Lazy loaded imagePowerBI、PowerQuery中什么是事实表和维度表？

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三个核心概念的简述

首先，想象一下事实表（Fact Table）。

它就是整个故事的“动作记录本”或“事件日志”。它只关心发生了什么具体、可量化的动作。比如，一个顾客买了一件商品，这就是一个动作。事实表会用最精简的方式记录下来：在什么时间点（一个代码），谁（一个代码），买了什么（一个代码），在哪个地方（一个代码），买了多少个，花了多少钱。所以，这张表充满了数字和代码，它非常的长，因为业务中的动作每时每刻都在发生，它就像一条无限延伸的流水账，只记录动作本身，而不解释这些代码的含义。
这是记录所有交易动作的核心。它非常长，充满了数字和ID。
表名：Fact_Sales
解读：
  • SalesTransactionID (PK) 是这张表自己的主键，确保每一条交易记录都是唯一的。
  • 其他所有的“键”都是外键(FK)，它们是连接到外部“字典”（维度表）的桥梁。
  • SalesQuantity 和 SalesAmount 是度量，是我们最终要进行计算的数值。
  • 注意看，ProductKey = 101 和 StoreKey = 1 这两个ID在表中反复出现，因为这个商品在这个门店被多次购买。
SalesTransactionID (PK)
DateKey (FK)
ProductKey (FK)
StoreKey (FK)
CustomerKey (FK)
SalesQuantity
SalesAmount
1001
20230115
101
1
58
2
12.00
1002
20230115
210
1
58
1
15.00
1003
20230208
105
2
112
3
16.50
1004
20230220
102
2
23
1
6.50
1005
20230310
102
1
112
10
65.00
1006
20230312
301
3
58
1
99.00
...
...
...
...
...
...
...

接着，是维度表（Dimension Table）。

如果事实表是动作记录，那么维度表就是这个故事的“背景设定集”或“演员名录”。事实表里的那些代码，比如“顾客代码58号”，本身毫无意义。维度表的作用就是来解释这些代码的。它会告诉你：顾客代码58号，指的是张伟先生，他住在上海，是个金牌会员。产品代码101号，指的是光明牌经典纯牛奶。所以，维度表提供的是上下文，它描述的是参与到动作中的那些人、事、物、地点和时间的详细属性。它就像一本本厚厚的字典，专门用来查询事实表里的代码到底代表什么。维度表下面还有更细的维度表，称之为卫星表（Satellite Table），比如分类表。有时候，一本“字典”里的信息太复杂了，它自身也需要一个“索引”或“附录”。这就是卫星表的作用。想象一下我们的“产品”这本大字典（产品维度表），里面有成千上万个商品。我们会发现，很多商品的分类都是“乳制品”，品牌都是“光明”。如果每一行都重复写一遍“乳制品-牛奶”或者“光明”，会非常冗余和浪费。
于是，我们把“分类”这个属性单独抽出来，做成一本更小的、专门的“分类字典”（这就是卫星表）。这本小字典里定义好了：代码50代表“乳制品-牛奶”。然后，在“产品”这本大字典里，我们不再写冗长的文字，只需要记录这个产品的分类代码是50就行了。这样，主字典变得更整洁，而分类信息由专门的卫星字典来维护，整个结构就像行星（主维度表）带着自己的卫星（分类表）一样。
这是提供上下文的“字典”和“字典的附录”。

1. 主维度表 (Dimension Tables)

