CDA Level1知识点总结之多维数据透视分析

策略分析

本章是新版新加的内容，考试中占较大比重，学习起来有一定难度，需要引起高度重视。

考点精讲

多维数据模型概述OLAP

针对于表数据结构，以字段或记录作为数据的引用、操作和计算的基本单位的数据。
维度–业务角度，维度字段–文本型，度量—业务行为结果，度量字段–数值型。
数据透视–对零散数据进行汇总分析。
维度表–只包含维度信息，事实表–既包含维度信息，也包含度量信息。
多维数据模型又叫多维数据集、立方体，指相互间通过某种联系被关联在一起的不同类别的数据集合。好处是可以从多角度用数据全面地映射某种业务的实际情况。

多维数据模型创建方法

相邻两表连接汇总，一表出维度，一表出度量，选择汇总计算规则。

对于单向筛选器，箭头出发一侧为维度、指向一侧为度量。OLAP连接汇总时，谁出度量，谁就是主表（谁掌握业务结果数据，谁就是老大）

三种对应关系：
1.一对一。实际场景中几乎不出现。主键与主键相连、两表有相同主键。
2.多对多。会出现，但尽量避免。非主键连接非主键，会造成度量值翻倍。
3.1多对一（单向）。应尽量使用多对一。单向筛选方向时，一表筛选多表。
Type1:一表出维度，多表出度量。
Type2:错误

3.2多对一（双向）。双向筛选方向时，多表可以筛选一表，但筛选方式和一表筛选多表的不同。
Type1:一表出维度，多表出度量。
Type2:一表出度量，多表出维度。

跨表筛选
交叉连接 多种连接模式同时存在，但只有一个模式生效。

三种模式（必考）：
星型模式–一个事实表与多个维度表相连
雪花模式–在星型模式基础上，维度表外连更多维度表
星座模式–多个事实表共用某些维度表

5W2H思维模型

基本透视规则

5种基本透视规则：
合计sum、计数count、平均average、最大值max、最小值min
平均值陷阱：用average求得的总平均值是主键的总平均值。

透视规则扩展

5种对比计算规则：均比（实际值与平均值）、基准比（实际值与基准值）、目标比（实际值与目标值）、标准比（实际值与标准值）、占比（部分与总体、不同区域销售额占比）。
5种时间下汇总规则：MTD月初至当前日期的汇总、QTD季度初至当前日期的汇总、YTD、环比、同比。其中环比同比适合于长周期数据指标。
2种对比汇总规则：对比百分比（实际值/对比值*100%）、差异百分比–（实际值-对比值）/对比值 *100%。
行间透视：针对每行值分别求得整体汇总值，类似开窗函数。

多维透视分析应用

习题汇总