数仓维度建模具体案例
维度建模案例的详细说明和讲解
维度建模案例的详细说明和讲解维度建模是一种常用的数据建模方法，它在构建数据仓库和商业智能系统中具有重要的作用。
本文将详细说明和讲解维度建模案例，包括其基本概念、设计原则以及实际应用。
一、维度建模基本概念维度建模是一种从用户的观点出发来组织和表示数据的方法。
它通过将数据划分为事实表和维度表，将业务过程中的指标与其背后的业务上下文关联起来，以便于理解和分析。
具体而言，维度表存储与业务过程相关的维度属性，例如日期、产品、地点等；而事实表则存储与指标相关的数据，例如销售额、利润等。
维度建模的设计原则主要包括：简单性、可理解性、一致性和可扩展性。
简单性指设计应该尽量保持简单，避免过度复杂和冗余；可理解性指设计应该易于理解和解释，符合用户的需求和认知；一致性指设计应该在整个数据仓库中保持一致，避免冲突和不一致；可扩展性指设计应该具备扩展和适应变化的能力。
二、维度建模的实际应用案例1. 零售业销售分析：假设我们拥有一个零售业数据仓库，其中包含了各种维度和事实数据。
我们可以使用维度建模来进行销售数据的分析和报表生成。
例如，我们可以将日期、产品、地点等维度与销售额、销售数量等事实数据关联起来，以便分析销售趋势、产品销售排行等信息。
2. 客户关系管理分析：在客户关系管理系统中，我们可以使用维度建模来分析客户的购买行为、消费偏好等信息。
例如，我们可以将客户、产品、时间等维度与购买金额、购买次数等事实数据关联起来，以便分析每个客户的购买习惯、忠诚度等指标。
3. 健康保险索赔分析：在健康保险业务中，我们可以使用维度建模来分析索赔数据。
例如，我们可以将保险公司、被保险人、医院等维度与索赔金额、索赔原因等事实数据关联起来，以便分析索赔金额的分布、索赔原因的排名等信息。
三、维度建模的观点和理解维度建模作为一种常用的数据建模方法，具有许多优点。
首先，它能够将复杂的业务过程和指标进行简化和抽象，使得数据更易于理解和分析。
其次，维度建模能够提供多维度的视角，使得用户能够从不同角度进行数据分析。
数据仓库 Chapter 11 维度建模：高级专题
用新的值覆盖维度表中的旧数值 属性的旧值不需要保留 对维度表没有其他修改 维度表种的键或任何其他键值均不受影响 这类修改是最容易实施的
Example：
维度表的更新
第1类修改：改正错误
键重构 3315 K1235
之前 客户键 客户名称 客户代码 婚姻 地址 省 PC. 3315 Susane Lee K1235 Single XMU，Xiamen Fujian 361005
第1类修改
客户代码：K1235 客户名称：Susan Lee
之后
3315 Susan Lee K1235 Single XMU，Xiamen Fujian 361005
维度表的更新
第2类修改：保存历史数据
键重构 3315 3316 8800 之前 客户键 客户名称 客户代码 婚姻 地址 省 PC. 第2类修改 K12356 客户代码：K1235 婚姻：Married 地址：NWPU，xian 省：Shaanxi PC.710072 8800 Susan Lee K1235 Married NWPU，Xian Shaanxi 710072 2000.11.1后
一般原则
他们通常与源系统的临时修改相关 需要利用新旧属性的值跟踪历史数据 新旧两个值用于比较改变所带来的效果 他们提供了前向和后向的跟踪能力 对受影响的属性，在维度表中加入“旧的”字段 将“现有”字段的值赋给“旧的”字段 将新值赋给“现有”字段 加入一个“现有”有效日期 记录的键不受影响 不需要增加新的维度表记录 现有的查询可以无缝转移到“现有”的值 所有使用到“旧的”值的查询需要作相应的修改 这种技术对一次只做一个临时修改适用（修改多了？？？） 如果还有后续的修改，则需要使用更复杂的技术
数仓分层具体案例
数仓分层具体案例数据仓库（Data Warehouse, DW）分层是构建DW 时常用的设计策略，它通过将数据按照不同的处理阶段和抽象程度进行逻辑分层，以实现数据的整合、清洗、聚合以及提供给不同层次用户使用的目的。