表名：Dim_Date
DateKey (PK)
FullDate
Year
Quarter
Month
DayOfWeek
20230115
2023-01-15
2023
Q1
1月
星期日
20230208
2023-02-08
2023
Q1
2月
星期三
20230220
2023-02-20
2023
Q1
2月
星期一
20230310
2023-03-10
2023
Q1
3月
星期五
20230312
2023-03-12
2023
Q1
3月
星期日
...
...
...
...
...
...
表名：Dim_Store
StoreKey (PK)
StoreName
City
Province
1
人民广场店
上海
上海市
2
国贸店
北京
北京市
3
徐家汇店
上海
上海市
...
...
...
...
表名：Dim_Product (被雪花化改造后的主维度表)
解读： 这张表现在很“瘦”。它不再包含品牌和分类的文字，而是用 BrandKey 和 CategoryKey 这两个外键，指向了更小的卫星表。
ProductKey (PK)
ProductName
BrandKey (FK)
CategoryKey (FK)
101
经典纯牛奶250ml
8
50
102
高钙纯牛奶250ml
8
50
105
原味酸奶100g
9
51
210
切片面包450g
12
65
301
精品拿铁咖啡
15
70
...
...
...
...

2. 卫星表 (Satellite Tables)

表名：Dim_Brand
解读： 这是一个专门的品牌“小字典”。“光明”只在这里出现一次。
BrandKey (PK)
BrandName
8
光明
9
伊利
12
桃李
15
星巴克
...
...
表名：Dim_Category
解读： 这是一个专门的分类“小字典”。“乳制品-牛奶”这个组合也只出现一次。
CategoryKey (PK)
CategoryName
SubCategoryName
50
乳制品
牛奶
51
乳制品
酸奶
65
粮油副食
面包
70
饮品
咖啡
...
...
...

超市销售场景下的三者关系串联

 
现在，让我们以一个完整的超市销售分析问题，来把这三者的关系生动地串联起来。
分析任务： 业务总监想知道，“上个季度，‘光明’品牌旗下的‘牛奶’类商品，在上海所有门店的总销售额是多少？”
作为数据分析师，你的大脑（或者说Power BI）会像下面这样，在这三类表之间穿梭，来寻找答案：

第一站：从动作日志出发——事实表

你的旅程始于数据海洋的中心——那张拥有数百万行记录的事实表。你首先根据“上个季度”这个时间要求，筛选出所有发生在这个时间段内的销售记录。此时，你得到了一张巨大的、临时的流水账清单，但上面全是代码，比如：
  • 日期键=20230315, 产品键=101, 门店键=1, 销售金额=6.00
  • 日期键=20230316, 产品键=210, 门店键=2, 销售金额=15.00
  • ...成千上万条类似记录

第二站：寻找上下文——维度表与它的卫星们

这些代码无法直接回答问题，你需要去“字典”里查找它们的含义。
  1. 解码“上海门店”：你拿着事实表里所有的门店键，去查阅门店维度表。在这本字典里，你找到了所有“所在城市”属性为“上海”的门店，并记下它们的门店键（比如，1号、3号、8号门店都在上海）。
  1. 解码“光明的牛奶” - 这里体现了卫星表的威力：
      • 你不能直接去产品维度表里找，因为那里可能没有直接的品牌和分类文字。所以，你先去了更小的“附录字典”——品牌卫星表。在这里，你查到“光明”这个品牌的代码是 品牌键=8。
      • 接着，你又去了另一本“附录字典”——分类卫星表。在这里，你查到“牛奶”这个子分类的代码是 分类键=50。
      • 现在，你手握两个关键代码（品牌键=8 和 分类键=50），回到了主要的产品维度表。你在这本大字典里，筛选出所有同时满足“品牌代码是8”并且“分类代码是50”的商品，并记下它们所有的产品键（比如，101号、102号、103号...都是光明的牛奶）。

最后一站：回到中心，完成计算——事实表

现在，你已经集齐了所有“密码”：
  • 一个上个季度的时间范围。
  • 一个代表上海所有门店的门店键列表。
  • 一个代表所有光明牛奶的产品键列表。
你带着这些密码，再次回到那张巨大的事实表。你对它下达最终指令：请找出所有同时满足这三个密码条件的记录，然后，把这些记录的销售金额这一列的数字，全部加起来！
最终，电脑吐出了一个数字：5,230,000元。
这个数字，就是通过事实表记录的动作、维度表提供的背景、以及卫星表提供的精细化索引，三者紧密协作，共同演绎出的商业洞察。

