当前位置：网站首页 » 话题 » 内容详情

事实表最新娱乐体验_老党员现实表现怎么写(2024年12月深度解析)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：话题更新日期：2024-12-02

事实表

Hive面试题：数据建模的三种主要模型 1. 𐟌 星座模型星座模型（Constellation Schema）是星型模型（Star Schema）的扩展，基于多张事实表，并共享维度信息。与星型模型不同，星座模型允许一个维度表被多个事实表使用。随着业务的发展，星座模型在维度建模中变得越来越常见。 2. 𐟌诸雪花模型雪花模型（Snowflake Schema）是对星型模型的改进。雪花模型的维度表可以包含其他维度表，使得模型更加规范。然而，由于结构复杂，维护成本较高，且性能方面需要关联多层维表，因此性能略逊于星型模型。 3. 𐟌Ÿ 星型模型星型模型（Star Schema）是最常用的维度建模方式。它以事实表为中心，所有维度表直接连接到事实表上，形状如星形。星型模型的维度建模由一个事实表和一组维表组成，具有以下特点：维表只与事实表关联，维表之间没有关联；每个维表的主键为单列，该主键放置在事实表中，作为两边连接的外键；以事实表为核心，维表围绕核心呈星形分布。

阿里数仓分层建模全攻略：从零开始到实战在大数据时代，数据仓库（Data Warehouse）是企业和组织存储、管理和分析数据的重要基础设施。阿里数仓的分层建模方法论，结合了阿里OneData的最佳实践，为企业提供了高效的数据管理方案。下面，我们将深入探讨如何在实习过程中应用这种建模方法。 𐟓Š 明确业务需求和数据源首先，你需要清晰地了解业务需求，包括业务目标、关键业务指标（KPI）和数据来源。特别要关注数据源的类型和来源，确定数据仓库中需要存储哪些数据。 𐟓 确定维度模型根据业务需求和数据源，确定维度模型，包括事实表和维度表。事实表用于存储具体的数据，而维度表则存储与这些数据相关的各种维度信息。 𐟏›️ 分层建模在阿里OneData规范下，数据仓库分为几个层次：ODS数据操作层、CDM数据公共层（包括DIM数据维度层、DWD数据明细模型层、DWS数据汇总层）、ADS数据应用层。 1️⃣ ODS层：贴源层，数据表字段数据名称与数据类型保持和源数据表一致。 2️⃣ 公共层：明细表描述小粒度的事件，汇总表则进行轻度的聚合和汇总。 3️⃣ 应用层：高度定制化，一张ADS表对应一个业务过程，是看板唯一的数据源。 𐟔砧†清建表逻辑根据维度模型以及分层建模的结果，建立具体的表结构和表关系，包括事实表、维度表、聚合表等。 𐟛 ️ 后期维护优化最后，别忘了进行后期的维护和优化，包括数据清洗、数据更新、数据备份等。 𐟓 注意事项确定业务需求：在建模前需要清晰地确定业务需求。确定数据源：数据源是建立数据模型的基础。设计规范的模型：遵循建模规范，包括命名规则、数据结构、数据类型、主键外键约束等。考虑数据一致性：当多个模型存在交叉点时，需要在交叉点处设计合适的数据交换方式或使用特定的数据模型来解决一致性问题。管理变更：在模型中进行变更时，需要记录变更历史和变更原因。定期维护优化：包括数据清洗、数据更新、数据备份等。通过以上步骤，你可以有效地进行阿里数仓的分层建模，为企业提供强大的数据支持。

