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为什么要为销售事实表创建产品维度?

销售事实表是一个用于记录销售业务指标和度量的数据表。它包含了与销售相关的各种维度(如时间、地理位置、产品、客户等)以及销售指标(如销售数量、销售金额、利润等)的详细信息。而产品维度是一个用于描述和分类不同产品的维度表,它包含了与产品相关的属性和特征。

为销售事实表创建产品维度的目的主要有以下几个方面:

  1. 分析销售表现:通过将销售事实表与产品维度关联,可以方便地分析不同产品的销售表现。可以根据产品维度对销售指标进行切片和分析,比如了解不同产品的销售额、销售数量、利润等情况。这有助于企业了解产品的销售状况和趋势,从而制定更有效的销售策略。
  2. 产品分类和概述:产品维度提供了对产品进行分类和概述的能力。通过在产品维度表中定义不同的产品属性和特征,可以将产品按照不同的维度进行分类,比如按照产品类型、品牌、规格、价格等。这有助于企业对产品进行梳理和管理,了解不同产品的特点和定位。
  3. 帮助决策制定:通过与产品维度的关联,销售事实表可以为企业的决策制定提供支持。比如在销售报表和分析中,可以根据产品维度对销售指标进行筛选和过滤,以便更加准确地评估产品的销售状况和影响因素。这对于制定产品定价、市场推广、库存管理等决策非常重要。
  4. 提供数据一致性和准确性:通过在销售事实表中引入产品维度,可以提高数据的一致性和准确性。产品维度表中的产品信息被多次使用,可以减少数据冗余和不一致的情况发生。同时,产品维度表也可以作为数据质量的检查点,确保销售数据的正确性和完整性。

对于为销售事实表创建产品维度,腾讯云提供了一系列的云原生解决方案,如云原生数据库TDSQL、容器服务TKE、云原生数据库TBase等,这些产品能够提供高可用、可扩展、弹性伸缩的基础设施和服务,满足企业在云计算环境下的销售数据处理和分析需求。详细信息请参考腾讯云官网相关产品介绍页面。

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数据仓库中的维度表和事实表概述

事实表 每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。事实数据表可能包含业务销售数据,如现金登记事务所产生的数据,事实数据表通常包含大量的行。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纬度表的主键,而维度表包含事实记录的特性。事实数据表不应该包含描述性的信息,也不应该包含除数字度量字段及使事实与纬度表中对应项的相关索引字段之外的任何数据。 包含在事实数据表中的“度量值”有两中:一种是可以累计的度量值,另一种是非累计的度量值。最有用的度量值是可累计的度量值,其累计起来的数字是非常有意义的。用户可以通过累计度量值获得汇总信息,例如。可以汇总具体时间段内一组商店的特定商品的销售情况。非累计的度量值也可以用于事实数据表,单汇总结果一般是没有意义的,例如,在一座大厦的不同位置测量温度时,如果将大厦中所有不同位置的温度累加是没有意义的,但是求平均值是有意义的。 一般来说,一个事实数据表都要和一个或多个纬度表相关联,用户在利用事实数据表创建多维数据集时,可以使用一个或多个维度表。 维度表 维度表可以看作是用户来分析数据的窗口,纬度表中包含事实数据表中事实记录的特性,有些特性提供描述性信息,有些特性指定如何汇总事实数据表数据,以便为分析者提供有用的信息,维度表包含帮助汇总数据的特性的层次结构。例如,包含产品信息的维度表通常包含将产品分为食品、饮料、非消费品等若干类的层次结构,这些产品中的每一类进一步多次细分,直到各产品达到最低级别。 在维度表中,每个表都包含独立于其他维度表的事实特性,例如,客户维度表包含有关客户的数据。维度表中的列字段可以将信息分为不同层次的结构级。 结论

