管的在线数据仓库服务。
下面就是分析球星薪酬决定性因素的具体步骤啦，小伙伴们看好啦：
[if !supportLists]1、 [endif]将含有球星薪酬、年龄、移速等数据存放在对象存储服务中，这样不仅可以实现对数据的调用，还可以保障数据的安全性；
[if !supportLists]2、 [endif]将数据放到数据仓库服务中进行分析。用户有两种方法可以访问数据仓库，分别为数据仓库控制台和Data Studio。数据仓库控制台大家都很熟悉，DataStudio则为DWS提供界面访问，通过图形化界面来展示数据库的主要功能，简化了数据库开发和应用构建任务。我们只需懂得一些基础的数据库语句，就可以对对象存储里的数据进行调用和查询到球星的相关数据。
[if !supportLists]3、 [endif]使用强大的Python工具对数据进行分析，并得出球星薪酬的决定性因素。
“球星薪酬决定性因素分析“解决方案
决定性因素分析被广泛应用
举一反三，利用决定性因素分析数据，在我们日常工作生活中也应用得相当广泛。
例如工资发放时，企业领导想知道工资以什么为标准发放更合理？是员工工龄、员工能力、还是员工工作量？
股票购买时，买哪些股票能获得更大的利润呢？是根据买入时间点、IDX、还是买入量判断呢？运营商分析收入时，电信运营商面临增量不增收的困境，哪个因素更影响客户消费水平？资费套餐、网络质量、还是客户服务？汽车销售经理会想：影响汽车产品受欢迎的关键功能有哪些？价格、还是动力等？所有的这些商业问题，转化为数据问题，不外乎就是评估因素与因素之间的重要性，也就是我们上述所说的决定性因素分析。在遇到类似问题时，我们也都可以使用同样的方法进行分析。
华为云微认证助你提升大数据分析能力
事实上，随着大数据、云计算的发展，数据规模的随之扩大，企业更加关注数据的存放、处理以及分析。在数据库大规模发展的今天，利用数据仓库服务来实现海量数据的分析已经成为了大型企业的共识。
华为云微认证《球星薪酬决定性因素分析》将教你利用数据仓库服务，带您探索球星薪酬影响的决定性因素。通过该微认证，你将了解数据仓库服务，通过实践提升大数据分析的能力。
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