数仓指标、标签、维度、度量、自然键、代理键等常见概念术语关系解析 作为一个数据人，是不是经常被各种名词围绕，是不是对其中很多概念认知模糊。有些词虽然只有一字之差，但是它们意思完全不同，今天我们就来了解下数仓建设及数据分析时常见的一些概念含义及它们之间的关系。 建议大家收藏此文，以后遇到不熟悉的概念可以在本篇文章中查下
本文结构如下图所示：
一、数仓中常见概念解析
1. 实体
实体是指依附的主体，就是我们分析的一个对象，比如我们分析商品的销售情况，如华为手机近半年的销售量是多少，那华为手机就是一个实体；我们分析用户的活跃度，用户就是一个实体。当然实体也可以现实中不存在的，比如虚拟的业务对象，活动，会员等都可看做一个实体。 实体的存在是为了业务分析，作为分析的一个筛选的维度，拥有描述自己的属性，本身具有可分析的价值。
2. 维度
维度就是看待问题的角度，分析业务数据，从什么角度分析，就建立什么样的维度。所以维度就是要对数据进行分析时所用的一个量，比如你要分析产品销售情况，你可以选择按商品类别来进行分析，这就构成一个维度，把所有商品类别集合在一起，就构成了维度表。
3. 度量
度量是业务流程节点上的一个数值。比如销量，价格，成本等等。
事实表中的度量可分为三类：完全可加，半可加，不可加。
1.完全可加的度量是最灵活，最有用的，比如说销量，销售额等，可进行任意维度汇总；
2.半可加的度量可以对某些维度汇总，但不能对所有维度汇总，差额是常见的半可加度量，它除了时间维度外，可以跨所有维度进行加法操作；
3.还有一种是完全不可加的，例如：比率。对于这类非可加度量，一种好的方法是，尽可能存储非可加度量的完全可加分量，并在计算出最终的非可加事实前，将这些分量汇总到最终的结果集中。
粒度就是业务流程中对度量的单位，比如商品是按件记录度量，还是按批记录度量。
在数仓建设中，我们说这是用户粒度的事实表，那么表中每行数据都是一个用户，无重复用户；例如还有销售粒度的表，那么表中每行都是一条销售记录。
选择合适的粒度级别是数据仓库建设好坏的重要关键内容，在设计数据粒度时，通常需重点
考虑以下因素：
1.要接受的分析类型、可接受的数据最低粒度和能存储的数据量；
2.粒度的层次定义越高，就越不能在该仓库中进行更细致的分析；
3.如果存储资源有一定的限制，就只能采用较高的数据粒度划分；
4.数据粒度划分策略一定要保证：数据的粒度确实能够满足用户的决策分析需要，这是数据粒度划分策略中最重要的一个准则。
5. 口径
口径就是取数逻辑（如何取数的），比如要取的数是10岁以下儿童中男孩的平均身高，这就是统计的口径。
6. 指标
指标是口径的衡量值，也就是最后的结果。比如最近七天的订单量，一个促销活动的购买转化率等。
一个指标具体到计算实施，主要有以下几部分组成：
∙指标加工逻辑，比如count ,sum, avg
∙维度，比如按部门、地域进行指标统计，对应sql中的group by
∙业务限定/修饰词，比如以不同的支付渠道来算对应的指标，支付的订单退款率，支付宝支付的订单退款率 。对应sql中的where。
除此之外，指标本身还可以衍生、派生出更多的指标，基于这些特点，可以将指标进行分类：
∙原子指标：基本业务事实，没有业务限定、没有维度。比如订单表中的订单量、订单总金额都算原子指标；
业务方更关心的指标，是有实际业务含义，可以直接取数据的指标。比如店铺近1天订单支付金额就是一个派生指标，会被直接在产品上展示给商家看。
但是这个指标却不能直接从数仓的统一中间层里取数（因为没有现成的事实字段，数仓提供
的一般都是大宽表）。需要有一个桥梁连接数仓中间层和业务方的指标需求，于是便有了派生指标
∙派生指标：维度+修饰词+原子指标。店铺近1天订单支付金额中店铺是维度，近1天是一个时间类型的修饰词，支付金额是一个原子指标；
维度：观察各项指标的角度；
修饰词：维度的一个或某些值，比如维度性别下，男和女就是2种修饰词。
∙衍生指标：比如某一个促销活动的转化率就是衍生指标，因为需要促销投放人数指标和促销订单数指标进行计算得出。
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