10、零售销售数据建模与分析

零售销售数据建模与分析

1. 确定维度

在选定事实表的粒度后，维度的选择就变得清晰明了。产品和交易维度会立即显现出来。在主要维度的框架内，我们可以思考是否还有其他维度可用于销售点（POS）测量，例如销售日期、销售发生的商店、产品销售时的促销活动、处理销售的收银员，以及可能的支付方式。

设计原则

• 仔细定义的粒度声明决定了事实表的主要维度。如果额外的维度在主要维度的每个组合下自然地只呈现一个值，那么可以将这些额外维度添加到事实表中。
• 如果额外维度因导致生成额外的事实行而违反了粒度，那么该维度需要被排除，或者需要重新审视粒度声明。

在零售销售案例中，适用的描述性维度包括：日期、产品、商店、促销、收银员和支付方式。此外，POS 交易票号作为一个特殊维度被包含在内。

2. 确定事实

设计的第四步也是最后一步，是仔细确定哪些事实将出现在事实表中。粒度声明有助于我们明确思考方向。简单来说，事实必须与粒度相符，在这个案例中，即 POS 交易中的单个产品行项目。

事实类型

• 销售数量 ：例如鸡肉面条汤的罐数。
• 单价 ：包括常规单价、折扣单价和净支付单价。
• 扩展金额 ：扩展销售金额等于销售数量乘以净单价；扩展折扣金额是销售数量乘以单位折扣金额。
• 成本 ：一些复杂的 POS 系统会提供供应商交付给商店的产品标