# 数据仓库与粒度在盈利性分析中的应用
在当今的商业环境中，数据分析已成为企业获取竞争优势的关键。数据仓库作为存储和管理大量数据的系统，对于企业的决策支持至关重要。本文将探讨数据仓库中的粒度概念，以及它在盈利性分析中的应用。
## 什么是数据仓库？
数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的系统，通常用于支持企业的决策制定。与传统的数据库不同，数据仓库通常包含历史数据，并且是为查询和分析而优化的
原创
2024-07-28 09:03:34
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概述 粒度问题是设计数据仓库的一个最重要方面。粒度是指数据仓库的数据单位中保存数据的细化或综合程度的级别。细化程度越高，粒度级就越小；相反，细化程度越低，粒度级就越大。数据的粒度一直是一个设计问题。数据仓库环境中粒度之所以是主要的设计问题，是因为它深深地影响存放在数据仓库中的数据量的大小，同时影响数据仓库所能回答的查询类型。粒度的大小需要数据仓库在设计时在数据量大小与查询的详细程度之间作出权衡。粒
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2023-10-17 08:08:37
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1、封锁粒度是什么？封锁对象的大小称为封锁的粒度封锁对象：逻辑单元、物理单元2、选择封锁粒度的原则？封锁粒度和系统的并发度、系统的开销密切相关封锁的粒度越大 数据库能够封锁的数据单元就越少，并发度就越小，系统开销也就越小封锁的粒度越小 数据库能够封锁的数据单元就越多，并发度就越高，系统开销也就越大 因此封锁粒度是一把双刃剑，所以在一个系统当中如果能够提供多种封锁粒度
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2024-10-26 22:19:18
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1 确定数据粒度的基本准则 数据粒度是指数据仓库中保存数据的细化或综合程度。数据仓库中包含大量数据表，这些数据表中的数据以什么粒度来存储，会对信息系统的多方面产生影响。在做 数据仓库设计时，设计者确定以数据的什么层次作为粒度的划分标准，将直接影响到数据仓库中数据的存储量及查询质量，并进一步影响到系统是否能满足最终用户 的分析需求。一般情况下，根据数据粒度划分标准
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2023-06-07 12:51:40
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粒度是描述数据存储和表示的详细程度。在数据库设计中，理解和正确选择粒度是非常重要的，因为它直接影响到数据的存储效率、查询性能和数据分析的灵活性。 文章目录粒度的类型：案例粒度选择的考虑因素实际应用 粒度的类型：细粒度（Fine-Grained）: 数据存储在非常详细的层面。这意味着记录的每个小部分都被单独存储和管理。粗粒度（Coarse-Grained）: 数据存储在较高的、更概括的层面。这种方式
数据仓库中的粒度是指数据的详细程度，同样为了描述一个情况，我可以用很多的数据，但同样我也可以只用必需的数据。而这起决于存储器。如果有很大的硬盘，那就没有我们不能存的事情。所以，估计一年内里表中的最大行数和最小行数，是设计者的最大问题。这里牵扯到了一个概念：上下限推测的方法。（别问我，我也不懂）
然后通过简单的计算可以知道数据库大概的情况，然后可以调整我们的策
概述粒度问题是设计数据仓库的一个最重要方面。粒度是指数据仓库...
