维度建模分析(电商)
2022-03-02 18:35:46 19 举报
AI智能生成
维度建模是一种数据仓库设计方法,它将业务过程抽象为度量和维度。在电商领域,维度建模可以帮助我们更好地理解用户行为、商品特性和市场趋势。例如,我们可以使用维度建模来分析用户的购买历史、浏览行为和偏好,从而提供个性化推荐;或者分析商品的销售情况、库存状态和价格波动,以便优化供应链管理。此外,维度建模还可以帮助我们发现潜在的市场机会,例如新的需求趋势、竞争对手的优势和弱点等。总之,维度建模为电商企业提供了一种强大的数据分析工具,有助于提高决策效率和竞争力。
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大纲/内容
确定业务流程
库存
销售
加购
下单
支付
选择支付流程
退货
用户
声明粒度
建议粒度最小化、粒度为SKU级别
事实表的度量值必须保证粒度一致
确定维度
who-(用户维度)(团长、买家)
年龄
性别
姓名
设备类型
爱好
地理位置
what-(SKU维度)
SKU编码
SKU名称
商品大类
商品中类
商品小类
商品创建时间
首次上架时间
定价
售价
成本价
where-(地域维度)
省市县
经纬度
自提点
前置仓(门店)
后置仓
供应商
when-(日历日期,当日时间维度)
支付时间
how-行为类型(方法)
支付的类型
支付宝
微信
现金
其它
why-(原因维度)
购买原因:促销和非促销?
促销名称:满减,打折,无门槛
优惠卷名称
配送模式
今日达
明日达
确定事实
最后把所有的维表冗余到事实表,属于退化维,退化维举例:之前维度表可能会有五六个字段,最后把这张维度表需要到的两三个属性字段放到事实表中,然后这张维度表就弃用啦
支付数量(可加事实)
支付金额(可加事实)
活动优惠金额(可加事实)
团长佣金比例(不可加事实)
优惠券优惠金额(可加事实)
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