80元抢购绝版大数据书，跳槽必备！ 𐟓š 我购买这本书的初衷是为了系统地了解数据仓库的相关知识，希望这能帮助我在面试中脱颖而出，从而通过跳槽实现薪资的快速增长。 𐟓– 由于电子版阅读体验不佳，我在某二手书平台抢购了这本稀缺的绝版书，虽然到手成本已经超过了书的定价。今天在平台上搜索这本书，发现仍然需要提前预约和抢购。 𐟓š 这本书是数据从业人员的入门级读物，详细介绍了数据的来源、抽取和存储方法，以及如何使用和管理数据。非常适合初入职场的数据分析师、数据产品经理和数据仓库工程师等数据从业者阅读。 𐟒ᠦˆ‘已经完整阅读了两遍，书中关于数据同步过程中数据漂移情况的处理给我留下了深刻印象。在实际工作中，这类问题经常出现。面试中问得最多的就是数据模型的设计，比如维度表和事实表的设计。

3分钟！速懂Power BI 嘿，大家好！上次我给大家分享了如何快速自学Power BI，这次我决定更深入地讲解一下，带你3分钟快速入门Power BI。赶紧收藏起来吧！首先，Power BI是一个强大的数据可视化工具，可以连接Excel、CSV、SQL等各种数据源，进行数据处理和展示。它的核心模块包括Power Query、Power Pivot和Power View。这三个模块分别对应了数据可视化的三大步骤：数据清洗与处理、数据建模、数据可视化。 𐟌Ÿ Power Query：数据清洗与处理首先，我们需要加载数据。点击主页的“转换数据”按钮，你就能进入Power Query的世界。在这里，你需要确认数据类型，特别是日期和数值型。还要注意转换和添加列的区别。简单来说，转换是在原有列上进行变更，而添加列则是创建一个新列来存放变更后的数值。 𐟓Š Power Pivot：数据建模接下来是数据建模部分。这一步需要处理好维度表与事实表之间的一对多关系。通过数据建模，我们可以将各个部门的数据融合在一起，进行更深入的分析，这是Excel难以实现的功能。 𐟎蠐ower View：数据可视化最后一步是数据可视化。选择合适的可视化图表非常重要，这不仅仅是美化和交互的问题，还要根据数据的维度、大小和展示需求来选择。要让使用者能够轻松、准确地解读数据。你还可以使用切片器、筛选器和书签等功能来加强交互性，深入探索数据。这份Power BI入门教程你学会了吗？希望这篇文章能帮到你，祝大家早日成为Power BI达人！

数据产品经理必备的5个数仓技能 𐟌Ÿ 随着大数据的快速发展和企业数字化转型的推进，越来越多的公司开始建设自己的数据仓库，并建立数据中台。数据仓库的开发不仅仅是技术工程师的工作，还需要数据产品经理的参与，将业务需求与技术相结合，才能真正发挥数据的价值。以下是数据产品经理需要掌握的5个数仓知识： 1⃣️ 数据建模：根据现有业务需求进行数据建模，用指标和维度描述业务流程。这需要深入了解业务，因此由产品经理负责。最终输出的事实表和维度表不一定是具体的物理表，只需描述需要的事实和维度，具体的物理表由开发人员决定。 2⃣️ 数仓分层：了解DWD、DWM、DWS等数仓分层架构的处理逻辑，确定哪些指标需要在DWM层处理，哪些指标需要在DWS层处理，以及每一层需要保留哪些维度。这些规划需要根据业务方的使用需求进行统一规划，最终目标是提高数据仓库的易用性、丰富度和扩展性。 3⃣️ ETL： ETL是数据抽取、转换和加载的简称。它将关系型数据库中的数据抽取出来，并按规则进行转化和整合，最终加载到数据仓库中。对于异常值或缺失值如何处理，需要数据产品经理与业务方协商，并将处理逻辑同步给开发人员。 4⃣️ 大数据技术：需要了解构建数仓架构的技术，以及数据在数仓中的流通方式。常见的数据组件包括Hive、Impala、Hbase、Hadoop、Spark、Flink、Redis、ES、Kafka、Sqoop等。了解每个组件的功能和特点，最好是能够简单使用。 5⃣️ BI：商务智能是一套完整的解决方案，用于将企业数据进行有效整合和展示，快速提供图表并提出决策依据，帮助用户做出明智的业务经营决策。 𐟌Ÿ 当然，掌握这些技能和工具是进入这个行业的基础。用数据分析和解决业务问题，创造有价值的产品，建立高效的数据流程，帮助企业实现降本增效，提高工作效率，才是数据产品经理的核心竞争力。

