レッスン1リレーションシップとキー：Orders→Customers (CustomerID)、Orders→Products (OrderLine table)、Orders→Calendar (OrderDate→DateID)、Sessions→Campaigns (UTM)主キーおよび外部キーが注文、顧客、製品、日付、キャンペーンをどのように接続するかを理解します。参照整合性を保持し、柔軟な分析を可能にする堅牢なリレーションシップ設計を学びます。
Natural keys vs surrogate keysOrders to Customers via CustomerIDOrder lines linking Orders and ProductsOrders to Calendar via DateIDSessions to Campaigns using UTM keysレッスン2カレンダー/日付ディメンション：フィールド（Date, Day, Week, Month, Quarter, Year, IsHoliday, FiscalPeriod）すべてのファクト横断で日付を標準化する再利用可能なカレンダーディメンションを構築します。含める属性、会計カレンダー支援、祝日と期間が時間インテリジェンスをどのように駆動するかを学びます。
Defining the date dimension grainStandard calendar attributesFiscal year and fiscal period fieldsHoliday and special event flagsSupporting multiple time hierarchiesレッスン3コアファクトとディメンションの区別：Orders fact, Sessions/Events fact, Inventory factファクトテーブルとディメンションテーブルを区別し、注文、セッション、在庫のコアファクトを分類します。各ファクトが特定のKPIをどのように支援し、BIモデルで相互作用するかを理解します。
Facts vs dimensions in BI modelsOrders fact and revenue analyticsSessions and events fact usageInventory fact and stock movementsConformed dimensions across factsレッスン4Sessions/Eventsテーブル（ウェブ分析用）：フィールド（SessionID, VisitDate, UserID, Channel, LandingPage, Device, SessionsMetrics, Events）行動データがビジネスファクトと整合するようにウェブ分析のためのセッションおよびイベントをモデル化します。主要フィールド、粒度選択、チャネル、デバイス、エンゲージメントメトリクスを信頼性高くキャプチャする方法を学びます。
Session vs event level grainCore session identifiers and datesChannel, source, and landing page fieldsDevice and platform attributesSession metrics and event countsレッスン5Productsテーブル：サンプルフィールド（ProductID, SKU, Name, Category, Brand, Price, Cost, Weight, SupplierID, CategoryHierarchy）マーチャンダイジング、価格設定、マージン分析を支援する堅牢なProductsディメンションを設計します。主要属性、階層、サプライヤーおよびカテゴリーへのリンクを学びます。
Choosing the product dimension grainCore product identifiers and SKUsCategory and hierarchy attributesPricing, cost, and margin fieldsSupplier and brand relationshipsレッスン6Ordersテーブル：サンプルフィールド（OrderID, OrderDate, CustomerID, ShippingAddressID, OrderStatus, PaymentMethod, Subtotal, Discounts, Shipping, Tax, Total, RefundAmount）クリーンで分析準備完了のOrdersファクトテーブルを定義します。本質的なフィールド、データタイプ、計算ルールを探索し、収益、割引、税、返金がダッシュボードおよびレポート横断で一貫するようにします。
Choosing the grain of the Orders tableCore identifiers and date fieldsMonetary fields and calculation rulesHandling order status and lifecycleModeling refunds and partial returnsレッスン7在庫および履行テーブル：InventorySnapshot, Shipments, Returnsのサンプルフィールド在庫追跡、出荷パフォーマンス、返品分析を支援する在庫および履行テーブルを設計します。主要フィールド、テーブル役割、これらの構造が正確な運用およびBIレポートをどのように供給するかを学びます。
InventorySnapshot table purpose and grainKey InventorySnapshot fields and typesShipments table structure and metricsReturns table structure and metricsLinking inventory to orders and productsレッスン8Marketing Campaignsテーブル：フィールド（CampaignID, Channel, Source, Medium, StartDate, EndDate, Spend, Budget, CampaignName）支出、チャネル、パフォーマンスを統一するMarketing Campaignsディメンションを作成します。主要フィールド、日付範囲、キャンペーンをセッションおよび注文に接続する方法を学びます。
Campaign identifiers and naming rulesChannel, source, and medium fieldsBudget, spend, and pacing metricsCampaign start and end date handlingLinking campaigns to sessions and ordersレッスン9設計パターン：スタースキーマ、緩やかに変化するディメンション（SCD Type 1/2）、粒度定義とその重要性スキーマに証明された次元設計パターンを適用します。スタースキーマ、緩やかに変化するディメンション、明確な粒度定義が曖昧さと不整合なBI計算を防ぐ方法を学びます。
Star schema vs snowflake tradeoffsDefining fact table grain preciselyGrain alignment across related factsSlowly changing dimensions Type 1Slowly changing dimensions Type 2レッスン10Customersテーブル：サンプルフィールド（CustomerID, Name, Email, SignupDate, Country, Region, CustomerSegment, LifetimeValue, AcquisitionChannel, IsVIP）セグメンテーション、リテンション、生涯価値分析を支援するCustomersディメンションをモデル化します。本質的な属性、派生メトリクス、分析のためのプライバシー考慮事項を学びます。
Customer identifiers and deduplicationDemographic and location attributesSignup, lifecycle, and activity datesCustomer segment and VIP flagsLifetime value and churn indicators
