"本书以Kettle 9.2为基础，全面介绍使用Kettle实现ETL的相关操作。全书共8章，分别讲解数据清洗和ETL的概念，Kettle的安装和使用，如何使用Kettle实现数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载，并在最后综合运用上述知识，构建一个电影租赁商店数据仓库，以使读者加深对Kettle和ETL的理解与掌握。 本书附有配套视频、教学PPT、教学设计、测试题等资源，同时，为了帮助初学者更好地学习本书中的内容，还提供了在线答疑，欢迎读者关注。 本书可以作为高等院校数据科学与大数据技术及相关专业的教材，也适合大数据开发初学者、ETL工程师以及数仓开发的从业者阅读。 "

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前言 党的二十大报告提出“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群”。随着云时代的来临，移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展，全球的数据正在以几何级速度爆发式增长，大数据也吸引了越来越多的人关注，此时数据已经成为与物质资产和人力资本同样重要的基础生产要素。 然而，数据的价值取决于其质量，而非数量。数据采集的不确定性、数据来源的多样性和复杂性经常会导致数据中存在缺失值、重复值、异常值等问题。如果直接使用这些数据，会严重影响数据决策的准确性。因此，在数据分析和应用的过程中，对数据进行有效的清洗成为关键环节。 本书基于ETL工具Kettle，循序渐进地介绍了ETL的相关知识，适合有一定数据治理和大数据基础的爱好者阅读。本书共8章内容，其中，第1、2章主要带领大家了解数据清洗和ETL的概念；第3章介绍ETL工具Kettle的基本概念和使用；第4章主要讲解如何使用Kettle从不同数据源抽取数据；第5章主要讲解如何使用Kettle进行数据清洗，包括重复值处理、缺失值处理和异常值处理；第6章主要讲解如何使用Kettle进行数据转换，包括数据规范化处理、数据粒度转换、数据的商务规则计算等；第7章主要讲解如何使用Kettle将数据加载到不同的目标系统;第8章综合运用前面所学的知识，构建一个电影租赁商店数据仓库，以使读者加深对Kettle和ETL的理解与掌握。 在学习过程中，如果读者在理解知识点的过程中遇到困难，建议不要纠结于某个地方，可以先往后学习。通常来讲，通过逐渐深入的学习，前面不懂和疑惑的知识点也就能够理解了。在实现...