常规数据仓库的异常规则是指用于检测和识别数据中不符合预期模式或行为的准则。这些规则有助于确保数据质量，通过自动识别异常值、缺失数据或其他可能影响分析结果的问题。

在常规数据仓库中，异常规则是用于检测和处理数据异常的一种方法，这些规则可以帮助我们识别和纠正数据中的错误、不一致或异常情况，从而确保数据的准确性和完整性，以下是一些常见的异常规则：

数据完整性检查

数据完整性检查是确保数据仓库中的数据完整无缺的重要步骤，这包括检查数据的缺失值、重复值和无效值。

1.1 缺失值检查

缺失值是指在数据集中缺少的值，这可能是由于数据录入错误、数据传输问题或其他原因导致的，在进行数据分析之前，需要对缺失值进行处理，例如填充、删除或使用插补方法。

1.2 重复值检查

重复值是指在数据集中重复出现的记录，这可能是由于数据录入错误、数据传输问题或其他原因导致的，在进行数据分析之前，需要对重复值进行处理，例如删除或合并重复记录。

1.3 无效值检查

无效值是指在数据集中不符合预期格式或范围的值，这可能是由于数据录入错误、数据传输问题或其他原因导致的，在进行数据分析之前，需要对无效值进行处理，例如更正、删除或使用插补方法。

数据一致性检查

数据一致性检查是确保数据仓库中的数据在不同表和字段之间保持一致的重要步骤，这包括检查数据的关联性、依赖性和约束条件。

2.1 关联性检查

关联性检查是确保数据仓库中的表和字段之间存在正确的关联关系，一个订单表中的订单ID应该与订单明细表中的订单ID相匹配。

2.2 依赖性检查

依赖性检查是确保数据仓库中的表和字段之间存在正确的依赖关系，一个客户表中的客户ID应该是唯一的，并且不能为空。

2.3 约束条件检查

约束条件检查是确保数据仓库中的表和字段满足预设的约束条件，一个订单表中的订单日期应该在下单日期之后。

数据准确性检查

数据准确性检查是确保数据仓库中的数据准确无误的重要步骤，这包括检查数据的范围、格式和逻辑。

3.1 范围检查

范围检查是确保数据仓库中的数值型字段满足预设的范围条件，一个年龄字段的值应该在0到150之间。

3.2 格式检查

格式检查是确保数据仓库中的文本型字段满足预设的格式条件，一个邮箱地址字段应该包含"@"字符。

3.3 逻辑检查

逻辑检查是确保数据仓库中的字段之间满足预设的逻辑关系，一个订单总额字段应该是订单明细表中各商品价格之和。

下面是一个示例介绍，用于记录常规数据仓库中的异常规则：

这个介绍仅作为示例，您可以根据实际需求调整字段和内容，介绍中的规则类型包括但不限于必填字段检查、格式检查、范围检查、唯一性检查、一致性检查和有效性检查等，阈值用于设定规则的具体数值限制，如需检测的数据是否符合规定的范围，处理建议则是对异常数据给出的处理方法或建议。

如果您对数据仓库异常规则有任何疑问，欢迎留言讨论。

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