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数据仓库专题20-案例篇:电商领域数据主题域模型设计v0.2(改进意见征集中)

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数据饕餮
发布2019-01-14 15:34:48
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发布2019-01-14 15:34:48
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文章被收录于专栏:数据饕餮数据饕餮

一、电商分类(平台+自营+复合)

 (1)平台型电商:淘宝+天猫+百度Mall等;

 (2)自营型电商:

        2.1 综合型:京东(早期)+当当(早期);

        2.2 垂直型:好像这种类型越来越少了;

 (3)复合型电商(平台+自营):京东+当当+亚马逊等;

 二、平台型电商特点(三无+两有+一核心)

 (1)三无:无商品、无库存、无物流;

 (2)两有:有钱+有人;

 (3)一核心:数据

三、主题域模型-L0级:v.1

四、主题域模型-L1级:v0.1

五、主题域模型划分要点

主题域模型设计要点: 1.对标法; 2.归纳法; 以上两种方法都会面临同样的问题,即数据主题域划分的依据和可信度问题。如果针对 熟悉的行业或者相对成熟的行业领域,其实对标法,足够结果问题。而如果是非专业领域,则建议前期不必追究,后续逐步完善的应对策略。在没有对数据进行深入 分析的时候,主题域的分类,肯定是会有问题。即: 1.成熟领域(熟悉):直接对标; 2.非常熟(熟悉)领域:总结归纳,逐步、迭代完善。

六、数据分类体系

 1.领域:domain

 2.主题域:subject area;

 3.主题:Topic;

七、未完待续

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原始发表:2018年02月07日,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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