维度设计是什么,维度设计是什么意思

数仓设计--维度(全量、拉链表)

1、维度属性通常不是静态的，而是会随时间变化的，数据仓库的一个重要特点就是反映历史的变化，所以如何保存维度的历史状态是维度设计的重要工作之一。

2、顾名思义，缓慢变化维度（slowly changing dimension， SCD）就是数据仓库维度表中，那些随时间变化比较不明显，但仍然会发生变化的维度。

3、事实表作为数据仓库维度建模的核心，紧紧围绕着业务过程来设计。

4、近源模型区：主要是将所有入数据仓库的数据表按历史拉链表或事件表（APPEND算法）的方式保留所有历史数据，因此模型设计较简单，只需要基于源系统表结构，对字段进行数据标准化后，增加保留历史数据算法所需要的日期字段即可。

5、按照业务实际，数仓区分为ODS、DW、SCD、RPT层，DIM维度层会贯穿所有层使用，为方便后台查询会放到RPT层。ODS层存放的是从业务源系统同步过来的数据，表名增加【ODS_业务简写_】前缀，表结构和数据结构保持与源系统一致。

维度建模的流程

应该先优先考虑为业务处理获取最有原子性的信息而开发维度模型。原子型数据是所收集的最详细的信息，这样的数据不能再做更进一步的细分。

维度的设计过程就是确定维度属性的过程 当具有多层次的维度属性，按照第三范式进行规范化后形成一系列维度表，而非单一维度表，这种建模称为雪花模式。 将维度的属性层次合并到单个维度中的操作称为反规范化。

当然，原子数据也可以通过概要维度建模进行补充，但企业用户无法只在汇总数据上工作，他们需要原始数据回答不断变化的问题。

事实表作为数据仓库维度建模的核心，紧紧围绕着业务过程来设计。

建设数据仓库/数据集市的模型 数据仓库/数据集市的模型是在需求分析的基础上建立起来的。数据仓库/数据集市建模除了数据库的ER建模和关系建模，还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。

带有时间因素的多维设计什么意思

1、多维是指由4条或者更多条维度组成的空间。一维是线，二维是面，三维是静态空间，四维是动态空间（因为有了时间）。我们在物理学中描述某一变化着的事件时 所必须的变化的参数。这个参数就叫做维。几个参数就是几个维。

2、是指一个事物或概念具有多个不同的方面或维度。这些方面或维度可以是空间上的、时间上的、文化上的、心理上的等等，多维性的概念用于描述复杂的系统、现象或问题，因为涉及到多个因素和变量的相互作用。

3、一个远离平衡态的系统，在局部上表现为平衡态，整个系统好像由许许多多这样的局部拼缀而成。

4、问题五：财务数据多维度的运算是什么意思？都有哪些维度啊？举几个例子就行。

5、对四维空间，比比三维空间多了时间轴，一般人可能只是认为在长、宽、高的轴上，再加上一根时间轴，但对于其具体情况，大部分的人仍知之甚少。

交互设计五维度

1、将交互设计概念做了有机的整合，鼓励设计师或分析师从“重新确定参与者、定位行为动机、规划行为过程、谋求新的手段、营造新的场景和环境”五个维度进行设计和创新。

2、交互设计包含五个要素：用户、行为、目标、场景、媒介。

3、用户、场景、媒介/工具、目标、行为是交互设计中的五要素 People用户 用户，要明确我们需求用户是哪类人，我们究竟为谁做设计。用户类型有两个维度：角色分类和使用程度。

大数据分析基础——维度模型

维度是维度建模的基础和灵魂。在维度建模中，将度量称为“事实” ， 将环境描述为“维度”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。例如， 在分析交易过程时，可以通过买家、卖家、商品和时间等维度描述交易发生的环境。

事件模型是用户行为数据分析的第一步，也是分析的核心和基础，它背后的数据结构、采集时机以及对事件的管理是事件模型中的三大要素。

通过数据分析模型，不仅能降低运营人员的认知成本，还能帮助我们拨冗化简复杂问题，快速理解客观事物，轻松上手数据分析。

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