三者关系的完整串联 — 解答分析任务

分析任务： “上个季度（假设为2023年Q1），‘光明’品牌旗下的‘牛奶’类商品，在上海所有门店的总销售额是多少？”
  1. 锁定品牌和分类 (查询卫星表)
      • 在 Dim_Brand 表中，找到 BrandName = '光明'，得到 BrandKey = 8。
      • 在 Dim_Category 表中，找到 SubCategoryName = '牛奶'，得到 CategoryKey = 50。
  1. 锁定产品 (查询主维度表)
      • 拿着 BrandKey = 8 和 CategoryKey = 50 这两个ID，去查询 Dim_Product 表。
      • 找到所有同时满足这两个ID的行，得到一个产品ID列表：ProductKey IN (101, 102)。
  1. 锁定门店 (查询主维度表)
      • 在 Dim_Store 表中，找到所有 City = '上海' 的行，得到一个门店ID列表：StoreKey IN (1, 3)。
  1. 锁定时间 (查询主维度表)
      • 在 Dim_Date 表中，找到所有 Quarter = 'Q1' 且 Year = 2023 的行，得到一个日期ID列表：DateKey IN (20230115, 20230208, ...)。
  1. 最终查询事实表 (在“动作记录本”中汇总)
      • 现在，我们带着所有筛选条件，回到 Fact_Sales 表。
      • 指令是：请找出所有满足以下所有条件的行：
        • DateKey 在Q1的日期列表中
        • ProductKey 在 (101, 102) 列表中
        • StoreKey 在 (1, 3) 列表中
      • 根据我们上面示例的数据，符合条件的记录有：
        • SalesTransactionID = 1001: (DateKey=20230115, ProductKey=101, StoreKey=1) -> SalesAmount = 12.00
        • SalesTransactionID = 1005: (DateKey=20230310, ProductKey=102, StoreKey=1) -> SalesAmount = 65.00
      • 将这些记录的 SalesAmount 相加：12.00 + 65.00 = 77.00。
最终答案： 根据这份样本数据，上季度光明牛奶在上海的总销售额是 77.00 元。这个答案是通过在不同类型的表之间层层导航、筛选、最终在事实表完成聚合计算而得到的。
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Lazy loaded image 中小企业财税实务必修课EP03：公司初始启动资金的来源该怎么配置？全部股东借款or全部股本金投入？
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Lazy loaded image 中小企业财税实务必修课EP04：法人企业以技术投资入股的税负分析
Lazy loaded image 中小企业财税实务必修课EP05：自然人个人以技术投资入股是否缴纳个人所得税？
Lazy loaded image 中小企业财税实务必修课EP06：技术入股的无形资产，计提的摊销能税前扣除吗？
Lazy loaded image 除了验资报告，股东还有哪些方式可以证明已全部实缴出资？
Lazy loaded image 怎么看股东是否已经完全实缴？
Lazy loaded image 中小企业财税实务必修课EP07：同股是否一定同权？4个容易混淆的比例
Lazy loaded image 中小企业财税实务必修课EP08：哥们义气、口头约定的利益分配和公司管理机制，不靠谱！
Lazy loaded image 中小企业财税实务必修课EP09：税收优惠地注册公司的空子还能不能钻？
Lazy loaded image 中小企业财税实务必修课EP010：软件产品增值税超税负即征即退政策
Lazy loaded image 中小企业财税实务必修课EP011：LPR利率、基点、存量贷款等相关名词的概念介绍，了解存量按揭房贷，你必须先明白的几个概念
Lazy loaded image 中小企业财税实务必修课EP012：产品和服务共存如何卖？混合销售和兼营模式的不同增值税处理|为什么需要谨慎适用混合销售？
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🗒️ FIND()、LEN()、Right()函数综合使用，高效自由单元格部分数据