下面是一个基于电商网站场景的具体数仓分层案例：原始数据层（ODS - Operational Data Store 或Raw Layer）该层存储从各个源系统中抽取过来的未经任何加工或转换的原始数据。
例如，用户的点击流日志、订单交易记录、商品信息等。
明细层（DWD - Data Warehouse Detail 或Staging Layer）在这一层，对ODS中的原始数据进行初步清洗和规范化处理，生成可供下游使用的明细表。
比如，合并来自不同端口的日志数据，形成一张统一的用户访问明细表，去除异常值、填充空值等。
汇总层（DWS - Data Warehouse Summary 或Aggregation Layer）这一层主要是对明细层的数据进行预先计算和聚合操作，生成适用于分析的宽表或者事实表，如按日期维度汇总的用户行为统计表、按商品类别汇总的销售量表等。
主题层/衍生指标层（DWT - Domain Warehouse Table 或 Dimensional Layer）根据业务需求，在某些特定场景下可能增加的主题宽表层，用于快速响应复杂查询，包含预计算好的各种业务度量指标。
应用层（APP - Application Layer 或 Reporting Layer）这一层根据具体的应用需求，进一步整理和优化数据结构，为前端报表工具、BI工具或数据分析人员提供定制化的数据视图，确保数据易于理解和使用。
服务层（ADS - Analytics Data Service 或Presentation Layer）提供最终对外服务的数据接口或数据集市，可以直接对接业务系统，支持即席查询、实时分析或数据挖掘等高级应用场景。
企业级数据仓库解决方案实施案例解析
企业级数据仓库解决方案实施案例解析随着科技的飞速发展，大数据时代已经来临，企业对数据的需求和依赖程度越来越高。
在这种情况下，构建一个企业级数据仓库成为许多企业的迫切需求。
本文将结合实际案例，为大家解析企业级数据仓库解决方案的实施过程。
一、案例背景某大型零售企业，在我国拥有上百家连锁门店，业务覆盖线上线下多个领域。
随着企业规模的不断扩大，数据量也急剧增长。
原有的数据存储和处理系统已无法满足业务发展的需求，企业亟需构建一个高效、稳定的数据仓库，以提高数据处理和分析能力，为企业决策提供有力支持。
二、解决方案设计1.需求分析：通过与业务部门的深入沟通，了解各部门的数据需求，确定数据仓库建设的目标。
本案例中，需求主要包括：销售数据、库存数据、会员数据、财务数据等的一体化存储和分析。
2.技术选型：根据需求分析，选择合适的技术栈。
本案例中，采用开源大数据技术栈，包括Hadoop、Spark、Hive、HBase等。
3.数据集成：将分散在不同系统中的数据进行抽取、转换、加载（ETL），统一存储到数据仓库中。
本案例中，采用Kettle作为ETL 工具，实现数据的实时同步和更新。
4.数据建模：根据业务需求，设计合适的数据模型。
本案例中，采用星型模式进行数据建模，构建销售、库存、会员、财务等主题的数据模型。
5.数据分析和报表：利用数据仓库中的数据，进行多维度分析和报表展示。
本案例中，采用BI工具（如Tableau、PowerBI等）进行数据可视化展示，帮助企业决策者快速了解业务状况。
6.数据安全与维护：确保数据仓库的安全稳定运行，包括数据备份、权限管理、监控告警等。
本案例中，采用AWS云服务进行数据存储和备份，确保数据安全；同时，搭建监控系统，实时监控数据仓库的运行状态。
三、实施过程1.项目筹备：组建项目团队，明确项目目标和任务分工。
项目团队由项目经理、技术专家、业务分析师、开发人员等组成。
2.技术研发：根据技术选型，开展大数据技术栈的研发工作。
数据仓库案例
数据仓库案例数据仓库是一个用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统，它能够帮助企业进行数据分析、决策支持和业务智能等方面的工作。
