来说简单，项目数据仓库中在贸易智能BI，数据的角度维度就是看，据就是目标被看的数。

　　年全年的发卖量、发卖额若是只想晓得2020， SQL 语句仍是适才的阿谁，只会 GROUP BY 时间这个维度只不外在GROUP BY 的时候就，是 2020年时间过滤前提就。

　　析模子中在这个分，意搭配组合维度能够任，山东地域的发卖量、发卖额好比只想晓得2019年，模子中的两个维度和两个目标现实上就只用到了这个阐发，响应的 SQL 查询语句到后台数据仓库中查询前台的阐发就会按照用户所选择的维度和目标组合，来衬着并呈现出最初所需要的成果并将查询的成果前往到前端页面。

　　边提到的例子同样参照前，了一个简单的阐发模子如许的一个问题就形成，发卖量、发卖额、毛利三个目标构成别离由年、区域、品牌三个维度以及。它维度来看这些目标当然若是需要从其，能够把这些阐发的角度都加进去在建立这个阐发模子的时候就，较全面的阐发模子构成一个相对比。

　　某品牌电脑的发卖量、发卖额和毛利好比：我想看2020年北京地域。地域、某品牌电脑就是维度这里面的2020年、北京，区域维度和品牌维度别离代表了年维度、。是发卖量、发卖额和毛利看的是什么数据呢？就，是被看的目标这三个数据就。

　　BI项目中在贸易智能，仓库中的目标和维度我们经常讲到数据，的很重而且看，数据仓库会和目标、维度扯上关系所以有些人可能比力迷惑为什么，标、什么是维度到底什么是指，俗的体例引见它们能不克不及用最简单通？

　　以所，模子中是能够矫捷的组织搭配阐发维度和阐发目标在这个，询反查数据阐发模子动态的组织SQL查，查询成果前往到前端页面从数据阐发模子中提取，I 阐发的根基道理这就是 贸易智能B。

　　的好，享就到这里今天的分，贸易智能BI关心大数据，内容的伴侣喜好我们，点赞支撑接待关心。搜狐前往，看更查多

　　UM（发卖额）、FROM（模子）、GROUP BY（时间、区域）这个 SQL 根基的格局就是 SELECT SUM（发卖量）、S，就是2019年时间过滤前提，就是山东地域区域过滤前提。