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(1)数据分析的维度建模——定义
维度模型是数据仓库领域另一位大师Ralph Kimball 所倡导的。维度建模以分析决策的需求出发构建模型，构建的数据模型为分析需求服务，因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求，同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能，更直接面向业务。典型的代表是我们比较熟知的星形模型。
星型模型
维度退化
星型模型由一个事实表和一组维表组成。每个维表都有一个维作为主键，所有这些维的主键组合成事实表的主键。强调的是对维度进行预处理，将多个维度集合到一个事实表，形成一个宽表。
这也是我们在使用hive时，经常会看到一些大宽表的原因，大宽表一般都是事实表，包含了维度关联的主键和一些度量信息，而维度表则是事实表里面维度的具体信息，使用时候一般通过join来组合数据，相对来说对OLAP的分析比较方便。
(2)数据分析的维度建模——建模方法
通常需要选择某个业务过程，然后围绕该过程建立模型，其一般采用自底向上的方法，从明确关键业务过程开始，再到明确粒度，再到明确维度，最后明确事实，非常简单易懂。
以下是阿里的OneData的建模工作流，可以参考。
(3)数据分析的维度建模——优缺点
优点：技术要求不高，快速上手，敏捷迭代，快速交付;更快速完成分析需求，较好的大规模复杂查询的响应性能
缺点：维度表的冗余会较多，视野狭窄
以上就是有关于数据分析的维度建模的相关内容，以及相应的解析，不论你是已经入职数据分析师岗位的新人，还是打算进入数据分析岗位的小白，以上的内容都或多或少会对大家有所帮助，环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。
