数仓分层
2020-03-31 21:38:42 0 举报AI智能生成
电商数仓建模分析
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大纲/内容
数仓分层
ODS
压缩
分区
用户行为数据
启动日志
事件日志
业务数据
基础字典
省份
地区
订单
优惠券领用
活动订单
订单详情
订单状态
支付
退款
SKU商品
SPU商品
品牌
商品一级分类
商品二级分类
商品三级分类
用户
购物车
收藏
评论
活动
活动规则
优惠券
DWD
维度建模
数据清洗
用户启动行为解析
启动日志表
get_json_object
用户行为事件解析
自定义UDF，获取json数据的某个字段
自定义UDTF，配合炸裂函数，侧写展开json数组数据
用户行为事件
基础事件
商品点击
商品详情
商品列表
广告
消息通知
用户后台活跃
点赞
错误日志
商品维度表（全量）
优惠券信息表（全量）
活动维度表（全量）
地区维度表（特殊）
时间维度表（特殊）
订单明细事实表（增量）
支付事实表（增量）
退款事实表（增量）
评价事实表（增量）
加购事实表（每日全量）
收藏事实表（每日全量）
优惠券领用事实表（增量及更新）
ods_coupon_use 表用于更新状态，使用时间等字段
dwd_fact_coupon_use 用于合并历史数据
订单事实表（增量及更新）
ods_order_status_log更新六个状态时间
dwd_fact_order_info用于合并历史数据
用户表（拉链表，每日全量保留旧数据）
拉链表，记录用户数据的使用生命周期，历史数据不会删除，每日追加新的数据，修改历史数据的结束日期
DWS
当日主题聚合，用于DWT层聚合
每日设备行为
以每个设备为主题进统计每日活跃次数
从dwd_start_log表，聚合每日设备活跃次数
每日会员行为
以每个用户为主题进行每日体统计，登录次数，加入购物车次数，加入金额，下单次数，下单金额，支付次数，支付金额
从dwd_start_log聚合每日登录次数
dwd_fact_cart_info聚合每日购物车次数，以及累计金额
dwd_fact_order_info聚合下单次数，累计下单金额
dwd_fact_payment_info聚合支付次数，累计支付金额
每日商品行为
以每个商品为主题，进行每日统计，包括下单次数，金额，件数，支付次数，金额，件数，退款次数，金额，件数，收藏次数，加入购物车次数，金额，评价等。
dwd_fact_order_detail统计每日下单次数，累计金额，累计件数
dwd_fact_order_info用于上面一张表的过滤条件，统计支付次数，累计支付金额，累计件数
dwd_fact_refund_info统计每日退款次数，累计件数，累计金额
dwd_fact_cart_info统计每日加入购物车的次数，累计件数
dwd_fact_favor_info统计每日收藏次数
dwd_fact_comment_info统计每日好评，中评，差评，默认评价
每日优惠券统计
每日活动统计
每日购买行为
以用户，商品为主题，统计每个用户对每个商品的每日购买次数，件数，金额
dwd_dim_user_info_his记录用户基本信息
dwd_dim_sku_info记录商品基本信息
dwd_fact_order_detail统计用户每日对每个商品的购买次数，累计件数，累计金额
DWT
全量主题聚合，服务于ADS层
设备主题宽表
以每个设备为主题进行累计，记录首次登录时间，尾次登录时间，累计活跃天数，当日登录次数
dwt_uv_topic 累加历史数据
dws_uv_detail_daycount累计当日数据
会员主题宽表
以每个用户为主题进行累计
累计首次，尾次登录时间，登录天数，30天登录天数
累计首次，尾次下单时间，下单次数，下单金额，30天下单次数，下单金额
累计首次，尾次支付时间，支付次数，支付金额，30天支付次数，支付金额
dwt_user_topic累加历史数据
dws_user_action_daycount累计当日数据
商品主题宽表
以每个商品为主题进行累计
累计下单次数，件数，金额，30日下单次数，件数，金额
累计支付次数，件数，金额，30日下单次数，件数，金额
累计退款次数，件数，金额，30日下单次数，件数，金额
累计加入购物车次数，件数，30日加入购物车次数，件数
累计收藏次数，30日收藏次数
累计好评，中评，差评，默认评价，30日好评，中评，差评，默认评价
dwt_sku_topic累计历史数据
dws_sku_action_daycount累计当日数据
优惠券主题宽表
活动主题宽表
ADS
分析主题指标
设备主题
设备活跃数
分析日活，周活，月活
dwt_uv_topic分析数据来源
每日新增设备
分析每日新增设备数
沉默用户
分析一次性用户数量
dwt_uv_topic数据来源
本周回流用户
分析上周没登录，本周登录的老用户数量
dwt_uv_topic统计本周活跃用户数量
dws_uv_detail_daycount排除上周登录过的老用户
流失用户
分析最近一周没登录的用户数
留存率
分析昨天大前天增加了多少用户，今天还有多少活跃的数量以及比率
分析昨天前天增加了多少用户，今天还有多少活跃的数量以及比率
分析昨天昨天增加了多少用户，今天还有多少活跃的数量以及比率
dwt_uv_topic 分析数据来源
连续三周活跃用户
分析连续三个礼拜都上线的用户数量
七天内连续三天活跃用户
分析本周，连续三天登录的积极用户
dws_uv_detail_daycount分析数据来源
会员主题
会员主题信息
分析每日新增会员，活跃会员，付费会员
分析总会员，总付费会员
分析活跃度，新鲜度，付费率
数据来源dwt_user_topic
漏斗分析
每日分析总访问人数，加入购物车人数，下单人数，付费人数
分析购物车转化率，下单率，支付率
dws_user_action_daycount 用于分析购物车，下单，支付
ads_uv_count 获取每日访问量
商品主题
商品个数信息
分析商品个数，SPU个数
数据来源dwt_sku_topic
商品销量排行
分析每日销售金额前十
数据来源dws_sku_action_daycount
商品收藏排行
分析每日收藏排行前十
商品加入购物车排行
分析每日加入购物车前十
商品退款率排行(30天）
分析30日退款率前十
商品差评率排行
分析每日差评前十
营销主题
下单数目统计
分析每日的下单笔数，金额，用户数量
数据来源dws_user_action_daycount
支付信息统计
分析每日的支付笔数，金额数，人数，商品数量，以及下单到支付的平均时长
dwd_fact_order_info 计算每日支付平均时长
dws_sku_action_daycount计算每日支付商品类别数量
dws_user_action_daycount计算每日支付人数，笔数，金额数
复购率
分析当月每个用户对每个商品的购买次数，比率
数据来源dws_sale_detail_daycount
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