原创
2022-11-28 14:46:54
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Datawhale分享 最新：OpenAI，编辑：Datawhale就在刚刚，OpenAI 正式宣布，OpenAI将转型为公共利益公司（public benefit corporation），将会采用更为传统的公司架构。在新架构下，包括微软在内的股东将直接持有公司股权，而不是仅享有未来利润分配权的股份。根据声明，若重组完成，公益企业（盈利部门）将负责 OpenAI 的运营和业
# 数据仓库中数据的粒度
数据仓库是组织在数据存储和分析方面的重要组成部分，其主要目的是为了解决企业在数据整合与分析中的复杂问题。数据的粒度是一个关键的概念，它决定了数据的详细程度和分析的灵活性。本文将深入探讨数据仓库中数据的粒度，并通过代码示例加以说明，最后给出一些最佳实践。
## 什么是数据粒度？
数据粒度（Data Granularity）是指数据存储中每条记录所包含的信息细节程度。简
确定粒度是数据仓库开发者需要面对的一个最重要的设计问题。其主要问题是使其处于一个合适的级别，粒度级别既不能太高也不能太低。 1、粗略估算 确定适当粒度级别所要做的第一件事就是对数据仓库中将来的数据行数和所需的DASD（直接存储设备）数进行粗略估算。对将在数据仓库中存储的 数据的行数进行粗略估算对于体系结构设计人员来说是非常有意义的。如果数据只有1万行，那么
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2023-11-09 04:19:11
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数据仓库的粒度 数据仓库中的粒度是指数据的详细程度，同样为了描述一个情况，我可以用很多的数据，但同样我也可以只用必需的数据。而这起决于存储器。如果有很大的硬盘，那就没有我们不能存的事情。所以，估计一年内里表中的最大行数和最小行数，是设计者的最大问题。这里牵扯到了一个概念：上下限推测的方法。（别问我，我也不懂） 然后通过简单的计算可以知道数据库大概的情况，然后可以调整我们的策略。说的仔细一点，我们可
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2024-01-12 23:09:29
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作者：作为一名商务专业人士，我希望能从我的业务合作伙伴和供应商那里，获得与我在喜欢的商店进行购物时所获得的相同水准的服务。
那么你会怎么做呢？如果你是一个请定义出你希望的客户体验是怎样的请创建出一个品牌，它能够与你希望你的公司出名所在较好地匹配将你的愿景与公司的整体品牌承诺和运营联系起来这种朝着盈利性客户体验的转变并不是一蹴而就的，它往往需要伴随着文化的转变、整个企业的重新定位、
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精选
2013-02-22 10:45:17
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市场营销：管理盈利性客户关系
原创
2022-12-20 19:23:25
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第一篇：数据仓库的概述1.数据仓库基本概念 数据仓库是一个面向主题的、集成的、不可更新的、随时间变化的。 它用于支持企业或组织的决策分析处理。2.数据分层 ODS(Operatitional data store)层：称为源数据层，表结构与业务系统的表保持基本一致。通常在ODS层主要做一些字段的筛选，枚举值的转换，统一编码，异常值与缺失值的处理等操作。 DIM层：这层主要放一些维表，公共的
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2023-08-11 12:13:29
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编者\
道而驰，不要让单纯的盈利毁了你的游戏。大家都明白，下图只是一个玩笑。在《无尽的任务》中，有玩家
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2023-04-03 20:35:22
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建立数据仓库是一个解决企业数据问题应用的过程，是企业信息化发展到一定阶段必不可少的一步，也是发展数据化管理的重要基础。数仓的知识市面上的书籍和文章不少，但是实际实施依据行业不同，企业核心诉求不同，从技术到方法论各有不同。如何实施数仓项目，本文先以传统行业的数仓切入，从整体上讲下数据仓库的实施方法论！数据仓库的通用实施步骤一、需求分析需求分析是数据仓库项目最重要的一个环节，数仓说到底还是服务于业务，
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2023-12-18 11:42:30
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关于数据仓库建设相关的。以前做项目一直通过PowerQuery进行数据加工处理，再使用PowerBI Desktop进行数据分析展现，没有单独构建数据仓库的概念。通过这个文章找到中软易通官网，了解一些免费的ETL工具介绍和视频后发现原来通过ETL工具建立数据仓库确实可以比较简单。（注意：这里的简单是相对的，主要还是我们需要有数据仓库相关的知识尤其是数据仓库维度建模，后期我会专门针对维度建模写一个维
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2023-11-01 17:24:10
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仓库设计需要数据分析 数据分析是仓库规划设计的前提工作。仓库设计规划只有基于全面而准确的数据分析，才有可能成功。 对仓库的数据进行分析的目的是为了更好地认清产品的特性，明确企业的要求，为以后的规划设计提供数据支持。 数据分析的四个维度 产品分析、数量分析、流程分析和时间分析。 产品分析主要涉及对产品种类和订单件数
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2023-08-12 15:05:32
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数仓1. 数据分层1.1 ods层1.2 dw层1.2.1 dwd层1.2.2 dws层1.2.3 dim层1.3 dm层2. 表的种类和特征3. 拉链表4. 数据建模4.1 业务建模4.2 领域概念建模4.3 逻辑建模4.4 物理建模5. 数据模型5.1 星型模型5.2 雪花模型5.3 星系模型5.4 Data Vault模型6. 建模方法6.1 范式建模法（ThirdNormal Form，
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2024-01-14 09:03:57
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I. 执行驾驭2025-2026年盈利性软件的格局 本报告旨在全面分析当前及未来（特别是2025-2026年）最具盈利潜力的软件项
