10、零售销售数据建模：维度、事实与表结构解析

零售销售数据建模：维度、事实与表结构解析

1. 维度识别

在选定事实表的粒度后，维度的选择就变得清晰明了。产品和交易是显而易见的维度。在主要维度的框架内，还可以考虑其他与 POS 测量相关的维度，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。

1.1 设计原则

一个谨慎的粒度声明决定了事实表的主要维度。如果这些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，那么可以向事实表添加更多维度。如果额外的维度通过导致生成额外的事实行而违反了粒度，则需要排除该维度或重新审视粒度声明。

1.2 适用维度

适用于该案例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 交易票据编号作为一个特殊维度包含在内。

2. 事实识别

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。粒度声明有助于确定思考方向。简单来说，事实必须与粒度相符，在这种情况下，即 POS 交易中的单个产品行项目。

2.1 POS 系统收集的事实

POS 系统收集的事实包括销售数量、每单位常规价格、折扣价格和净支付价格，以及扩展折扣和销售美元金额。扩展销售美元金额等于销售数量乘以净单位价格，扩展折扣美元金额是销售数量乘以单位折扣金额。一些复杂的 POS 系统还提供供应商交付给商店的产品的标准美元成本。如果这个成本事实容易获取且不需要进行复杂的基于活动的成本计算，那么可以将扩展成本金额包含在事实表中。

2.2 事实表结构