缺乏数据分析能力 数据分析不足

数据模型

概念解释
维度：环境（多个的角度），eg卖家、店铺等
事件：度量，或者解释业务的一个行为
粒度：事件表中的组成单位

数据模型实质上就是对整合的数据进行统一管理（数据仓库）

模型设计

范围：by语句后的字段一般情况都属于维度

选者维度或新建维度

确定主维度表

确定相关为维度表

确定维度属性（尽量丰富，多）

维度一致性的表现形式

如果不同数据域的计算过程使用的维度不一致，就会导致交叉探查 存在问题。
当存在重复的维度，但维度属性或维度属性的值不一致时， 会导致交叉探查无法进行或交叉探查结果错误

• 共享维度
• 一致性上卷（包含关系-父与子）
• 交叉属性

维度整合

• 数据整合
  数据——>数据仓库(数据集成的几种方式)

• 主从表关系
• 直接合并
• 不合并

• 维表整合

• 垂直整合、拆分
• 水平整合、拆分

维度设计的两种方案

• 不同分类化为不同的维度
• 维度单一维度，尽量包含所有的属性

维度变化类型

• 缓慢变化维
• 快照维度表
• 极限储存
• 微型维度

特殊维度

• 递归层次
• 行为维度
• 多值维度
• 多值属性
• 杂项维度

模型分层

操作数据层ODS

公共维度模型层CDM

• 明细数据层DWD
• 汇总数据层DWS

应用数据层ADS

基本原则

高内聚低耦合

核心模型与扩展模型分离

公共处理逻辑下沉单一

成本与性能平衡

数据回滚

一致性

命名清晰可理解

事实表设计

度量业务过程事实类型

• 可增加性事实
• 半可加性事实
• 不可加性事实

事实表分类

• 事务事实表（原子事实表）
• 周期快照事实表
• 积累快照事实表

设计方法

• 1、选者业务过程
• 2、声明粒度
• 3、声明维度
• 4、确定事实

Data Vault

ER模型

Anchor模型

如果维度不一致的话，会导致表内容重叠或者查找数据时，根据维度查找造成冲突