数据仓库分层设计：一图带你轻松理解嘿，大家好！今天我想跟你们聊聊数据仓库的分层设计。其实，数据仓库的分层设计就像我们平时盖房子一样，需要层层递进，才能最终建成一个稳固、高效的数据仓库。下面我就用一张图来给大家讲解一下这个过程。一、数据缓冲层（STG）𐟏—️ 首先，我们需要一个数据缓冲层，也就是STG（Stage）。这个层次主要负责收集和存储从业务系统中流过来的增量数据。简单来说，它就像是数据仓库的入口，负责把数据从源系统导入到数据仓库中。这个层次的结构基本上和源系统保持一致，主要是为了方便数据的ETL（Extract, Transform, Load）处理。二、数据引入层（ODS）𐟓抦Ž夸‹来是数据引入层，也叫ODS（Operational Data Store）。这个层次主要负责将原始数据几乎无处理地存放在数据仓库系统中。它的结构基本上和源系统保持一致，是数据仓库的数据准备区。这一层的主要职责是将基础数据同步和存储。三、数据公共层（CDM）𐟌 然后是数据公共层，也就是CDM（Common Dimensions Model）。这个层次负责存放明细事实数据、维表数据以及公共指标汇总数据。明细事实数据和维表数据一般根据ODS层的数据加工生成，而公共指标汇总数据则根据维表数据和明细事实数据加工生成。CDM层又可以细分为DIM层、DWD层和DWS层。四、维度层（DIM）𐟓Š 维度层主要负责以维度作为建模驱动，基于每个维度的业务含义，通过添加维度属性、关联维度等定义计算逻辑，完成属性定义的过程并建立一致的数据分析维表。为了避免在维度模型中冗余关联维度的属性，基于雪花模型构建维度表。五、明细数据层（DWD）𐟓‹ 明细数据层以业务过程作为建模驱动，基于每个具体的业务过程特点，构建最细粒度的明细事实表。可以将某些重要属性字段做适当冗余，也就是宽表化处理。六、汇总数据层（DWS）𐟓Š 汇总数据层以分析的主题对象作为建模驱动，基于上层的应用和产品的指标需求，构建公共粒度的汇总指标表。以宽表化手段物理化模型，构建命名规范、口径一致的统计指标，为上层提供公共指标，建立汇总宽表、明细事实表。七、应用数据层（ADS）𐟓Š 最后是应用数据层，也就是ADS（Application Data Service）。这个层次负责存放数据产品个性化的统计指标数据，根据CDM层与ODS层的加工生成。总结好了，以上就是我对数据仓库分层设计的一些理解。希望这张图能帮到你们更好地理解数据仓库的分层设计。如果你有任何问题或者想法，欢迎在评论区留言哦！𐟘Š

