Indholdsfortegnelse:

Hvorfor er datagranularitet vigtig?
Hvorfor er datagranularitet vigtig?
Anonim

Datagranularitet er det detaljeringsniveau, der tages i betragtning i en model eller beslutningsproces eller repræsenteres i en analyserapport. … Øget granularitet kan hjælpe dig med at undersøge hvert brands ydeevne og foretage specifikke, målrettede justeringer af diskrete variabler for at forbedre salg og rentabilitet.

Hvad er datagranularitet?

Datagranularitet henviser til datas detaljeringsniveau Jo mere detaljeret dataene er, desto mere detaljerede er de, og desto mere præcise kan analysen være. … Meget granulære data kræver mere lagerplads og øger privatlivsrelaterede udfordringer i situationer, hvor data er så detaljerede, at enkeltpersoner kan identificeres.

Hvorfor granularitet er en vigtig faktor, der skal tages i betragtning under udformningen af en faktatabel?

Da jo lavere detaljeringsniveauet er, jo større datamængden i faktatabellen, er granularitetsøvelsen i bund og grund at finde ud af det søde punkt i afvejningen mellem detaljeret niveau af analyse og datalagring.

Hvordan datagranularitet er relevant for datavarehus?

Svar: Datagranularitet henviser til detaljeringsgraden. … Brugeren bestemmer granularitetsniveauerne baseret på datatyper og den forventede systemydeevne for forespørgsler Datagranularitet har således niveauer af detaljer valgt af brugere, der gælder for deres datavarehuse.

Hvad er granularitet giv et eksempel?

I dimensionsmodellering refererer granularitet til det detaljeringsniveau, der er gemt i en tabel. For eksempel har en dimension som dato (med år- og kvartalshierarkier) en granularitet på kvartalsniveau, men har ikke oplysninger for individuelle dage eller måneder.

Anbefalede: