前言
打算写一个本人在工作中使用推荐系统的一系列文章，本篇文章是<<推荐系统>>系列第一篇：
取数机
在做推荐之前，一直从事数据仓库相关的工作。一开始都是做一些简单的取数工作，在这期间不仅熟悉了各业务知识，还熟练掌握了sql开发。每天疲于应付各种业务数据需求，就是一个取数机。
数据建模
了解业务之后，就需要对整个数据仓库进行各种建模。目前一般数仓通用的分层如下图：
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ods层：获取业务数据，埋点数据等原封不动存储到数据仓库中。
dwd层：在ods层到基础上，过滤，清洗，转化等操作。
dw层：聚合各维度等dwd层数据，生成各种灵活，方便获取的数据。
dm层：把业务分层各个主题域，然后综合dw层数据，以形成数据集市，供使用方使用。
app层：根据各具体的业务需求，从数据集市中获取数据，最终用于呈现，分析等。
数据可视化分析
更好的服务业务，之前的临时取数+excel的方式或者页面简单的table形式也已经满足不了业务方的需求。为了更好的业务数据分析，做dashboard看板，做大屏。多维分析数据，快速定位，为做出决策提供数据支撑。
数仓转推荐
在做数仓工作的时候，同时自身不断学习机器学习等算法。在机缘巧合之下，自主投身于算法岗位，目前正在从事推荐相关工作，由于本系列主要想讲的推荐的知识，所以上面的数仓就没有详细展开。
转变路径
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后话
目前在推荐这块我是个新手，以后我会努力学习，把自己学习的和在工作中实践的心得写出来和大家一起分享，一起学习，共同努力。
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