大数据课程能学到什么技能？一、数据采集与预处理技能 1. 数据采集技术了解如何从各种数据源获取数据。例如，使用网络爬虫技术从网页中提取数据。可以利用工具如Python中的Scrapy库，通过定义爬虫规则，能自动抓取网页上的文本、图片链接、表格数据等内容。在收集互联网上的新闻数据、电商产品信息等场景中非常有用。对数据库中的数据采集，会学习SQL（Structured Query Language）语言。通过编写SQL查询语句，可以从关系型数据库（如MySQL、Oracle等）中提取所需的数据表、记录和字段。 2. 数据预处理方法数据清洗是关键环节。包括处理缺失值，例如对数据集中的缺失值，可以采用删除含有缺失值的记录、用均值或中位数填充数值型缺失值、用众数填充分类数据缺失值等方法。以一个销售数据集为例，如果部分产品的价格字段有缺失，若数据量较大且缺失比例较小，可以用该产品类别价格的中位数来填充。数据标准化也是重要的预处理步骤。对不同量级的数据特征，如在一个包含客户年龄和收入的数据集里，年龄范围可能是0-100岁，收入范围可能是0-1000万元。通过标准化方法（如Z-score标准化），将数据转换到一个标准范围内，使不同特征在后续数据分析和模型训练中具有相同的权重和可比性。二、数据存储与管理技能 1. 数据库系统知识深入学习关系型数据库的设计原则。包括数据库范式的应用，例如在设计一个图书馆管理系统数据库时，要遵循第一范式（1NF）确保每个字段都是原子的，第二范式（2NF）消除部分函数依赖，第三范式（3NF）消除传递函数依赖，以构建合理高效的数据库结构。同时，会接触非关系型数据库。如MongoDB这种文档型数据库，以文档（类似JSON格式）的形式存储数据，适合存储半结构化和非结构化数据，如用户的评论内容、社交媒体的动态信息等。可以掌握如何在MongoDB中进行数据的插入、查询、更新和删除操作。 2. 数据仓库构建与管理了解数据仓库的架构和模型。例如，星型模型和雪花模型。在构建一个销售数据仓库时，星型模型以事实表为中心，周围连接多个维度表（如时间维度表、产品维度表、店铺维度表等），这种模型简单高效，便于查询和分析销售数据。而雪花模型是对星型模型的扩展，将维度表进一步规范化，虽然增加了数据仓库的复杂性，但在某些情况下可以节省存储空间。掌握数据仓库的ETL（Extract、Transform、Load）过程。通过ETL工具或自定义脚本，能将来自不同数据源的数据抽取、转换（如数据清洗、聚合等）并加载到数据仓库中，为后续的数据分析和决策提供统一的数据视图。三、数据分析与挖掘技能 1. 数据分析工具与方法熟练使用数据分析工具，如Python中的Pandas和NumPy库。Pandas提供了高效的数据结构（如DataFrame）和数据处理函数，可以方便地进行数据筛选、排序、分组和聚合操作。例如，在一个包含股票交易数据的DataFrame中，可以通过Pandas按日期分组并计算每日的平均成交量。NumPy则侧重于数值计算，如进行矩阵运算，在处理图像数据、机器学习算法中的数学计算等场景中有广泛应用。掌握基本的数据分析方法，如描述性统计分析。包括计算均值、中位数、标准差、方差等统计指标，通过这些指标可以快速了解数据的中心趋势和离散程度。 2. 数据挖掘算法学习分类算法，如决策树算法。决策树通过构建树状结构来对数据进行分类，每个节点代表一个属性上的测试，分支代表测试输出，叶节点代表类别。聚类算法也是重点内容，例如K Means聚类。将数据点划分为K个簇，通过不断迭代计算簇中心和重新分配数据点，使簇内的数据点相似度高，簇间的数据点相似度低。在市场细分中，可以根据消费者的购买行为、消费频率等特征将消费者划分为不同的群体，方便企业制定针对性的营销策略。四、数据可视化技能 1. 可视化工具的使用掌握专业的可视化工具，如Tableau。Tableau提供了直观的操作界面，可以连接到各种数据源，通过简单的拖拽操作就能创建各种可视化图表，如柱状图、折线图、饼图、地图等。例如，在分析全球各地的销售数据时，可以使用Tableau创建地图可视化，直观地展示不同地区的销售业绩。也会学习使用Python中的数据可视化库，如Matplotlib和Seaborn。Matplotlib具有高度的灵活性，可以自定义图表的各个细节，如坐标轴标签、颜色、字体等。Seaborn则是在Matplotlib的基础上进行了封装，提供了更高级的统计图表绘制功能，如绘制箱线图、热力图等，方便用户快速呈现数据的分布和相关性。 2. 可视化设计原则了解如何根据数据特点和分析目的选择合适的可视化方式。例如，对时间序列数据，折线图通常是比较好的选择，可以清晰地展示数据随时间的变化趋势；对比较各部分占比的数据，饼图或堆积柱状图更合适。同时，还要考虑颜色搭配、图表布局等因素，确保可视化结果清晰、准确、易于理解。 #大数据# #大数据培训# #北京大数据培训机构排行# #大数据培训班出来能就业# #大数据分析培训机构# #大数据培训班一般多少钱#