下面我们将通过一个实际的数据仓库案例来展示数据仓库的应用和价值。
某电商企业在经营过程中积累了大量的用户行为数据，包括用户浏览商品、下单购买、评价商品等信息。
这些数据分散在不同的系统和数据库中，企业希望通过数据分析来了解用户的行为习惯、产品偏好以及营销效果等信息，从而优化产品推荐、提升用户体验和增加销售额。
为了实现这一目标，该企业决定建立一个数据仓库系统。
首先，企业从各个数据源中提取用户行为数据，并对数据进行清洗和整合，确保数据的质量和一致性。
然后，将清洗好的数据加载到数据仓库中，构建起一个统一的数据模型，使得企业内部的各个部门都能够在同一个平台上进行数据分析和报表生成。
通过数据仓库，企业可以方便地进行数据查询和多维分析，快速获取用户行为数据的洞察和趋势，为产品推荐、营销活动和用户服务等方面提供决策支持。
此外，数据仓库还可以与数据挖掘和机器学习技术相结合，帮助企业发现隐藏在海量数据背后的规律和模式。
通过对用户行为数据的挖掘和分析，企业可以建立用户画像、预测用户行为、进行个性化推荐等，从而提升产品的粘性和用户满意度。
同时，数据仓库还可以与实时数据处理和大数据技术相结合，支持企业进行实时数据监控和分析，及时发现并解决潜在的问题和机会。
总之，数据仓库在电商企业中的应用案例充分展现了数据仓库在数据管理、分析和挖掘方面的重要作用。
通过数据仓库，企业可以更好地理解和把握用户需求，提升业务运营效率，实现数据驱动的决策和创新。
希望这个案例能够为更多企业和数据管理者提供借鉴和启发，推动数据仓库技术在企业中的广泛应用和发展。
?数据仓库：详解维度建模之事实表
数据仓库：详解维度建模之事实表来源：数据社编辑：谈数据全文共 5200个字，建议阅读 10 分钟每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。
其中可能包含业务销售数据，如现金登记事务所产生的数据，通常包含大量的行。
事实数据表的主要特点是包含数字数据（事实），并且这些数字信息可以汇总，以提供有关单位作为历史的数据，每个事实数据表包含一个由多个部分组成的索引，该索引包含作为外键的相关性维度表的主键，而维度表包含事实记录的特性。
01事实表基础1、事实表特征事实表作为数仓维度建模的核心，紧紧围绕着业务过程来设计，通过获取描述业务过程的度量来表达业务过程，包含了引用的维度和业务过程有关的度量。
事实表中一条记录所表达的业务细节程度被称为粒度(业务中的细节程度)。
通常粒度可以通过两种方式来表达：一种是维度属性组合所表示的细节程度，另一种是所表示的具体业务含义。
作为度量业务过程的事实（事实表属性），一般为整型或浮点型的十进制数值，有可加性、半可加性和不可加性三种类型：•可加性事实是指可以按照与事实表关联的任意维度进行汇总。
•半可加性事实只能按照特定维度汇总，不能对所有维度汇总，比如库存可以按照地点和商品进行汇总，而按时第门章事实表设计丁一间维度把一年中每个月的库存累加起来则毫无意义。
•不可加事实不具备可加性，比如比率型事实。
对于不可加性事实可分解为可加的组件来实现聚集。
2、有事实的事实表有事实表分为三种类型：事务事实表、周期快照事实表和累积快照事实表。
3、无事实的事实表无事实的事实表可以用来跟踪事件的发生。
例如，在给定的某一天中发生的学生参加课程的事件，可能没有可记录的数字化事实，但该事实行带有一个包含日期、学生、教师、地点、课程等定义良好的外键。
利用无事实的事实表可以按各种维度计数上课这个事件。
