多维数据模型

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该模型用于优化数据库并加速信息检索。通常用于 OLAP（在线分析处理），例如趋势分析、销售预测、财务报告和其他用途。

多维数据模型

数据建模实践
工作模型由用户问题答案的质量决定。值得应用的做法：

1.设定明确的目标
定义最终目标以获得能够提高业务绩效的结果。如果你 纳米比亚 whatsapp 数据 清楚地了解什么会改变或改进建模，效果就会出现。首先定义所需的结果，然后开始对数据建模。

2. 简化模型
工作开始时，模型应该做得小而简单。新的数据集将逐渐添加。

3. 根据事实、维度、过滤器和顺序组织数据
准确回答业务问题，跟踪事实、过滤器、维度和数据顺序。让我们举个例子 - 一家拥有 100 多家商店的零售企业。店主想知道过去一年哪家零售店销售了更多产品 N。

“事实”是每个商店的产品销售数据，“维度”是产品和商店位置。 “筛选”是最近12个月，“订单”是最好的10家商店（列表中从销量最大到最小）。这种组织数据模型的格式可以生成可靠的业务分析。

4.检查再检查
如果您正在为大型项目进行数据建模，那么在下一步之前仔细检查模型非常重要。这种做法可以防止错误。