指标指标是数据仓库中的核心元素，它是对业务活动的量化描述。一个指标通常由指标加工逻辑、维度和业务限定词等几部分组成。指标不仅反映了业务的实际状况，还为决策提供了重要的参考依据。在数据仓库中，指标可以分为原子指标、派生指标和衍生指标等类型，它们各自具有不同的特点和计算方式。标签标签是用于描述和分类数据...
这符合上面的意思,有标准,一个度量字段肯定是统一单位,例如元、户数。如果一个度量字段,其中的度量值可能是欧元又有可能是美元,那这个度量可没法汇总。在统一计量单位下,对不同维度的描述。 指标与度量的关系:这就得说到指标,我愿意表述为"它是表示某种相对程度的值"。区别于上面的度量概念,那是一种绝对值,尺子...
事实表:每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。事实数据表可能包含业务销售数据,如销售商品所产生的数据。 度量:是事实表中的数值数据(数字)。 维度:是类别数据(如城市,性别,行业等)。 指标:衡量…
维度表:维度表可以看成是用户用来分析一个事实的窗口,它里面的数据应该是对事实的各个方面描述,比如时间维度表,地域维度表,维度表是事实表的一个分析角度。 事实表:事实表其实就是通过各种维度和一些指标值的组合来确定一个事实的,比如通过时间维度,地域组织维度,指标值可以去确定在某时某地的一些指标值怎么样的事实。
数据治理的目标是让数据更好的使用,而数据的应用和分析的过程就不得不理一下:数据指标、数据维度、数据度量这几个概念了。 1. 数据指标 数据指标是用数据表示,用来衡量对象目标的参数或预期中打算达到的指数、规格、标准,是具有(业务)意义的指向和标杆。
度量，是事实表中那些数字的代表，它们量化了业务的各个方面，比如销售总额、库存量等。维度，则是那些赋予数据意义的分类标签，比如产品类别、时间、地点等。指标，是度量与维度的结合，它们揭示了业务的特定维度下的情况，如某个城市的男性互联网从业人数。当事实表呈交叉形式时，维度则以行与列的形式...
维度和度量指标是数据分析的基础,能够帮助我们对数据进行更深入的理解和分析。本文将介绍数据分析中维度和度量指标的概念及其选择方法。 一、维度的选择 维度是指用来描述数据的特征或属性的属性集合,通过维度可以对数据进行分类、分组和过滤。在选择维度时,需要考虑以下几个方面: 1.目标分析 首先要明确自己的分析目标,...
维度:即数据观察的角度,从什么角度分析问题(指标)称为维度,比如:2019年北京地区华为手机的销售量,销售量就是我们要去看的一个指标,维度就是时间维度,地区维度和产品维度。 度量:事实表和维度交叉汇聚的点,度量和维度构成OLAP的主要概念,这里面对于在事实表或者一个多维立方体里面存放的数值型的、连续的字段,就是度...
在OLAP(联机分析处理)中,维度和度量指标是两个重要的概念,它们分别用于描述数据的不同方面。 首先,维度是用来描述数据的特征或者属性的,它通常用于对数据进行分类、分组或者筛选。在一个销售数据的OLAP分析中,维度可以包括产品、时间、地区等,通过对这些维度进行分析,可以了解不同产品在不同时间和地区的销售情况。 而...
一、度量、指标、指标器 度量和维度构成OLAP的主要概念,对于在事实表或者一个多维立方体里面存放的数值型的、连续的字段,就是度量。这符合上面的意思,有标准。一个度量字段肯定是统一单位,比如元、户数。假设一个度量字段。当中的度量值可能是欧元又有可能是美元,那这个度量没法汇总。