团大师怎么赚拼团券 有没有引流推广的好方法？
有没有引流推广的好方法？
问题问的比较宽泛性，取决于它你的产品是什么，精准的市场定位，找准目标自己的目标客户群体，分析他们可能会被让的地方，去投放广告（经常动物出没的地方，商场、小区电梯广告牌）；借助平台优势（比如快餐加入美团饿了吗平台）；消费网红粉丝经济（让他们帮个忙推广）。
数仓建模全流程？
1、建模流程
当然是业务模型-rlm概念模型-gt逻辑模型-rlm物理模型的那样一个流程，下面我们具体解释下各个模型阶段都什么
业务建模(需求沟通)
参照业务部门并且划分，理清部门之间的关系，后再将各个部门的具体看业务程序化，与业务部门去开会协商处理出需求的指标、存放年限、维度等等。
总体来讲，那是要清楚他们要哪些指标以及他们能提供哪些数据。
业务建模的时间最长，不过与公司实际中的业务环境很大关系，并且在这里要参照实际中生产环境和业务需求再确认好数据仓库可以使用的工具和平台。
主要注意解决业务层面的分解和程序化。搞清楚系统边界，可以确定好主题域
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并且，业务建模阶段其实是一次和业务人员梳理业务的过程，在这个过程中，不光能帮助我们技术人员更好的理解业务，另外一方面，也都能够突然发现业务流程中的一些不合理的环节，使之彻底改善和加以改进。
概念建模|领域建模(cad作图想好怎莫做)
将业务模型抽象化，分组合并的的的概念，明确化概念，抽象出实体与实体之间的联系联系，分析清楚各组概念之间的交流。
说白了是画图，把指标是需要的哪些数据封装到一个实体里，实体与实体之间的关联等等用ER图它表示出来。
先画出局部ER图，后来再综合类画出全局ER图。
主要是对业务模型接受抽象化处理，生成领域概念模型
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在损毁数据库基础上建立了一个比较根基稳定完善系统的模型，只不过数据仓库是对损毁数据库系统中的数据通过集成显卡和重组而无法形成的数据集合，所以数据仓库的概念模型设计，必须要对损坏数据库系统善加分析什么理解，看在损坏的数据库系统中“有什么”、“怎么才能组织的”和“如何能广泛分布的”等，后再再来确定应当及时如何能建立起数据仓库系统的概念模型。
数据仓库的概念模型是面向企业全局成立的，它为集成主板来自各个走向应用的数据库的数据提供了都统一的概念视图。
概念模型的设计是在较高的抽象层次上的设计，并且确立概念模型时用不着确定具体详细技术条件的限制。
领域概念建模那是形象的修辞了实体建模法，从纷扰的业务表象背后通过实体建模法，抽象概念出实体，事件，只能说明等抽象的实体，最大限度地找到什么业务表象后抽象概念实体间的相互间的关联性，能保证了我们数据仓库数据明确的数据模型所能至少的一致性和关联性
逻辑建模(表设计)
将概念模型实体化，具体看确定概念对应的属性，事件确定事实属性，维度考虑维度属性。
普遍那就是建表，前面早就画出了关系图，这里只要将表里头有哪些字段确定不出来就可以不，如果不是是事实表就考虑到事实字段和业务主键，要是是维度表就考虑维度属性，SCD策略等等。在这里是需要确定数据粒度，假如多个指标都要用一个字段，则取粒度最小的指标。假如不确定指标的量度，则取毫秒级响应作为粒度。
物理建模(建表)
综合考现实就是现实的大数据平台、采集工具、etl工具、数仓组件、性能要求、管理要求等多方面因素，怎么设计出具体的项目代码，能够完成数仓的搭建中。
2、建模的过程
打比方我们现在在构建一张订单表
从多个维度参与统计组合，连成多维度数据集，来从多个角度仔细观察业务过程的好坏
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选择类型业务过程
最后确认哪些业务处理流程是数据仓库肯定覆盖的，是维度方法的基础。而，建模的第一个步骤是描述需要建模的业务流程。的或，要知道一点和讲一个零售店的销售情况，那你与该零售店销售相关的所有业务流程大都是需要了解的。替描述业务流程，这个可以简单的地使用纯文本将相关内容记录下了，或则在用“业务流程建模标出”（BPMN）方法，也可以不可以使用统一建模语言（UML）或其他类似于的方法。
业务过程就是需要那种业务场景下再产生的订单表(划分问题到那个业务线和数据域)
业务过程就是用户提交订单的订单记录表
中,选择数据域
申明粒度
粒度那是最后确认一条留下记录代表上帝的含义的或是细化到何种程度(一条记录代表一个订单我还是多个订单，如拼团的时候团长的单)
在你选择维度和事实前可以声明粒度，只不过每个候选维度或事实需要与定义的粒度保持一致。在一个事实所填写的所有维度设计中满可以实行粒度一致性是绝对的保证数据仓库应用性能和易用性的关键。
从推导的业务流程查看数据时，遗留下来粒度是最低级别的粒度。建议从遗留下来粒度数据就开始设计，是因为原始记录都能够柯西-黎曼方程根本无法预期的用户去查询。汇总后的数据粒度对优化查询性能很重要，但这样的粒度而不不能满足对细节数据的查询需求。
相同的事实也可以有有所不同的粒度，但同一事实中别不能混合含有完全不同的粒度。维度模型建立起结束之后，有很可能因为获取了新的信息，而来到这步改粒度级别。
再确认维度
维度的粒度前提是和第二步所声明的粒度一致。
维度表是事实表的基础，也只能说明了事实表的数据是从哪里喂养灵兽来的。
有名的维度也是名词，如日期、商店、库存等。维度表存储文件了某一维度的所有具体数据，.例如，日期维度肯定除开年、季度、月、周、日等数据。
确定事实
这半步不能识别数字化的度量，可以形成事实表的记录。它是和系统的业务用户密切相关的，而且用户正是我按照对事实表的访问声望兑换数据仓库存储位置的数据。大部分事实表的度量都是数字类型的，可累加，可计算出，如成本、数量、金额等。
3、模型啊,设计的思路
业务需求驱动，数据驱动，构造数据仓库有两种一是自上而下，一是自下而上。
自上而下
BillInmon先生推崇“从上向下”的，即一个企业成立真正的数据中心，得象一个数据的仓库，其中数据是经过整合、经过清洗、可以去掉脏数据的、标准的，还能够提供给统一的视图。要组建这样的数据仓库，的确从它不需要支持哪些应用何练起，完全是要从整个企业的环境从哪里开始，分析其中的概念，应该是有什么样的数据，达成概念结束整；
自下而上
RalphKimball先生追崇“从下至上”的，他其实建设和发展数据仓库应该要按照不好算的应用需求，运行程序不需要的数据，不要的数据不要打开程序到数据仓库中。这种建设周期短，客户也能马上见到结果。（是对客户的需求，需求要什么就你想做什么）
4、模型落地后实现方法
按照命名规范创建角色表
变更土地性质生成维表和事实表的代码
并且代码逻辑测试，验证数据加工逻辑的正确性代码先发布，组建调度并配置相对应的质量监控和报警机制
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