Python における Self とは: 実際の例
Python における Self とは: 実際の例
今日のブログでは、データテーブルの種類についてすべて説明したいと思います。データ モデルを効果的に構築できるように、テーブルの仕組みを理解することが重要です。
データ テーブルには、視覚的に表現しやすくするために使用される情報の列と行が含まれています。
データ モデル内には、ルックアップ テーブルとファクト テーブルという2 種類のテーブルがあります。
ルックアップ テーブルはデータ モデルの基本的な部分です。ルックアップ テーブルはフィルター テーブルとして機能し、LuckyTemplates 内での計算を高速化するのに役立ちます。
一方、ファクト テーブルは、すべての詳細が組み込まれたトランザクション データまたは販売情報のテーブルです。扱っているシナリオに応じて、人によって異なるテーブルになる可能性があります。
多くの数値が含まれるテーブル、計算を実行するテーブル、およびこれまでに達成したすべての売上を参照するテーブルについて考えてください。これらがファクト テーブルです。ファクト テーブルを下部のどこかに配置するとよいでしょう。
目次
データテーブルタイプの設定
ファクト テーブルとルックアップ テーブル間の接続を作成して、モデルの構造を作成する方法を説明します。
この例では、さまざまなデータ テーブルがすでに作成されていることがわかります。初期のデータ モデルは次のようになります。
ルックアップ テーブルを上部に配置し、ファクト テーブルをその下に配置する必要があります。データ モデルは次のようになります。
Channel、Customer、Dates、Products、およびRegionalルックアップ テーブルが上部に並んでいることがわかります。一方、Salesファクト テーブルは以下に配置されます。
このようにテーブルを構造化すると、データ モデルの見栄えが良くなります。どのユーザーも一目でどれがフィルター テーブルでどれがディメンション テーブルであるかを識別できます。
データテーブルタイプ間の関係の作成
モデルを設定したら、データ テーブル間のリレーションシップを作成できるようになります。
まず、ルックアップ テーブルをファクト テーブルに接続する必要があります。これは、ルックアップ テーブルからフィルターまたはスライサーを選択できるようにするために必要です。
フィルターがルックアップ テーブルからファクト テーブルに流れ落ちるフィルターのウォーターフォールが必要です。
Salesファクト テーブルのすべての売上情報が計算中に使用されます。このようにして、収益、コストなどの洞察を抽出できます。
さらに、タイム インテリジェンス計算を実行する場合は、 DatesテーブルがSalesテーブルに接続されていることを確認する必要があります。こうすることで、時間の経過とともに洞察がどのように変化するかを簡単に分析できます。
この例では、ファクト テーブルが 1 つだけありますが、独自のモデル内でいつでも複数のファクト テーブルを持つことができます。ファクト テーブルは 1 つだけに限定されるわけではありません。
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結論
要約すると、ルックアップ テーブルとファクト テーブルを識別して、それに応じて構造化できるようにする必要があります。このテクニックは、扱うビジネス情報に関係なく、あらゆるシナリオに適用できます。
ルックアップ テーブルからファクト テーブルまでの関係を構築することを常に忘れないでください。これは、データ モデルに実装するための非常に直感的なアプローチです。
あちこちにテーブルが散らばっているときに混乱しないでください。時間をかけて 2 つのデータ テーブル タイプを特定し、クリーンアップできるようにしてください。
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