02事实表设计规则•尽可能包含所有与业务过程相关的事实；•只选择与业务过程相关的事实；•分解不可加性事实为可加的组件；比如订单的优惠率，应该分解为订单原价金额与订单优惠金额•在选择维度和事实之前必须先声明粒度；•在同一个事实表中不能有多种不同粒度的事实；粒度的声明是事实表设计中不可忽视的重要一步，粒度用于确定事实表中一行所表示业务的细节层次，决定了维度模型的扩展性，在选择维度和事实之前必须先声明粒度，且每个维度和事实必须与所定义的粒度保持一致•在同一个事实表中不能有多种不同粒度的事实；•事实的单位要保持一致；•对事实的null 值要处理；在数据库中null值对常用的大于或小于等SQL不生效，建议使用零值填充•使用退化维度提高事实表的易用性；目的主要是为了减少下游用户使用时关联多个表的操作。
数据仓库案例
数据仓库案例随着信息时代的快速发展，数据充斥着人们的生活和工作。
人们越来越关注如何高效地管理和利用这些数据，以提高工作效率和决策能力。
这就催生了数据仓库的出现。
数据仓库是一种以主题为导向，集成、稳定、易于访问的数据集合，用于支持管理决策和业务智能的系统。
某电子商务公司作为一个新型的企业，涉及各种业务，如商品销售、库存管理、顾客管理等。
为了更好地管理和分析这些数据，他们决定建立一个数据仓库。
首先，他们进行了需求分析，确定了数据仓库的目标和内容。
由于销售是企业最关注的方面，他们决定将销售数据作为数据仓库的核心内容。
然后，他们收集了公司历年来的销售数据，包括销售额、销售量、销售渠道等。
为了增加数据的全面性和准确性，他们还收集了其他相关数据，如库存数据、顾客行为数据等。
接下来，他们对收集到的数据进行了清洗和整合。
由于数据来源不同，格式也各不相同，他们需要对数据进行转换和归一化，以确保数据的一致性和兼容性。
同时，他们还进行了数据清洗，将有错误或冗余的数据进行了删除或修复。
然后，他们设计了数据仓库的架构和模型。
他们使用了星型模型来组织数据，将销售事实表与维度表相连接，以实现对销售数据的多维度分析。
另外，他们还设计了一些指标和报表，用于监控销售情况和预测销售趋势。
最后，他们将数据仓库部署到了公司的服务器上，并对用户进行了培训和指导，以确保他们能够充分利用数据仓库的功能。
同时，他们也建立了一支数据仓库运维团队，负责维护和更新数据仓库，以适应企业的发展和变化。
通过建立数据仓库，该电子商务公司取得了许多好处。
首先，他们可以更好地管理和分析销售数据，及时了解销售情况和趋势，以便做出更有效的决策。
其次，他们可以通过数据仓库进行顾客行为分析，了解顾客的偏好和需求，以便精准地进行商业推广。
最后，他们还可以根据销售数据进行库存管理，避免库存过剩或缺货的情况。
综上所述，数据仓库在企业中的应用具有重要意义。
无论是传统企业还是新兴企业，都可以通过建立数据仓库来提高管理效率和决策能力，实现可持续发展。
如何构建数仓指标体系及案例介绍
如何构建数仓指标体系及案例介绍指标体系建设的⽅法——SCDS四步法⼀、构建指标体系在建⽴指标体系之前，我们先了解⼀下指标的构成，在我们⼯作过程中遇见的指标多为派⽣性指标，即，原⼦性指标+修饰词+时间段，修饰词指标本⾝是可选内容，⽽原⼦性指标和时间段为必选内容。
在这⾥，原⼦性指标指的是不可拆分的指标，⽐如：交易额、⽀付⾦额、下单数之类；修饰词多是某种场景的表现，⽐如通过搜索带来的交易等；时间段即为⼀个时间周期，⽐如双⼗⼀期间，618活动期间等。
三者叠加就形成派⽣指标，⽐如“双11这⼀天通过搜索带来的交易额”，如果不需要修饰词，就是“双11这⼀天带来的交易额”。
同样，像此类⽇活、⽉活、次⽇留存、⽇转化率等都属于派⽣指标。
在合理筛选完指标后，就要着⼿建⽴对应的指标体系，主要分为四个步骤：理清业务阶段和⽅向、确定核⼼指标、对指标进⾏核⼼维度拆解、指标的宣贯、存档、落地。
1.理清业务阶段和⽅向对于⼀家公司往往分为三个阶段：业务前期(创业期)业务中期(上升期)业务后期(成熟发展期)针对不同的阶段关注的核⼼指标也是有差别的。
业务前期，最关注⽤户量，此时的指标体系应该紧密围绕⽤户量的提升来做各种维度的拆解，如渠道。
业务中期，除了关注⽤户量的⾛势⼤⼩，更加重要的是优化当前的⽤户量结构，⽐如看⽤户留存，如果留存偏低，必然跟产品模块有关，是不是某个功能流量惩戒效果太差，这也是在分析产品的健康度，为产品体检。
