12、产品、客户和商店维度的数据建模与数据集市设计

产品、客户和商店维度的数据建模与数据集市设计

在数据建模中,维度表的设计至关重要,它能帮助我们更好地理解和分析业务数据。下面将详细介绍产品、客户和商店这三个维度的设计,以及订阅销售数据集市的构建。

1. 产品维度设计

产品属性因行业而异,在不同行业进行数据建模时,要考虑产品属性的差异。以某娱乐公司为例,其产品属性包括产品 ID、名称、描述、标题、艺术家、产品类型、产品组、产品类别、媒体格式、单价和单位成本等。

由于没有存储产品属性历史值的需求,采用 SCD 类型 1,即覆盖旧的属性值。创建产品维度时,从源系统(Jupiter 系统)的产品表获取列。源系统中的产品表可能是规范化的,需要通过连接主键和外键列进行反规范化,以获得扁平结构。

以下是产品维度的完整结构:
| 列名 | 数据类型 | 描述 | 示例值 |
| --------------- | --------------- | ------------------------------------------------------------ | -------------- |
| product_key | int | 产品维度的代理键,唯一且非空,是产品维度的主键 | 3746 |
| product_code | varchar(10) | 自然键,产品代码是 Jupiter 系统中产品表的标识符和主键,格式为 AAA999999 | FGA334288 |
| name | varchar(30) | 产品名称 | The Panama Story DVD |
| description | varchar(100) | 产品描述

基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测(Python&Matlab实现)内容概要:本文围绕“基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测”展开,结合PythonMatlab编程实现,重点研究大规模电动汽车在电网中的充放电行为建模负荷预测方法。通过蒙特卡洛模拟技术,对电动车用户的出行规律、充电需求、接入时间电量消耗等不确定性因素进行统计建模,进而实现有序充放电策略的优化设计未来负荷曲线的精准预测。文中提供了完整的算法流程代码实现,涵盖数据采样、概率分布拟合、充电负荷聚合、场景仿真及结果可视化等关键环节,有效支撑电网侧对电动车负荷的科学管理调度决策。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识编程能力(Python/Matlab),从事新能源、智能电网、交通电气化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究大规模电动车接入对配电网负荷特性的影响;②设计有序充电策略以平抑负荷波动;③实现基于概率模拟的短期或长期负荷预测;④为电网规划、储能配置需求响应提供数据支持技术方案。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例,逐步运行并理解蒙特卡洛模拟的实现逻辑,重点关注输入参数的概率分布设定多场景仿真的聚合方法,同时可扩展加入分时电价、用户行为偏好等实际约束条件以提升模型实用性。
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