数据仓库_数据建模_指标体系
作者：互联网
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1 概念
(1) 业务板块:比数据域更高维度的业务划分方法,适用于庞大的业务系统.
(2) 维度:维度模型主张从分析决策的需求出发构建模型,为分析需求服务.维度是度量的环境,是我们观察业务的角度,用来反映业务的一类属性.属性的集合构成维度,维度也可以称为实体对象.例如,在分析交易过程时,可以通过买家、卖家、商品和时间等维度描述交易发生的环境.
(3) 属性(维度属性):维度所包含的表示维度的列称为维度属性.维度属性是查询约束条件、分组和报表标签生成的基本来源,是数据易用性的关键.
(4) 度量:在维度建模中,将度量称为事实,将环境描述为维度,维度是用于分析事实所需要的多样环境.度量通常为数值型数据,作为事实逻辑表的事实.
(5) 指标:指标分为原子指标和派生指标.原子指标是基于某一业务事件行为下的度量,是业务定义中不可再拆分的指标,是具有明确业务含义的名词,体现明确的业务统计口径和计算逻辑,例如支付金额.
原子指标=业务过程+度量.
派生指标=时间周期+修饰词+原子指标,派生指标可以理解为对原子指标业务统计范围的圈定.
(6) 业务限定:统计的业务范围,筛选出符合业务规则的记录(类似于SQL中where后的条件,不包括时间区间).
(7) 统计周期:统计的时间范围,例如最近一天,最近30天等(类似于SQL中where后的时间条件).
(8) 统计粒度:统计分析的对象或视角,定义数据需要汇总的程度,可理解为聚合运算时的分组条件(类似于SQL中的group by的对象).粒度是维度的一个组合,指明您的统计范围.例如,某个指标是某个卖家在某个省份的成交额,则粒度就是卖家、地区这两个维度的组合.如果您需要统计全表的数据,则粒度为全表.在指定粒度时,您需要充分考虑到业务和维度的关系.统计粒度常作为派生指标的修饰词而存在.
标签：指标,数据仓库,建模,业务,指标体系,粒度,维度,统计,度量 来源： https://blog.csdn.net/weixin_43875878/article/details/120749087