数据库分析维度有哪些，单个商品可以从哪几个维度来进行数据分析

来源：整理时间：2024-08-01 05:51:40 编辑：黑码技术手机版

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1，单个商品可以从哪几个维度来进行数据分析
2，数据仓库常用的多维数据模型有那几种它们各自有什么特点
3，销售行业ERP数据统计分析都有哪些维度
4，SEM通过哪些维度数据分析
5，数据仓库中查询与分析模式是什么样的

1，单个商品可以从哪几个维度来进行数据分析

单个商品可以从哪几个维度来进行数据分析 A访客行为分析 B转化分析 C. 流量来源 D. 成交分析

关于单个商品可以从哪几个维度来进行数据分析问题献峰网络指出： 1. 访客行为分析 2. 转化分析 3. 流量来源 4.成交分析

单个商品可以从哪几个维度来进行数据分析

2，数据仓库常用的多维数据模型有那几种它们各自有什么特点

行业标准为星型模型按客户化可成为雪花型模型数据按用户视角分为事实和维度比如销售领域销售数据就是事实会有一张行数巨大的销售事实表而客户需要的分析关注角度就为维度比如地区维度表，时间维度表，客户维度表，产品维度表等事实表和维度表呈标准星型关联事实表在中间维度表在周围环绕维度表可按各属性变化快慢客户化拆分成雪花型你可以去了解下数据仓库之父所定义的总线结构可以很好的搭建各个数据集市，进行平行的扩展

数据仓库常用的多维数据模型有那几种它们各自有什么特点

3，销售行业ERP数据统计分析都有哪些维度

当前的企业信息化建设主要包括ERP系统、OA系统等。企业希望实现信息系统数据的整合，对企业资源进行分析汇总，方便对企业相关数据的掌控从而便于对业务流程进行及时调整监控。但是由于系统间数据的组合众多，对于数据的分析维度也有太多选择，由于人力和系统的支持度问题，对于这些可能性的维度都进行数据分析显然并不现实，那么一个销售行业如何针对行业特点、选定维度分析数据呢就成了一个需要思考的问题。本文将结合目前收集到的销售行业的相关成功案例进行分析，找出销售行业的一些关键性维度供数据分析规则制定者参考，以进行有价值的数据维度展示，从而使得这些信息数据更好地为企业决策服务。

销售行业ERP数据统计分析都有哪些维度

4，SEM通过哪些维度数据分析

SEM主要常见维度有展现量、点击率、平均点击价格。但有点击无询盘一切都是白费功夫，所以点击转化率才是最重要的，点击转化率=询盘次数/总点击数。点击数多不代表询盘量就多，询盘与关键词精准度、页面营销力都有密切关系，所以个人认为点击转化率是综合的一个指标，这个指标的高低反应出推广中出现的各种问题如流量精准度、页面营销力、客服在线时间、客服沟通能力等等

比较了解的就topbox（智投分析）和ga，其中topbox（智投分析）是基于云端服务的在线广告管理分析系统，是天拓智投旗下的战略性产品；能精准监测分析sem广告、展示&社交广告、移动广告等各渠道带来的电话呼叫、在线询盘、电子商务订单、在线下载、线上注册等各个维度的营销效果roi。

5，数据仓库中查询与分析模式是什么样的

星形模式是基于关系数据库的数据仓库中的一个著名概念，由于星形连接模式的设计思想能够满足人们从不同观察角度(维)分析数据的需求，所以在基于关系数据库的数据仓库的设计中广泛地使用了星形模式。在使用数据仓库来回答综合性问题的场合，通常可以使用OLAP工具实现记录不多的较高粒度表的维度旋转来满足不同分析的需要;而在数据仓库中较高粒度表中记录非常多或者还要经常回答细节问题的场合，则还必须对数据仓库中记录非常多的较高粒度的表或者细节级表进行维度转换。但通常的OLAP工具难以处理几十万条记录数据表的维度旋转，针对这种应用场合，笔者提出了一种”有选择地使用维的星形模式”，在事实表中避开使用要旋转的维，用存贮过程编写程序高效地实现OLAP工具相应的功能，对星形模式下维的使用原则做出了一定的探索。

（星形模式是一种多维的数据关系，它由一个事实表（fact table）和一组维表（dimension table）组成。每个维表都有一个维作为主键，所有这些维的主键组合成事实表的主键。事实表的非主键属性称为事实（fact），它们一般都是数值或其他可以进行计算的数据；而维大都是文字、时间等类型的数据，按这种方式组织好数据我们就可以按照不同的维（事实表主键的部分或全部）来对这些事实数据进行求和（summary）、求平均（average）、计数（count）、百分比（percent）的聚集计算，甚至可以做20～80分析。这样就可以从不同的角度数字来分析业务主题的情况。）在多维分析的商业智能解决方案中，根据事实表和维度表的关系，又可将常见的模型分为星型模型和雪花型模型。在设计逻辑型数据的模型的时候，就应考虑数据是按照星型模型还是雪花型模型进行组织。当所有维表都直接连接到“ 事实表”上时，整个图解就像星星一样，故将该模型称为星型模型，如图 2 。星型架构是一种非正规化的结构，多维数据集的每一个维度都直接与事实表相连接，不存在渐变维度，所以数据有一定的冗余，如在地域维度表中，存在国家 a 省 b 的城市 c 以及国家 a 省 b 的城市 d 两条记录，那么国家 a 和省 b 的信息分别存储了两次，即存在冗余。销售数据仓库中的星型模型当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上时，其图解就像多个雪花连接在一起，故称雪花模型。雪花模型是对星型模型的扩展。它对星型模型的维表进一步层次化，原有的各维表可能被扩展为小的事实表，形成一些局部的 " 层次 " 区域，这些被分解的表都连接到主维度表而不是事实表。如图 2-3，将地域维表又分解为国家，省份，城市等维表。它的优点是 : 通过最大限度地减少数据存储量以及联合较小的维表来改善查询性能。雪花型结构去除了数据冗余销售数据仓库中的雪花型模型星型模型因为数据的冗余所以很多统计查询不需要做外部的连接，因此一般情况下效率比雪花型模型要高。星型结构不用考虑很多正规化的因素，设计与实现都比较简单。雪花型模型由于去除了冗余，有些统计就需要通过表的联接才能产生，所以效率不一定有星型模型高。正规化也是一种比较复杂的过程，相应的数据库结构设计、数据的 etl、以及后期的维护都要复杂一些。因此在冗余可以接受的前提下，实际运用中星型模型使用更多，也更有效率。