有沒有引流推廣的好方法？問題問的比較寬泛性，取決于它你的產品是什么，精準的市場定位，找準目標自己的目標客戶群體，分析他們可能會被讓的地方，去投放廣告（經常動物出沒的地方，商場、小區(qū)電梯廣告牌）；借助平

有沒有引流推廣的好方法？

問題問的比較寬泛性，取決于它你的產品是什么，精準的市場定位，找準目標自己的目標客戶群體，分析他們可能會被讓的地方，去投放廣告（經常動物出沒的地方，商場、小區(qū)電梯廣告牌）；借助平臺優(yōu)勢（比如快餐加入美團餓了嗎平臺）；消費網紅粉絲經濟（讓他們幫個忙推廣）。

數倉建模全流程？

1、建模流程

當然是業(yè)務模型-rlm概念模型-gt邏輯模型-rlm物理模型的那樣一個流程，下面我們具體解釋下各個模型階段都什么

業(yè)務建模(需求溝通)

參照業(yè)務部門并且劃分，理清部門之間的關系，后再將各個部門的具體看業(yè)務程序化，與業(yè)務部門去開會協(xié)商處理出需求的指標、存放年限、維度等等。

總體來講，那是要清楚他們要哪些指標以及他們能提供哪些數據。

業(yè)務建模的時間最長，不過與公司實際中的業(yè)務環(huán)境很大關系，并且在這里要參照實際中生產環(huán)境和業(yè)務需求再確認好數據倉庫可以使用的工具和平臺。

主要注意解決業(yè)務層面的分解和程序化。搞清楚系統(tǒng)邊界，可以確定好主題域

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并且，業(yè)務建模階段其實是一次和業(yè)務人員梳理業(yè)務的過程，在這個過程中，不光能幫助我們技術人員更好的理解業(yè)務，另外一方面，也都能夠突然發(fā)現(xiàn)業(yè)務流程中的一些不合理的環(huán)節(jié)，使之徹底改善和加以改進。

概念建模|領域建模(cad作圖想好怎莫做)

將業(yè)務模型抽象化，分組合并的的的概念，明確化概念，抽象出實體與實體之間的聯(lián)系聯(lián)系，分析清楚各組概念之間的交流。

說白了是畫圖，把指標是需要的哪些數據封裝到一個實體里，實體與實體之間的關聯(lián)等等用ER圖它表示出來。

先畫出局部ER圖，后來再綜合類畫出全局ER圖。

主要是對業(yè)務模型接受抽象化處理，生成領域概念模型

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在損毀數據庫基礎上建立了一個比較根基穩(wěn)定完善系統(tǒng)的模型，只不過數據倉庫是對損毀數據庫系統(tǒng)中的數據通過集成顯卡和重組而無法形成的數據集合，所以數據倉庫的概念模型設計，必須要對損壞數據庫系統(tǒng)善加分析什么理解，看在損壞的數據庫系統(tǒng)中“有什么”、“怎么才能組織的”和“如何能廣泛分布的”等，后再再來確定應當及時如何能建立起數據倉庫系統(tǒng)的概念模型。

數據倉庫的概念模型是面向企業(yè)全局成立的，它為集成主板來自各個走向應用的數據庫的數據提供了都統(tǒng)一的概念視圖。

概念模型的設計是在較高的抽象層次上的設計，并且確立概念模型時用不著確定具體詳細技術條件的限制。

領域概念建模那是形象的修辭了實體建模法，從紛擾的業(yè)務表象背后通過實體建模法，抽象概念出實體，事件，只能說明等抽象的實體，最大限度地找到什么業(yè)務表象后抽象概念實體間的相互間的關聯(lián)性，能保證了我們數據倉庫數據明確的數據模型所能至少的一致性和關聯(lián)性

邏輯建模(表設計)

將概念模型實體化，具體看確定概念對應的屬性，事件確定事實屬性，維度考慮維度屬性。

普遍那就是建表，前面早就畫出了關系圖，這里只要將表里頭有哪些字段確定不出來就可以不，如果不是是事實表就考慮到事實字段和業(yè)務主鍵，要是是維度表就考慮維度屬性，SCD策略等等。在這里是需要確定數據粒度，假如多個指標都要用一個字段，則取粒度最小的指標。假如不確定指標的量度，則取毫秒級響應作為粒度。

