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868: In Case You Missed It in February 2025
2025/3/7
Super Data Science: ML & AI Podcast with Jon Krohn
K
Kal Aldubaib
P
Professor Frank Huta
V
Vaibhav Gupta
一
一位数据分析师
我是一名数据分析师，我主要使用dbt进行数据构建。dbt是一个强大的工具，它允许我使用SQL编写代码，并能够进行一些更高级的操作，例如嵌入业务逻辑并进行文档化。dbt的文档功能（dbt docs）非常实用，它可以自动生成字段定义，这大大提高了效率。
此外，我还使用Sigma和Tableau进行数据可视化。Sigma可以直接连接Snowflake数据库，这简化了数据导入过程。它对于熟悉Excel的用户来说非常友好，并且也具有强大的分析功能，可以满足不同团队的需求。Tableau则是一个功能强大的数据可视化工具，可以创建各种类型的图表和报表。
总的来说，dbt、Sigma和Tableau这三个工具组合使用，可以有效地完成数据构建、分析和可视化工作，满足不同团队的需求。
Deep Dive
This chapter explores dbt, a data building tool that streamlines data processing and enhances collaboration. It highlights dbt's features, such as SQL coding, business logic embedding, and automated documentation, showcasing its impact on productivity and stakeholder alignment.
- dbt is a data building tool using SQL and Python.
- It allows embedding business logic and automated documentation.
- It improves efficiency and collaboration within data teams.
Shownotes Transcript