Bài học 1Mối quan hệ và khóa: Đơn hàng→Khách hàng (CustomerID), Đơn hàng→Sản phẩm (bảng OrderLine), Đơn hàng→Lịch (OrderDate→DateID), Phiên→Chiến dịch (UTM)Hiểu cách khóa chính và khóa ngoại kết nối đơn hàng, khách hàng, sản phẩm, ngày tháng và chiến dịch. Học thiết kế mối quan hệ mạnh mẽ bảo toàn tính toàn vẹn tham chiếu và kích hoạt phân tích linh hoạt.
Natural keys vs surrogate keysOrders to Customers via CustomerIDOrder lines linking Orders and ProductsOrders to Calendar via DateIDSessions to Campaigns using UTM keysBài học 2Dimension lịch/ngày: các trường (Ngày, Ngày, Tuần, Tháng, Quý, Năm, IsHoliday, FiscalPeriod)Xây dựng dimension lịch có thể tái sử dụng chuẩn hóa ngày tháng qua tất cả facts. Học các thuộc tính cần bao gồm, hỗ trợ lịch tài chính và cách ngày lễ, kỳ thúc đẩy trí tuệ thời gian.
Defining the date dimension grainStandard calendar attributesFiscal year and fiscal period fieldsHoliday and special event flagsSupporting multiple time hierarchiesBài học 3Phân biệt fact và dimension cốt lõi: Fact đơn hàng, fact phiên/sự kiện, fact hàng tồn khoPhân biệt bảng fact và dimension, phân loại facts cốt lõi cho đơn hàng, phiên và hàng tồn kho. Hiểu cách mỗi fact hỗ trợ KPI cụ thể và cách chúng tương tác trong mô hình BI.
Facts vs dimensions in BI modelsOrders fact and revenue analyticsSessions and events fact usageInventory fact and stock movementsConformed dimensions across factsBài học 4Bảng phiên/sự kiện (cho phân tích web): các trường (SessionID, VisitDate, UserID, Channel, LandingPage, Device, SessionsMetrics, Events)Mô hình hóa phiên và sự kiện cho phân tích web để dữ liệu hành vi phù hợp với facts kinh doanh. Học các trường chính, lựa chọn độ hạt và cách thu thập kênh, thiết bị và chỉ số tương tác đáng tin cậy.
Session vs event level grainCore session identifiers and datesChannel, source, and landing page fieldsDevice and platform attributesSession metrics and event countsBài học 5Bảng sản phẩm: các trường mẫu (ProductID, SKU, Tên, Danh mục, Thương hiệu, Giá, Chi phí, Trọng lượng, SupplierID, CategoryHierarchy)Thiết kế dimension sản phẩm mạnh mẽ hỗ trợ hàng hóa, giá cả và phân tích biên lợi nhuận. Học thuộc tính chính, hệ thống phân cấp và liên kết với nhà cung cấp, danh mục cho slicing linh hoạt.
Choosing the product dimension grainCore product identifiers and SKUsCategory and hierarchy attributesPricing, cost, and margin fieldsSupplier and brand relationshipsBài học 6Bảng đơn hàng: các trường mẫu (OrderID, OrderDate, CustomerID, ShippingAddressID, OrderStatus, PaymentMethod, Subtotal, Discounts, Shipping, Tax, Total, RefundAmount)Xác định bảng fact đơn hàng sạch, sẵn sàng phân tích. Khám phá các trường thiết yếu, kiểu dữ liệu và quy tắc tính toán để doanh thu, giảm giá, thuế và hoàn tiền nhất quán qua bảng điều khiển và báo cáo.
Choosing the grain of the Orders tableCore identifiers and date fieldsMonetary fields and calculation rulesHandling order status and lifecycleModeling refunds and partial returnsBài học 7Bảng hàng tồn kho và thực hiện: InventorySnapshot, Shipments, Returns với các trường ví dụThiết kế bảng hàng tồn kho và thực hiện hỗ trợ theo dõi tồn kho, hiệu suất vận chuyển và phân tích trả hàng. Học trường chính, vai trò bảng và cách các cấu trúc này cung cấp báo cáo vận hành và BI chính xác.
InventorySnapshot table purpose and grainKey InventorySnapshot fields and typesShipments table structure and metricsReturns table structure and metricsLinking inventory to orders and productsBài học 8Bảng chiến dịch marketing: các trường (CampaignID, Channel, Source, Medium, StartDate, EndDate, Spend, Budget, CampaignName)Tạo dimension chiến dịch marketing thống nhất chi tiêu, kênh và hiệu suất. Học trường chính, khoảng ngày và cách kết nối chiến dịch với phiên và đơn hàng cho phân bổ.
Campaign identifiers and naming rulesChannel, source, and medium fieldsBudget, spend, and pacing metricsCampaign start and end date handlingLinking campaigns to sessions and ordersBài học 9Mẫu thiết kế: star schema, dimensions thay đổi chậm (SCD Type 1/2), định nghĩa độ hạt và tầm quan trọngÁp dụng mẫu thiết kế chiều đã chứng minh cho schema. Học star schema, dimensions thay đổi chậm và cách định nghĩa độ hạt rõ ràng ngăn chặn mơ hồ và tính toán BI không nhất quán.
Star schema vs snowflake tradeoffsDefining fact table grain preciselyGrain alignment across related factsSlowly changing dimensions Type 1Slowly changing dimensions Type 2Bài học 10Bảng khách hàng: các trường mẫu (CustomerID, Tên, Email, SignupDate, Quốc gia, Khu vực, CustomerSegment, LifetimeValue, AcquisitionChannel, IsVIP)Mô hình hóa dimension khách hàng hỗ trợ phân đoạn, giữ chân và phân tích giá trị trọn đời. Học thuộc tính thiết yếu, chỉ số dẫn xuất và cân nhắc quyền riêng tư cho phân tích.
Customer identifiers and deduplicationDemographic and location attributesSignup, lifecycle, and activity datesCustomer segment and VIP flagsLifetime value and churn indicators
