江苏电信数据仓库构建：多维建模实践

"本资源主要介绍了江苏电信数据仓库的构建过程，特别是通过多维建模进行业务分析和决策支持。内容涵盖了业务分析的三大领域：套餐制定决策、服务项目定价决策和客户群体分析，并详细阐述了维度建模的步骤，包括公共维度的提取和构建。" 在【标题】"数据仓库建立-江苏电信模拟"中，我们看到的是一个以江苏电信为背景的数据仓库建设案例。数据仓库是用于数据分析和决策支持的大型数据库系统，它的目的是整合来自不同源的业务数据，以便进行高效、一致的查询和分析。 在【描述】中，主要讨论了三个关键业务分析领域： 1. 套餐制定决策：这是为了理解用户对套餐的选择、更换和使用情况，以便优化套餐设计以提高收入。 2. 服务项目定价决策：通过对消费记录的分析，确定合适的服务价格，以提升销售额。 3. 客户群体分析：关注客户的行为和需求，建立以客户为中心的分析应用，以提供个性化服务。 【标签】"多维建模"是指在数据仓库设计中使用的一种方法，它将数据组织成易于分析的维度和事实，如时间、地域、服务项目、店面、套餐、客户等。这种方法使分析人员能从不同角度（即维度）查看数据，从而更好地理解业务趋势和模式。 【部分内容】详细描述了维度建模的过程： 1. 公共维度提取：识别了跨多个业务主题（套餐制定决策、服务项目定价决策、客户群体分析）的共享维度，如时间、服务项目、客户、购买渠道和宣传渠道。 2. 时间维表：分为日期维度和具体时间维度，分别来源于日历和财政计划，其中具体到秒的日期维度作为退化维度集成到事实表中，以减少数据冗余。 3. 服务项目维表：包含了服务的关键信息，如服务描述和价格，未进行规范化处理以简化维度结构。 4. 客户维度表：数据来源可能是操作型数据库，包含了客户的详细信息。 这个案例展示了如何运用多维建模技术来构建一个支持江苏电信业务决策的数据仓库系统，通过分析业务流程、提取公共维度并构建维度表，以实现更深入的业务洞察。这个过程对于任何希望优化其数据驱动决策的公司来说都是有价值的参考。