Lekcija 1Objekti trgovin in lokacij: Store_ID, Store_Name, Region, Country, ChannelDoločite objekte dimenzij trgovin in lokacij za maloprodajno analizo. Naučite se modelirati identifikatorje trgovin, imena, regije, države in kanale ter kako te lastnosti podpirajo poročanje o uspešnosti po geografiji in kanalih.
Store_ID as the store business keyStore_Name standards and cleansingRegion and country hierarchiesChannel classification and mappingLocation attributes for filteringLekcija 2Ključi, povezave in psevdonimi: tehnike za konformne dimenzije in večkratne povezave z isto tabeloModelirajte ključe, povezave in psevdonime za podporo konformnim dimenzijam. Naučite se povezovati skupne dimenzije z več dejstvi, izogibati se zankam in uporabljati psevdonime tabel za različne vloge ali poti v shemi vesolja.
Natural versus surrogate keys in designInner and outer join choicesCreating and using table aliasesResolving join loops with contextsValidating join paths with sample queriesLekcija 3Osnovni objekti vesolja: Sales_Revenue (sum), Units_Sold (sum), Gross_Margin (sum), Discount_Amount (sum)Načrtujte osnovne mere dejstev prodaje, na katere se zanašajo uporabniki. Naučite se modelirati prihodke, enote, maržo in popuste kot aditivne mere, določiti vedenje agregacije in dokumentirati poslovna pravila za vsako metriko v vesolju.
Business definition of Sales_RevenueUnits_Sold measure and aggregation rulesGross_Margin calculation and validationDiscount_Amount sourcing and logicMeasure formatting and number scalingLekcija 4Izpeljani in izračunani objekti: spremenljivke za Margin_Pct, Stock_Turnover, Days_of_Inventory, Slow_Mover_FlagUstvarite izpeljane in izračunane objekte, ki povzamejo poslovno logiko. Naučite se graditi odstotek marže, promet zalog, dni zalog in zastavice počasnih gibalk, pri čemer ohranjate formule vzdrževane in dobro dokumentirane.
Margin_Pct formula and rounding rulesStock_Turnover calculation optionsDays_of_Inventory business definitionSlow_Mover_Flag thresholds and logicValidating derived metrics with samplesLekcija 5Dodatni objekti vesolja: Selling_Price (detail), Cost_of_Goods_Sold (detail), Stock_Level (snapshot), Stock_Value (calculated)Modelirajte dodatne podrobne in posnetkovne mere, ki obogatijo analizo. Naučite se razkriti prodajno ceno, stroške prodanih blagov, raven zalog in vrednost zalog ter razumeti, kdaj uporabiti podrobne proti agregiranim objektom v poročilih.
Selling_Price as a detail objectCost_of_Goods_Sold sourcing and rulesStock_Level as a snapshot measureStock_Value as a calculated measureChoosing detail versus aggregated objectsLekcija 6Upravljanje več tabel dejstev: vrste povezav, konteksti in psevdonimi za preprečevanje pastem ventilatorjev in prepadovVarno obravnavajte več tabel dejstev v enem vesolju. Naučite se strategij povezav, kontekstov in psevdonimov za izogibanje pastem ventilatorjev in prepadov, zagotavljajoč, da kombinirana poročila o prodaji in zalogah vračajo natančne, nepodvojene rezultate.
Identifying fan and chasm trap patternsJoin strategies for multiple fact tablesUsing contexts to isolate fact combinationsAliases to separate incompatible joinsTesting combined sales and stock queriesLekcija 7Objekti dimenzij: Product_ID, SKU, Product_Category, Product_Subcategory, BrandNačrtujte robustne objekte dimenzij izdelkov za analizo. Naučite se razkriti ID-je, SKU-je, kategorije, podkategorije in blagovne znamke, upravljati počasi spreminjajoče se lastnosti ter zagotoviti dosledne povzetke izdelkov po vseh tabelah dejstev.
Product_ID as primary business keySKU granularity and uniquenessProduct_Category hierarchy designProduct_Subcategory relationshipsBrand attributes and reporting useLekcija 8Izogibanje dvojnemu štetju: določanje jasnega zrna, uporaba kontekstov zavednih agregacij in razlaga pol-aditivnih merRazumite, kako preprečiti dvojno štetje v agregiranih poročilih. Naučite se določiti jasno zrno dejstva, uporabljati objekte in kontekste zavedne agregacije ter pravilno obravnavati pol-aditivne mere, kot so zaloge in stanja skozi čas.
Defining a clear and consistent fact grainAggregate-aware measures and objectsDesigning and using universe contextsSemi-additive measures across timeTesting reports for hidden double countingLekcija 9Časovni objekti: Calendar_Date, Fiscal_Year, Fiscal_Period, Week, Month_To_Date_FlagNačrtujte objekte dimenzij časa za fleksibilno analizo obdobij. Naučite se razkriti koledarske datume, fiskalna leta, fiskalna obdobja, tedne in zastavice, kot je mesec-do-dana, omogočajoč dosledne časovne filtre in primerjave.
Calendar_Date as the base time keyFiscal_Year and Fiscal_Period mappingWeek and month attributes for groupingMonth_To_Date_Flag logic and usageHandling holidays and special periodsLekcija 10Zrno dejstva in modeliranje: določanje dejstva prodaje na ravni transakcij proti dejstvu posnetka zalog, posledice zrnaDoločite in dokumentirajte zrno dejstva za vsako tabelo. Naučite se razlike med dejstvi prodaje na ravni transakcij in dejstvi posnetkov zalog ter kako izbire zrna vplivajo na agregacije, poti vrtanja in uspešnost poročil.
Transaction-level sales fact definitionStock snapshot fact grain and timingGrain alignment across related factsImpact of grain on aggregationsDocumenting grain for report designersLekcija 11Identifikacija vsebinskih področij: dejstvo prodaje, dejstvo zalog, glavni podatki izdelkov, glavni podatki trgovin, dimenzija koledarjaDoločite poslovne vsebinske področja, ki poganjajo načrtovanje vesolja. Naučite se, kako podatki prodaje, zalog, izdelkov, trgovin in koledarja kartirajo na tabele dejstev in dimenzij ter kako ta ločitev podpira fleksibilno, dosledno poročanje.
Sales fact subject area definitionStock fact subject area definitionProduct master as a conformed dimensionStore master and location coverageCalendar dimension business requirementsLekcija 12Polja revizije in porekla: Data_Source, Load_Timestamp, Record_Status za odpravljanje težav in poravnavoUvajajte polja revizije in porekla v vesolje. Naučite se, kako Data_Source, Load_Timestamp in Record_Status podpirajo odpravljanje težav, poravnavo in zaupanje uporabnikov ter kako jih razkriti brez zmede končnih uporabnikov.
Purpose of Data_Source in reportingUsing Load_Timestamp for recency checksRecord_Status for active or deleted rowsDesigning audit objects for power usersReconciliation techniques using audit data
