维度建模方法课件2023REPORTING• 维度建模简介• 维度建模的基本概念• 维度建模的步骤• 维度建模的常见方法• 维度建模的实践应用• 维度建模的挑战与解决方案• 维度建模案例研究目 录CATALOGUE2023PART 01维度建模简介2023REPORTING定义与特点定义维度建模是一种数据建模方法，它将数据组织成星型模式或雪花型模式，以更好地支持数据仓库的查询和分析。特点维度建模强调从业务角度出发，将数据组织成易于理解和分析的结构，支持多维分析和数据挖掘。提高数据分析效率维度建模能够提供清晰的数据结构，方便用户快速理解和查询数据，提高数据分析效率。支持决策制定通过多维分析和数据挖掘，维度建模能够帮助企业更好地了解市场和客户需求，支持决策制定。降低数据管理成本通过统一的数据建模方法，维度建模能够降低数据管理成本，提高数据管理效率。维度建模的重要性维度建模最初起源于 20 世纪 90 年代，随着数据仓库和商业智能的发展而逐渐被广泛应用。历史随着大数据和云计算技术的不断发展，维度建模也在不断演进和完善，以更好地支持海量数据的分析和处理。发展维度建模的历史与发展PART 02维度建模的基本概念2023REPORTING事实表事实表是维度建模的核心，用于记录业务交易和事件。事实表通常包含大量的数据行，以反映业务活动。它包含度量值和与之关联的维度，用于衡量和分析业务。常见的业务交易事实表包括销售、退货、库存移动等。维度表01维度表提供业务上下文，用于描述和组织事实表中记录的数据。02维度表包括描述性属性，如时间、客户、产品、地点等。通过将维度表与事实表关联，可以分析不同维度之间的业务活动。03010203度量是用于量化业务活动的数值，如销售额、数量等。指标是度量的汇总或计算结果，用于分析和评估业务绩效。度量和指标用于衡量业务目标是否达成，以及评估业务趋势和比较不同时间段的数据。度量与指标层次结构01层次结构是维度之间的层级关系，用于组织和呈现数据。02层次结构可以包括时间、组织、地理等维度，用于分析不同层次的数据。03通过层次结构，可以深入分析细节数据或从宏观角度查看汇总数据。聚合规则定义了如何将事实表中的度量值与维度表中的属性进行组合。聚合规则包括简单聚合（如求和、平均值）和复杂聚合（如累计、移动平均）。聚合规则用于生成汇总数据，以便快速了解业务概况和趋势。010203聚合规则PART 03维度建模的步骤2023REPORTING确定业务目标明确数据仓库或数据湖的目...
