大家在做分析的时候 维度一般几个比较合适？

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大家在做分析的时候   维度一般几个比较合适？  现在在整理别人的需求的时候，觉得有些维度不是很有必要    直接搞了十几个维度
2015-08-25 添加评论
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    牟瑞 - 大数据 Hadoop 讲师 Hadoop入门课程地址：http://www.hellobi.com/course/39　有架构师，技术总监，CTO的职位请联系我！ 2015-08-25 回答

    我不是这方面的专家，不过可以大概说一下我的理解。维度表更多是一些基础数据，元数据等相对稳定数据，如果我们仅仅是有限次的分析应用的话，可以根据实际的需求，减少指标，只需达到分析的目标即可。但如果我们是要构建一个数据仓库的话，那为了更好的保留数据，方便我们以后扩展数据，为不同层次，不同业务的人员提供分析的指标，那就需要非常细粒度的维度设计。细粒度的维度设计，比较容易扩展。后期可以针对不同的人群，提供不同的数据集市。即使只有一个Cube设计的话，随着业务量的增长，我们也可以根据每个维度的关联程度，来拆分Cube,将Cube做冷热处理。
     
    以上，只是我个人的一点想法，还需要专家有一个更详细的讲解，后期要是有时间，我也会总结下。
    2015-08-25 0
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    SanGeER - 90后 2015-08-26 回答

    不同数据分析和分析主题以及分析目的决定了相关维度，高维度情况下对cube预计算做出适当优化，在查询效率和存储空间中寻找一个平衡。还是要看你具体的分析问题，可以对cube做适当的拆分降维
    2015-08-26 0
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