婚姻里一切的痛苦，都来源于对人性的无知吗? 其实，婚姻里的一切痛苦恰好来自于绝大部分人接受不了人性的真实面。完全的无知确实可以屏蔽掉精神上的痛苦，不然怎么会有“傻乐”的说法呢？可问题就在于，除了真正的智力异常人士，我们不可能真的处于100%无知的状态，于是，这种既有觉知又不愿接受现实的拧巴状态，成为了婚姻痛苦的根源。 ⠊也就是说，真正让我们感到痛苦且无力的东西，概括起来无非4个字——自欺欺人。 ⠊当我们在谈论无知的时候，更多的是感觉背叛本身揭露了一个人身上的其他面，所以很多人⠤𜚨牥𞗨🙧獧—›苦是发现本身带来的，是想象和现实的巨大冲击造成的，但从实际上来讲，大多数人在婚姻关系里对另一个人的一些特性并不会处于完全无知的状态。 ⠊纵然人性本身是复杂多变的，但这种变化并不是毫无预兆、突然发生的，尤其是在一段婚姻关系里，背叛从来都不是问题的起源，而是婚姻这个系统慢慢崩坏的结果，如果拿你们之间的恩爱面和对方此时的背叛面相比，你确实会感到人性的割裂，但是具体到相处的每一天时，你会发现一切其实都有迹可循。 ⠊比如早在背叛之前，你们就已经不太向彼此交流自己的感受和心情了，比如你会发现对方在很多事情上都对你非常敷衍，甚至还通过言语打压和责怪你，你们之间的情感性交流越来越少，相处时间完全被孩子和家庭事务占据，这些其实都是非常具体且可感知的变化。 ⠊所以你会发现，真正落脚到婚姻关系里，完全无知的情况其实是相对少见的，很多人不是真的对伴侣的人性无知，只是自己刻意蒙蔽了自己的感官，装作无知罢了。 ⠊毕竟当一个和你朝夕相处的人发生情感转移时，这种变化其实是很容易被察觉出来的，就算对方为了掩盖背叛事实表演得天花乱坠，那种流动在彼此之间细微的变化其实也很难被掩饰，更普遍的情况是，早在背叛之前，你其实就已经感知到你们之间的矛盾冲突难以调和，甚至于你们双方都进入一种心照不宣的缄默状态，假装若无其事地正常生活，实际上内心深处都慢慢对伴侣的不作为感到介怀。你不是真的觉察不到他的心猿意马，你只是误以为那些表现只是因为矛盾，并非因为出轨。 ⠊因此，对于很多被出轨的当事人来说，真正让你感觉痛苦的不是他对关系的漠视，而是他竟然用出轨这种方式来表达对关系的漠视，这太可恶了！为什么不能像以前一样，仅仅只是争吵、冷战、互相撕扯呢？他凭什么不遵守游戏规则，给婚姻引入了一个外来的入侵者？ ⠊比如在一段强势的婚姻关系里，你可能一直习惯于对方顺从你、事事遵循你的旨意，当对方忍无可忍时不会立马出轨，但是一定会突然表现出反抗或者拒绝，然而，因为他的这种对抗本质上是一种消极对抗，所以根本无法让你意识到问题的严重性。 ⠊不仅如此，由于习惯了过去牢牢把控话语权的相处模式，他突如其来的反骨让你难以接受，只能以更强势的姿态反压回去，又或者把对方的反常当成一时的情绪不稳定给忽略掉。 ⠊说穿了，是你不想改变过去固有的互动模式，所以装作自己的婚姻没出现问题，也不去深究和分析对方的种种变化。 ⠊你也可能发现平时一贯温和的伴侣突然开始和你顶撞，发泄自己的情绪；细心的他不再事事为你考虑，开始重视自己的生活和外表等等，这些潜藏在生活中的诸多小事其实就是对方开始蠢蠢欲动的证明，而你则固执地活在习惯以及对美好过去的幻想里，拒绝看见这些东西。 ⠊不管具体的形式是什么，可以确定的一点是，在绝大多数的婚姻关系里，对方复杂人性的揭露都不是通过背叛这个单一事件完成的，夫妻之间的对抗与博弈早就从婚姻尚未瓦解的时候就开始了，只是你不愿意承认罢了。 ⠊没有人会真的对人性一无所知，在现实生活中，极度的天真等同于极度的残忍，说明这个人是极度的以自我为中心，拥有着孩童般的翻脸无情。所以，在伴侣复杂性的展露上，绝大部分人是有知的，而背叛只不过是验证了这种变化的存在。 #微博新知博主##家庭婚姻情感##理智与情感##遭到背叛怎么办##出轨的人都是什么心理##婚姻与爱情的本质是什么#

