1、表结构数据

字段：整列数
记录：整行数
维度：业务角度
度量：业务行为结果
维度字段：文本型（状态）
度量字段：数值型（交易结果）

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2、事实表&维度表

维度表：只包含维度，只是描述性（产品表，品牌表，客户表）
事实表：包含维度和度量（销售，采购，库存都有交易情况和金额数量）

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3、表结构数据特征 

  1、以字段或记录作为数据的引用、操作及计算的基本单位的数据

1. 第一行为：字段名（唯一）
2. 第二行以后成为：记录
3. 字段不能重名
4. 一个字段有一种类型（整列都是一个类型）

  2.、所有字段记录行数相同

     1. 方形结构（数据要完整，是一个矩阵，连续方形排列；有空值占位NULL）
     2. 记录行数相同
     3. 处理缺失值：
            文本型：
                 1. 影响不大：忽略或替换
                 2. 影响大：与业务员确认后替换或核实后删除
            数值型：
                 应用环节展开

3、一个表中有且只有一个主键

1. 主键物理意义：
    1. 单字段主键：一个字段构成
    2. 多字段联合主键
    3. 非空不重复（主键不能存在NULL，主键唯一）
    4. 定位记录行、字段名+主键值定位具体数值
    5. 以 XXID,XXNo，XX编号 为命名
2. 业务意义：
    1. 表的业务记录单位。在一个数据表中所有非主键的字段都围绕主键展开

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4、表结构数据获取方法

1、 “应用”与“引用”

表格结构数据：应用
表结构数据：引用

应用：手动完成，操作不及时影响数据准确性
引用：产生连接关系，自动引用。数据源变化，表结构也会更新。

2、关系型数据库管理系统（RDBMS）

关系型数据库管理系统（RDBMS）主要任务是企业业务数据存储、检索、访问与共享
RDBMS→DB1(Table1，Table2，Table3)
     →DB2(Table1，Table2，Table3)
     →DB2(Table1，Table2，Table3)

1. 多层级结构
2. OLTP
3. 可量化、结构化数据
4. 提供大部分数据源
5. 不善于分析

3 、商业智能系统-BI（Business Intelligence）

用于企业决策者快速提供完整、准确、深入的数据分析结果，帮助企业决策之实现商业洞察
1. 强于分析
2. 多功能模块构成
3. 两种类型：
    1. 企业商业智能系统
    2. 敏捷性商业智能系统（Power BI）
4. 多维数据集
5. 所见即所得

4、 ETL（Extract-Transform-Load）

将数据从数据源端经过抽取（Extract）、清洗转换（Transform）、加载（Load）到数据仓库
数据量大时候可以先抽取→加载→清洗（ELT）

1. E 抽取：创建与不同数据源的连接关系，对这些数据源中的数据进行引用
2. T 清洗转换：
    1. 清洗：
        筛选过滤不完整、错误、重复的数据记录（删除或补全影响业务较大的数据；人为或程序Bug；不合理的重复记录，如多录入了一次）
    2. 转换：
        1. 对“粒度”不一致的数据进行转换（如一个系列产品有多个型号，只关注一个系列的产品，需要将多个型号转换为一个系列）
        2. 对业务规则不一致的数据进行转换（如：新旧物料号需先转换为新的物料号）
        3. 非结构到结构化的转换（Level 1 不涉及）
3. L 加载：
    将抽取出来的数据经过处理后存到数据仓库，进行存储和使用
    数据仓库（DW）
    除了数据库的内容，还要引用其他相关系统之外的数据（行业市场数据、供应商等公司外部的数据）
    DW: DB + 网页 + CSV + TXT + 其他数据源

5、 数据仓库DW（Data Warehouse）

用来存储分析所需要的的不同数据源上的所有相关数据信息

6、 OLAP（Online Analytical Processing，联机分析处理）

连接信息孤岛、创建多维数据类型

一个完整的BI项目，先后要涉及到：

ETL——DW——OLAP——数据可视化  4个软件

还要经过业务理解，多维度数据获取加工，多维数据获取创建，透视分析规则创建以及分析结果展现。

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5、表结构数据的使用方法

1、表结构数据的横向合并

将不同表中的字段信息合并到同一个表中使用

1. 通过公共字段匹配
    具有相同的记录值的字段（如两个表都有：相同的字段值（不是字段名），允许不一一对应）
2. 左表与右表
    对于SQL:   A join B   A为左表  B为右表
    连接方向：
        1. 左连接：left join  左表为主表，左表应该出ID
        2. 右连接：right join  右表为主表，右表应该出ID
        3. 内连接： inner join  没有主副之分，只保存公共的区域
3. 对应关系
    决定连接结果行数是对项乘积的结果
    
    一对多，多对一，多对多
    一般选择一对多的连接方式（主键→非主键）

4. E-R 图
    多表连接的鸟瞰图

2、表结构数据的纵向合并

多表中的记录合并到同一个表中使用的合并方式称为纵向合并
1. 去重合并（UNION）和全合并（UNION ALL）
2. 满足条件：
    1. 字段个数相同（列相同）
    2. 相同字段的类型相同

3、表结构数据的汇总 

数据透视：对零散数据进行汇总的分析

1. 维度：业务观测角度  （员工）分组依据

2. 度量：业务行为结果  （销售金额）
3. 汇总计算规则：衡量业务好坏  （对销售金额求SUM）聚合规则

透视图可以在零散的表格记录中汇总：各个员工的销售业绩

聚合规则：
1. 合并（SUM）
2. 计数（COUNT /  DISTINCOUNT）
3. 平均 （AVERAGE）
4. 最大值 （MAX）
5. 最小值（MIN）

4. 数据分析的业务意义