成熟发展期，更多关注的就是产品变现能⼒和市场份额，要关注收⼊指标ROI等，各种商业化模式的的收⼊，同时做好市场份额和竞品的监控，以防⽌新起势⼒抢占份额等。
2.确定核⼼指标此时最重要的是找到正确的核⼼指标，举个例⼦帮助⼤家理解。
例：某款产品的⽇活⼝径是打开APP，通过不断的买量，⽇活也⼀直在上升，然⽽分析时发现，打开APP的⽤户中，3秒跳出率⾼达30%，这是⾮常不健康的，那么当前的核⼼指标⽇活实际上已经有了问题，更加好的核⼼指标应该是停留时长⼤于3秒的⽤户数。
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数仓维度建模具体案例
1. 介绍
数仓维度建模是数据仓库的重要组成部分，通过维度建模可以将
数据仓库的复杂业务数据转化为易于理解和使用的信息，以便于用户
进行分析和决策。
在本文中，将通过一个具体案例来探讨数仓维度建
模的重要性和实践过程。
2. 案例背景
某电商公司在全国范围内销售化妆品、美妆工具以及个人护理用品。
该公司通过互联网销售各种商品，同时还在全国各地设有多家实
体店铺。
基于对业务的深入了解和对市场的分析，该公司决定建立一
个数据仓库，以更好地支持公司的业务决策和管理。
3. 数据仓库架构设计
在设计数据仓库架构之前，首先需要确定数据仓库的目标和需求，包括数据仓库将用于支持哪些业务和决策。
在本案例中，数据仓库的
目标是提供基于销售、顾客和商品等多个角度的业务数据。
因此，数
据仓库的架构包括以下几个部分：
- 数据源层：数据源层主要负责从各种数据源中抽取数据，并将
原始数据存储到数据仓库的存储层中。
在本案例中，数据源层将包括
企业内部数据库、订单系统、商品系统、顾客系统等。
- 存储层：存储层主要负责存储从数据源层中获取的原始数据。
数据存储层应该采用合理的数据模型和数据存储结构，以便于后续的数据查询和分析。
在本案例中，存储层将采用星型模型。
- 数据访问层：数据访问层主要负责提供数据查询和报表分析的功能。
在本案例中，数据访问层将采用OLAP (Online Analytical Processing) 技术来支持多维分析和数据挖掘。
4. 维度建模设计
在数据仓库的维度建模过程中，需要明确业务需求和决策支持，以便于构建适合的数据模型。
在本案例中，数据模型将围绕销售、顾客和商品等模块展开，其中包括以下维度：
顾客维度
顾客维度包括顾客的基本信息以及与顾客相关的其他业务数据。
为便于使用和管理，我们将顾客维度分为以下几个部分：- 个人信息：客户姓名、性别、年龄、地址、电话、邮箱等基本信息。
- 会员等级：客户的会员等级，包括普通会员、银卡会员、金卡会员、白金会员等。
- 购买偏好：客户的购买偏好，包括喜欢的品牌、类别、颜色、价格等。
商品维度
商品维度包括商品的基本信息以及与商品相关的其他业务数据。
为便于使用和管理，我们将商品维度分为以下几个部分：
- 商品基本属性：包括商品名称、品牌、产地、规格、材质、包装、上市时间等。
- 商品类别：商品所属的类别，包括化妆品、美妆工具、个人护
理用品等分类。
- 销售属性：商品的销售属性，包括销售的数量、销售的金额、
售价等。
时间维度
时间维度主要用于支持时间序列数据的查询和分析。
在本案例中，时间维度将按天、月、年等粒度进行划分，包括以下时间属性：- 年：包括年份。
- 季节：按季节划分，包括春季、夏季、秋季、冬季。
- 月：根据月份进行划分。
- 日：根据日期进行划分。
地域维度
地域维度用于支持不同地区、城市或省份的业务数据查询和分析。
在本案例中，地域维度将包括以下几个属性：
- 地区：按地区进行划分，包括华东、华南、华北、西北等。
- 省份：根据省份进行划分。
- 城市：根据城市进行划分。
5. 总结
在本文中，我们通过一个具体案例来探讨数据仓库的维度建模过程。
维度建模是数据仓库的重要组成部分，通过合理的数据模型可以将复杂的业务数据转化为易于理解和使用的信息，以便于用户进行分析和决策。
在应用维度建模技术时，需要根据业务的具体需求和决策支持来进行设计和实现。