在數據分析領域，事實表和維度表是關鍵概念，它們在數據倉庫中扮演著重要角色。理解它們的定義和區別對于構建有效的數據模型至關重要。
事實表（Fact Table）：事實表包含了業務過程中所發生的事實或事件的詳細信息。它通常包括數值數據，用于支持分析和決策。在數據倉庫中，事實表與一個或多個維度表相結合，通過外鍵關聯來提供完整的信息。
維度表（Dimension Table）：維度表包含用于描述事實表中數據的上下文信息的維度屬性。這些屬性通常是用于對數據進行分組、過濾和分類的字段。維度表通過與事實表的關聯，幫助解釋事實表中的數據并提供更全面的視角。
粒度：事實表通常包含大量的事實數據，其粒度比較細，可以是每天、每筆交易等級別；而維度表則包含相對較少但更廣泛的維度屬性，幫助對事實數據進行分類和分析。
關系：事實表與事實表之間通常是通過主鍵-外鍵的關聯建立連接；而維度表與事實表之間也是通過外鍵關聯，以提供對事實信息的解釋和分析。
假設我們有一個零售數據倉庫，其中包含事實表和維度表。事實表可能包含每日銷售額、商品銷量等指標，而維度表則可能包含時間維度（日期）、產品維度（產品名稱、類別）、地理位置維度等。
通過將這些表結合起來，我們可以分析每日銷售情況，了解不同產品在不同地區的銷售狀況，甚至進行季節性銷售趨勢預測。這種維度表和事實表的結合為決策者提供了全面的數據支持，幫助他們制定有效的營銷策略和業務決策。
事實表和維度表作為數據倉庫中的重要組成部分，相輔相成，共同構建了豐富而全面的數據模型。通過深入理解它們的定義和區別，我們可以更好地利用數據，為企業的發展和決策提供有力支持。
如果你對數據分析和數據建模感興趣，深入學習和掌握這些概念將有助于你在職業道路上取得更大的成功。記得，持續學習和不斷實踐是成為一名優秀的數據分析師的關鍵！
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