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维度模型数据仓库(四) —— 初始装载

(三)初始装载         在数据仓库可以使用前,需要装载历史数据。这些历史数据是导入进数据仓库的第一个数据集合。首次装载被称为初始装载,一般是一次性工作。由最终用户来决定有多少历史数据进入数据仓库。例如,数据仓库使用的开始时间是2015年3月1日,而用户希望装载两年的历史数据,那么应该初始装载2013年3月1日到2015年2月28日之间的源数据。在2015年3月2日装载2015年3月1日的数据,之后周期性地每天装载前一天的数据。在装载事实表前,必须先装载所有的维度表。因为事实表需要维度的代理键。这不仅针对初始装载,也针对定期装载。本篇说明执行初始装载的步骤,包括标识源数据、维度历史的处理、使用SQL和Kettle两种方法开发和测试初始装载过程。         设计开发初始装载步骤前需要识别数据仓库的每个事实表和每个维度表用到的并且是可用的源数据,并了解数据源的特性,例如文件类型、记录结构和可访问性等。表(三)- 1里显示的是本示例中销售订单数据仓库需要的源数据的关键信息,包括源数据表、对应的数据仓库目标表等属性。这类表格通常称作数据源对应图,因为它反应了每个从源数据到目标数据的对应关系。生成这个表格的过程叫做数据源映射。在本示例中,客户和产品的源数据直接与其数据仓库里的目标表,customer_dim和product_dim表相对应。另一方面,销售订单事务表是多个数据仓库表的源。

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Kettle构建Hadoop ETL实践(四):建立ETL示例模型

从本篇开始,介绍使用Kettle实现Hadoop数据仓库的ETL过程。我们会引入一个典型的订单业务场景作为示例,说明多维模型及其相关ETL技术在Kettle上的具体实现。本篇首先介绍一个小而典型的销售订单示例,描述业务场景,说明示例中包含的实体和关系,并在MySQL数据库上建立源数据库表并生成初始的数据。我们要在Hive中创建源数据过渡区和数据仓库的表,因此需要了解与Hive创建表相关的技术问题,包括使用Hive建立传统多维数据仓库时,如何选择适当的文件格式,Hive支持哪些表类型,向不同类型的表中装载数据时具有哪些不同特性。我们将以实验的方式对这些问题加以说明。在此基础上,我们就可以编写Hive的HiveQL脚本,建立过渡区和数据仓库中的表。本篇最后会说明日期维度的数据装载方式及其Kettle实现。

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【转】多维数据查询OLAP及MDX语言笔记整理

为了满足业务管理和决策的报表系统(包括传统报表、数据仓库、OLAP等)也被创建出来,企业主管通过报表了解企业的总体运行状态。 但是,随着企业间竞争的加剧和市场节奏的进一步加快,企业的日常管理需要对关键业务指标的更加实时的监控和反馈。比如:制造业需要更及时的仓库调度、金融业需要更实时的风险防范、电信业需要更及时的服务指标监控。于是,越来越多的企业提出实时企业的要求,传统的ERP等信息系统和报表系统无法满足这些需求。实时业务监控解决方案旨在更好支撑客户此类需求。 http://www.tuicool.com/articl... 当今的数据处理大致可以分成两大类:联机事务处理OLTP(on-line transaction processing)、联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing)。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的、日常的事务处理,例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果。

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为了满足业务管理和决策的报表系统(包括传统报表、数据仓库、OLAP等)也被创建出来,企业主管通过报表了解企业的总体运行状态。 但是,随着企业间竞争的加剧和市场节奏的进一步加快,企业的日常管理需要对关键业务指标的更加实时的监控和反馈。比如:制造业需要更及时的仓库调度、金融业需要更实时的风险防范、电信业需要更及时的服务指标监控。于是,越来越多的企业提出实时企业的要求,传统的ERP等信息系统和报表系统无法满足这些需求。实时业务监控解决方案旨在更好支撑客户此类需求。 http://www.tuicool.com/articl... 当今的数据处理大致可以分成两大类:联机事务处理OLTP(on-line transaction processing)、联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing)。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的、日常的事务处理,例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果。

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维度模型数据仓库(二十) —— 累积的度量

(五)进阶技术         15. 累积的度量         本篇说明如何实现累积月底金额,并对数据仓库模式和初始装载、定期装载脚本做相应地修改。累积度量是半可加的,而且它的初始装载比前面做的要复杂的多。         可加、半可加、不可加事实         事实表中的数字度量可划分为三类。最灵活、最有用的度量是完全可加的,可加性度量可以按照与事实表关联的任意维度汇总。半可加度量可以对某些维度汇总,但不能对所有维度汇总。差额是常见的半可加度量,除了时间维度外,它们可以跨所有维度进行加法操作。另外,一些度量是完全不可加的,例如比率。         修改模式         建立一个新叫做month_end_balance_fact的事实表,用来存储销售订单金额的月底累积值。month_end_balance_fact表在模式中构成了另一个星型模式。新的星型模式除了包括这个新的事实表,还包括两个其它星型模式中已有的维度表,即product_dim和month_dim。图(五)- 15-1显示了新的模式。注意这里只显示了相关的表。

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领券