Ders 1Mağaza ve konum nesneleri: Store_ID, Store_Name, Region, Country, ChannelPerakende analizi için mağaza ve konum boyut nesnelerini tanımlayın. Mağaza tanımlayıcıları, isimleri, bölgeler, ülkeler ve kanalları modellemeyi, bu özelliklerin coğrafi ve kanal performans raporlamasını nasıl desteklediğini öğrenin.
Store_ID as the store business keyStore_Name standards and cleansingRegion and country hierarchiesChannel classification and mappingLocation attributes for filteringDers 2Anahtarlar, birleştirmeler ve takma adlar: uyumlu boyutlar ve aynı tabloya birden fazla birleştirme teknikleriPaylaşılan boyutları birden fazla gerçeğe bağlamak için anahtarlar, birleştirmeler ve takma adları modelleyin. Döngüleri önleme, evren şemasında farklı roller veya yolları temsil etmek için tablo takma adlarını kullanmayı öğrenin.
Natural versus surrogate keys in designInner and outer join choicesCreating and using table aliasesResolving join loops with contextsValidating join paths with sample queriesDers 3Temel evren nesneleri: Sales_Revenue (sum), Units_Sold (sum), Gross_Margin (sum), Discount_Amount (sum)Kullanıcıların güvendiği temel satış gerçek ölçülerini tasarlayın. Gelir, adet, marj ve indirimleri toplu ölçü olarak modelleme, toplama davranışını tanımlama ve her metrik arkasındaki iş kurallarını evrende belgeleme tekniklerini öğrenin.
Business definition of Sales_RevenueUnits_Sold measure and aggregation rulesGross_Margin calculation and validationDiscount_Amount sourcing and logicMeasure formatting and number scalingDers 4Türetilmiş ve hesaplanmış nesneler: Margin_Pct, Stock_Turnover, Days_of_Inventory, Slow_Mover_Flag için değişkenlerİş mantığını kapsülleyen türetilmiş ve hesaplanmış nesneler oluşturun. Marj yüzdesi, stok devir, envanter günleri ve yavaş hareketli bayraklarını yönetilebilir ve iyi belgelenmiş formüllerle oluşturmayı öğrenin.
Margin_Pct formula and rounding rulesStock_Turnover calculation optionsDays_of_Inventory business definitionSlow_Mover_Flag thresholds and logicValidating derived metrics with samplesDers 5Ek evren nesneleri: Selling_Price (detail), Cost_of_Goods_Sold (detail), Stock_Level (snapshot), Stock_Value (calculated)Analizi zenginleştiren ek detay ve anlık ölçüleri modelleyin. Satış fiyatı, satılan mal maliyeti, stok seviyesi ve stok değerini açığa çıkarma, raporlarda detay karşı toplu nesneleri ne zaman kullanacağınızı anlayın.
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 objectsDers 6Birden fazla gerçek tablosu yönetimi: fan ve chasm tuzaklarını önlemek için birleştirme türleri, bağlamlar ve takma adlarBir evrende birden fazla gerçek tablosunu güvenli yönetin. Fan ve chasm tuzaklarını önlemek için birleştirme stratejileri, bağlamlar ve takma adlar kullanarak satış ve stok raporlarının doğru, yinelenmez sonuçlar döndürmesini sağlayın.
Identifying fan and chasm trap patternsJoin strategies for multiple fact tablesUsing contexts to isolate fact combinationsAliases to separate incompatible joinsTesting combined sales and stock queriesDers 7Boyut nesneleri: Product_ID, SKU, Product_Category, Product_Subcategory, BrandAnaliz için sağlam ürün boyut nesneleri tasarlayın. ID'ler, SKU'lar, kategoriler, alt kategoriler ve markaları açığa çıkarma, yavaş değişen özellikleri yönetme ve tüm gerçek tablolarında tutarlı ürün toplamalarını sağlama tekniklerini öğrenin.
Product_ID as primary business keySKU granularity and uniquenessProduct_Category hierarchy designProduct_Subcategory relationshipsBrand attributes and reporting useDers 8Çift sayımı önleme: net granülasyon tanımlama, toplu-farkında bağlamlar kullanımı ve yarı-toplu ölçü açıklamasıToplu raporlarda çift sayımı önlemeyi anlayın. Net gerçek granülasyonu tanımlama, toplu-farkında nesneler ve bağlamlar kullanma, stok ve zaman üstü yarı-toplu ölçüleri doğru yönetme tekniklerini öğrenin.
Defining a clear and consistent fact grainAggregate-aware measures and objectsDesigning and using universe contextsSemi-additive measures across timeTesting reports for hidden double countingDers 9Zaman nesneleri: Calendar_Date, Fiscal_Year, Fiscal_Period, Week, Month_To_Date_FlagEsnek dönem analizi için zaman boyut nesneleri tasarlayın. Takvim tarihleri, mali yıllar, mali dönemler, haftalar ve ay-başına bayrakları açığa çıkararak tutarlı zaman tabanlı filtreler ve karşılaştırmaları etkinleştirin.
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 periodsDers 10Gerçek granülasyonu ve modelleme: işlem seviyesi satış gerçeği karşı stok anlık gerçeği tanımlama, granülasyon etkileriHer tablo için gerçek granülasyonunu tanımlayın ve belgeleyin. İşlem seviyesi satış gerçekleri ile stok anlık gerçekleri arasındaki farkı, granülasyon seçimlerinin toplamaları, delme yollarını ve rapor performansını nasıl etkilediğini öğrenin.
Transaction-level sales fact definitionStock snapshot fact grain and timingGrain alignment across related factsImpact of grain on aggregationsDocumenting grain for report designersDers 11Konu alanlarını tanımlama: Satış gerçeği, Stok gerçeği, Ürün ana, Mağaza ana, Takvim boyutuEvren tasarımını yönlendiren iş konu alanlarını tanımlayın. Satış, stok, ürün, mağaza ve takvim verilerinin gerçek ve boyut tablolarına nasıl eşlendiğini, bu ayrımın esnek ve tutarlı raporlamayı nasıl desteklediğini öğrenin.
Sales fact subject area definitionStock fact subject area definitionProduct master as a conformed dimensionStore master and location coverageCalendar dimension business requirementsDers 12Denetim ve soy takip alanları: Data_Source, Load_Timestamp, Record_Status sorun giderme ve mutabakat içinEvrenlere denetim ve soy takip alanlarını tanıtın. Data_Source, Load_Timestamp ve Record_Status'un sorun giderme, mutabakat ve kullanıcı güvenini nasıl desteklediğini, son kullanıcıları karıştırmadan nasıl açığa çıkaracağınızı öğrenin.
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