𐟚릈‘不要出名！𐟚릈‘不要被关注！ 𐟓š 如果你也喜欢写作，但总觉得无从下手，那么这本书可能会给你带来一些启发。很多人误以为写作需要天赋，其实不然。即使像海明威这样的大作家，也需要每天读书、看报、写作。他的成功，离不开他的努力和坚持。所以，不要放弃，去读一读这本书吧，说不定你会有所收获！ 𐟖‹️ 海明威认为，写作需要灵感，但灵感并不是天生的。他每天都会读书、看报、写作，这样才能保持文思泉涌。他说：“当你是个作家的时候，你必须得努力让文思持续，因为一旦它没了，天晓得什么时候还能回来。” 𐟓– 海明威的作品往往带有一种独特的笨拙感，这种笨拙感起初可能不被人们接受，但随着时间的推移，这种笨拙感逐渐被人们认为是风格，甚至被模仿。 𐟍𗠦œ‰一次，海明威在床上坐着，喝着葡萄酒，心想如果第一个故事能像他想象的那样好，他就能成为一个伟大的作家。这种对写作的热爱和追求，让人感受到他对写作的执着和热情。 𐟎�𕷦˜Ž威的作品中，角色往往不是直接取自现实生活，而是基于他对人的认知和理解来创造的。他说：“当然。如果作家停止观察，他就完了。但他并不需要有意为之，或者想着这怎么才能被利用。可能最开始的时候是这样的，但后来他看到的所有东西都会进入他了解的，或者见过的东西所在的储备库中。” 𐟌 对于有政治思想的作家来说，他们的作品往往需要跳过政治相关的部分才能更好地理解。 𐟎�𕷦˜Ž威认为，写作不仅仅是对事实的描述，而是通过虚构创造出比真实更真实、更鲜活的东西。他说：“从发生过的事情、存在的事物、你知道的一切和你无法获知的一切中，你能够通过虚构来创造出东西，这就不仅仅是事实表象，而是比任何真实鲜活的事例都要更真实新鲜的东西。你让它活过来了，如果你做得足够好，就能让它永生。这就是为什么你会写作，而不是为了任何其他理由。” 𐟏ᠦœ‰一次，海明威顺道拜访了一个朋友的家。他说：“如果我当时知道自己现在知道的东西，我就会用笔名来写作。我不想出名。我不喜欢公众关注。我对生活仅有的要求只是写作、打猎、钓鱼，以及隐姓埋名。名望让我郁闷难受。” 𐟓 通过这些话语，我们可以看到海明威对写作的热爱和对名望的淡然。他的作品不仅是对生活的真实写照，更是对生活的深刻思考。如果你也对写作有同样的热情和追求，不妨读一读这本书吧！