物理建模(建表)

綜合考現(xiàn)實就是現(xiàn)實的大數據平臺、采集工具、etl工具、數倉組件、性能要求、管理要求等多方面因素，怎么設計出具體的項目代碼，能夠完成數倉的搭建中。

2、建模的過程

打比方我們現(xiàn)在在構建一張訂單表

從多個維度參與統(tǒng)計組合，連成多維度數據集，來從多個角度仔細觀察業(yè)務過程的好壞

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選擇類型業(yè)務過程

最后確認哪些業(yè)務處理流程是數據倉庫肯定覆蓋的，是維度方法的基礎。而，建模的第一個步驟是描述需要建模的業(yè)務流程。的或，要知道一點和講一個零售店的銷售情況，那你與該零售店銷售相關的所有業(yè)務流程大都是需要了解的。替描述業(yè)務流程，這個可以簡單的地使用純文本將相關內容記錄下了，或則在用“業(yè)務流程建模標出”（BPMN）方法，也可以不可以使用統(tǒng)一建模語言（UML）或其他類似于的方法。

業(yè)務過程就是需要那種業(yè)務場景下再產生的訂單表(劃分問題到那個業(yè)務線和數據域)

業(yè)務過程就是用戶提交訂單的訂單記錄表

中,選擇數據域

申明粒度

粒度那是最后確認一條留下記錄代表上帝的含義的或是細化到何種程度(一條記錄代表一個訂單我還是多個訂單，如拼團的時候團長的單)

在你選擇維度和事實前可以聲明粒度，只不過每個候選維度或事實需要與定義的粒度保持一致。在一個事實所填寫的所有維度設計中滿可以實行粒度一致性是絕對的保證數據倉庫應用性能和易用性的關鍵。

從推導的業(yè)務流程查看數據時，遺留下來粒度是最低級別的粒度。建議從遺留下來粒度數據就開始設計，是因為原始記錄都能夠柯西-黎曼方程根本無法預期的用戶去查詢。匯總后的數據粒度對優(yōu)化查詢性能很重要，但這樣的粒度而不不能滿足對細節(jié)數據的查詢需求。

相同的事實也可以有有所不同的粒度，但同一事實中別不能混合含有完全不同的粒度。維度模型建立起結束之后，有很可能因為獲取了新的信息，而來到這步改粒度級別。

再確認維度

維度的粒度前提是和第二步所聲明的粒度一致。

維度表是事實表的基礎，也只能說明了事實表的數據是從哪里喂養(yǎng)靈獸來的。

有名的維度也是名詞，如日期、商店、庫存等。維度表存儲文件了某一維度的所有具體數據，.例如，日期維度肯定除開年、季度、月、周、日等數據。

確定事實

這半步不能識別數字化的度量，可以形成事實表的記錄。它是和系統(tǒng)的業(yè)務用戶密切相關的，而且用戶正是我按照對事實表的訪問聲望兌換數據倉庫存儲位置的數據。大部分事實表的度量都是數字類型的，可累加，可計算出，如成本、數量、金額等。

3、模型啊,設計的思路

業(yè)務需求驅動，數據驅動，構造數據倉庫有兩種一是自上而下，一是自下而上。

自上而下

BillInmon先生推崇“從上向下”的，即一個企業(yè)成立真正的數據中心，得象一個數據的倉庫，其中數據是經過整合、經過清洗、可以去掉臟數據的、標準的，還能夠提供給統(tǒng)一的視圖。要組建這樣的數據倉庫，的確從它不需要支持哪些應用何練起，完全是要從整個企業(yè)的環(huán)境從哪里開始，分析其中的概念，應該是有什么樣的數據，達成概念結束整；

自下而上

RalphKimball先生追崇“從下至上”的，他其實建設和發(fā)展數據倉庫應該要按照不好算的應用需求，運行程序不需要的數據，不要的數據不要打開程序到數據倉庫中。這種建設周期短，客戶也能馬上見到結果。（是對客戶的需求，需求要什么就你想做什么）

4、模型落地后實現(xiàn)方法

按照命名規(guī)范創(chuàng)建角色表

變更土地性質生成維表和事實表的代碼

并且代碼邏輯測試，驗證數據加工邏輯的正確性代碼先發(fā)布，組建調度并配置相對應的質量監(jiān)控和報警機制