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数据仓库维度建模与行业项目开发

📚 共计 30 章节
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01
维度建模基础
什么是维度建模？为什么需要维度建模？与ER建模的区别，从核心概念建立扎实起点。
概念对比
02
星型模型与雪花模型
星型结构、雪花结构，两种模型对比与选型策略，掌握企业级建模形态。
模型架构
03
事实表设计
事务、周期快照、累积快照三种事实表，粒度选择与设计原则，构建可分析的事实基础。
事实表粒度
04
维度表设计
维度表结构、退化维度、角色扮演维度，设计原则与实战技巧，让维度丰富且一致。
维度退化
05
缓慢变化维度（SCD）
SCD类型1/2/3、混合策略与实战选择，处理历史变化的核心技术。
SCD历史
06
维度建模流程
业务需求分析、粒度声明、维度与事实定义、模型评审，端到端建模方法论。
流程方法
07
数据仓库分层架构
ODS、DWD、DWS、ADS各层职责与设计要点，构建清晰可维护的数仓体系。
分层架构
08
总线架构与一致性维度
总线矩阵、一致性维度与一致性事实，实现跨主题域的数据整合。
总线一致性
09
零售行业案例
零售业务分析、订单事实表、商品维度、时间维度设计，行业实战第一站。
零售案例
10
电商行业案例
电商业务分析、交易事实表、买家/卖家维度、SKU维度设计，高并发场景建模。
电商交易
11
金融行业案例
银行交易分析、账户事实表、客户维度、产品维度设计，严谨合规的金融模型。
金融账户
12
物流行业案例
物流跟踪分析、运单事实表、网点维度、路由维度设计，全链路追踪模型。
物流运单
13
多值维度与桥接表
多值维度问题、桥接表设计、实战应用，解决复杂关联场景。
桥接多值
14
杂项维度
什么是杂项维度？设计策略与实战案例，收纳低基数标志位。
杂项策略
15
维度建模中的层次结构
固定层次、可变层次、递归层次设计，灵活表达组织与分类。
层次递归
16
事实表中的度量
可加性、半可加性、不可加性度量，精准定义分析指标。
度量可加性
17
无事实的事实表
什么是无事实的事实表？设计场景与案例，覆盖事件与覆盖度分析。
无事实覆盖
18
迟到数据与拉链表
迟到数据处理策略、拉链表设计、实战应用，保证数据一致性。
迟到拉链
19
维度建模与ETL
ETL流程设计、维度表加载策略、事实表加载策略，打通建模与数据管道。
ETL加载
20
维度建模与OLAP
OLAP多维分析、上卷下钻、切片切块，释放模型分析能力。
OLAP分析
21
维度建模与数据湖
数据湖与数据仓库融合、湖仓一体架构，现代数据栈下的建模演进。
数据湖湖仓
22
维度建模与实时数仓
实时维度建模、实时事实表设计、Lambda与Kappa架构，迈向实时分析。
实时Lambda
23
维度建模工具
PowerDesigner、ERwin、SQL工具的使用，提升建模效率与规范。
工具PowerDesigner
24
维度建模质量评估
模型质量检查清单、常见设计错误，保障模型健壮性。
质量检查
25
维度建模文档编写
数据字典、模型文档、元数据管理，让模型可读可维护。
文档元数据
26
维度建模团队协作
建模规范、评审流程、版本管理，团队级建模协作实践。
协作规范
27
维度建模性能优化
索引策略、分区策略、聚合表设计，让模型查询飞起来。
性能分区
28
维度建模与数据治理
数据标准、数据血缘、数据质量，治理视角下的模型管理。
治理血缘
29
维度建模实战项目（上）
需求分析、总线矩阵设计、模型设计，从零开始构建完整项目。
实战项目
30
维度建模实战项目（下）
ETL实现、模型验证、性能调优，交付高质量维度模型。
调优交付