回顾：古代表哥娶表妹属于近亲，为何很少出现畸形儿？原因简单现实

640 x 511 · jpeg
事实表和维度表是怎么造数据_Power Bi应用之制作数据化运营看板-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
724 x 810 · png
事实表的指标维度表_维度建模的灵魂所在：维度表设计-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

797 x 789 · png
数仓建模之累计快照事实表设计案例 - 走看看
素材来自:t.zoukankan.com
823 x 323 · png
数仓建模之周期快照事实表设计案例 - 走看看
素材来自:t.zoukankan.com

1024 x 571 · png
满满干货！维度表与事实表是什么？_事实表维度表-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

745 x 271 · png
数仓之事实表设计_数仓事实表-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

972 x 377 · png
数据仓库(8)数仓事实表和维度表技术 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

677 x 358 · png
事务事实表、周期快照事实表、累计快照事实表对比_累计快照周期快照区别-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1448 x 618 · png
事实表的分类：事务事实表，周期快照事实表，累计快照事实表_事务事实表周期快照事实表累计快照事实表-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

808 x 675 · png
事实表与维度表-腾讯云开发者社区-腾讯云
素材来自:cloud.tencent.com
715 x 682 · png
【数据仓库】|4 维度建模之事实表设计_事实表维度退化-程序员宅基地 - 程序员宅基地
素材来自:cxymm.net

1017 x 687 · jpeg
数据仓库系列3-事实表 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
756 x 518 · png
数据仓库(8)数仓事实表和维度表技术_数仓事实表和维表链接过程-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1911 x 931 · png
创建并配置事实逻辑表-表-字段-选择-智能数据建设与治理 Dataphin-阿里云
素材来自:help.aliyun.com

973 x 274 · png
理解维度数据仓库——事实表、维度表、聚合表 | 极客之音
素材来自:bmabk.com

1402 x 1500 · png
大数据之路—— 事实表设计_累积型快照事实表的设计过程-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1052 x 647 · png
维度建模（星型、雪花、星座）_能够针对某个领域的分析主题,建立事实表与维度表,设计星型模型或雪花模型。查看、-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

780 x 1102 · jpeg
维度表和事实表Word模板下载_编号lggnzodr_熊猫办公
素材来自:tukuppt.com
717 x 462 · png
数据模型有哪几种_常见的数据分析工具_数据模型三要素-思迈特软件Smartbi
素材来自:smartbi.com.cn

1122 x 744 · png
维、维度、维度表和事实表-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
918 x 604 · png
事务事实表、周期快照事实表、累计快照事实表对比 - dch_21 - 博客园
素材来自:cnblogs.com

1256 x 714 · png
POWER BI星型数据模型介绍 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
640 x 445 · jpeg
事实表的指标维度表_数据仓库中的维表和事实表-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

2566 x 1368 · png
如何配置逻辑表和事实逻辑表的调度依赖配置_智能数据建设与治理 Dataphin-阿里云帮助中心
素材来自:help.aliyun.com

1190 x 200 · png
数仓中的维度表与事实表_数据仓库维度表和事实表-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

500 x 384 · jpeg
BI中事实表和维度表的定义_事实值所在的维度应该存在于定义链接库维度集合中-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
669 x 417 · png
【电商数仓】关系建模与维度建模、维度表和事实表、几种维度模型、数仓建模原则_维度建模dwd表-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1434 x 330 · png
数仓建模——事实表干货教程
素材来自:weibo.com

789 x 838 · png
【数据仓库】|4 维度建模之事实表设计 - X.Jan - 博客园
素材来自:cnblogs.com
995 x 469 · png
【电商数仓】关系建模与维度建模、维度表和事实表、几种维度模型、数仓建模原则_维度建模dwd表-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

803 x 717 · png
Dataphin根据周期快照事实表生成的指标获取数据为空-阿里云帮助中心
素材来自:help.aliyun.com
674 x 452 · png
创建事实表 - DataWorks - 阿里云
素材来自:help.aliyun.com

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)