finder_group_funnel函数详解与多维度漏斗分析实践-实时数仓 Hologres-阿里云
维度分组漏斗函数支持按照不同的维度对结果进行分组展示，并指定事件的关联属性。例如按天分组，按国家、IP分组等，以实现更细粒度的漏斗分析。一个用户只能出现在一个分组中，如果不属于任何一个分组，则会被分配到“unreach”组。
大数据开发工程师需要了解的【数仓中的维度设计】（二）
（7）缓慢变化维的处理方式维度的属性并不是静态的，它会随着时间的流逝发生缓慢的变化。与数据增长较为快速的事实表相比，维度变化相对缓慢。在维度建模理论中，有三种处理缓慢变维的方式：第一种处理方式： 重写维度值。说白了就是做update，采用此种方式，不保留历史数据，始终取最新数据。第二种处理方式： 插入新的维度。采用此种方式，保留历史数据，维度值变化前的事实和过去的的维度值关联。维度值变化后的事实....
大数据开发工程师需要了解的【数仓中的维度设计】（一）
（1）数仓模型如何分层企业常用的数据模型分为三层：操作数据层（ODS）公共维度模型层（CDM）数据应用层（ADS）其中公共维度模型层包括：明细数据层（DWD）汇总数据层（DWS）操作数据层（ODS） ：把操作系统数据几乎无处理地存放在数据仓库系统中。同步：结构化数据增量或全量同步数仓结构化 ：非结构化（日志）结构化处理并存储到数仓累积历史、清洗：根据数据业务需求及稽核和审计要求保存历数据、清洗数....
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