Question

我正在开发一个旨在捕获网站访问和购买的数据仓库。我们假设通过识别先前网站访问的模式，您可以深入了解当前网站访问的访问者行为

我的事实表的粒度是个人网站访问，如果客户进行购买，我们分配1，如果不购买则分配0。我们的事实是添加剂。我们希望能够探索并了解先前访问的行为如何影响当前访问的行动，因此我试图弄清楚如何对此进行建模。在特定网站上，访问者可以先访问1,2或12个网站。

所以我的问题是如何建模过去的访问维度，包括过去的访问日期，过去的访问活动（购买或不购买，网站上的时间等）。这是桥表的用例吗？

Answer 1

数据仓库中的桥接表主要（完全？）用于处理您似乎没有的多对多关系。

如果您的事实表的粒度是网站访问，那么您不需要“过去访问”维度，因为您的事实表已包含访问历史记录。

这里有两个维度：顾客日期

网站上的时间大概是一个数字，由于您将购买/不购买视为布尔分数（1,0），因此这些都是度量并属于事实表。

“客户”维度适用于您的客户属性。不要在这里采取措施（例如先前的分数）。您还应该考虑如何处理更改（可能是SCD类型2）。

您可以将日期字段直接放在事实表中，但它作为一个单独的维度更强大，因为您可以更方便地按季度，财政年度，公共假期等进行分析。

所以，

示例Fact_Website_Visit表：

Fact_Website_Visit_Key | Dim_Customer_Key | Dim_Date_Key |购买（1,0）| Time_On_Site

示例Dim_Customer维度：

Dim_Customer_Key | Customer_ID | Customer_Demographic

示例Dim_Date维度：

Dim_Date_Key | Full_Date | IsWeekend

为了演示这是如何运作的，我写了一份示例报告，看看销售成功率以及按客户人口统计分类的周末在线上网平均时间：

SELECT
Dim_Customer.demographic,
COUNT(fact.Fact_Website_Visit_Key) AS [# of Visits],
SUM (fact.Purchase) AS [Total Purchases],
AVG (fact.Time_On_Site) AS [Average Minutes Online],
SUM (fact.Purchase)/COUNT(fact.Fact_Website_Visit_Key)*100 AS [% sale success]
FROM
Fact_Website_Visit fact
INNER JOIN Dim_Customer ON fact.Dim_Customer_Key=Dim_Customer.Dim_Customer_Key
INNER JOIN Dim_Date ON fact.Dim_Date_Key=Dim_Date.Dim_Date_Key
WHERE
Dim_Date.IsWeekend='Y'
GROUP BY
Dim_Customer.Demographic

是否存在多值维度的维度建模设计模式

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