Tableau Prep即学即用

354

｜

第

39

章

39.2

数据支撑所解决的问题

数据支撑技术解决了几个难题，其中许多问题由于订阅收费模式──一种付款计划，

其中消费者定期支付较小的金额，而不是一次性大额购买──而迅速变得更加普遍。

订阅音乐、软件和食品服务越来越受欢迎，这为数据分析师创造了更多的需求，使

他们能够处理订阅数据。然而，数据支撑不仅仅用于解决订阅型数据集的挑战。它

还可以在这些领域提供帮助：

客户保持分析

报告预期收入可能是自以为是的。仅仅因为客户签署了一个基于订阅的产品，

并不意味着他们会保持这些付款。支撑可以帮助你删除预计收入的行数据，以

更准确地确定客户被保持下来的水平。

通货膨胀

/

汇率

根据订阅时间的长短，你可能需要考虑通货膨胀或汇率变化等因素，以便准确

地提示赚取的收入。预测这些数值本身就是一门艺术，但使用数据支撑进行常

规预测可以大大提高分析的价值。通常情况下，预测值会存储在二级参考表中，

需要和支撑数据一起连接到原始数据集中。

数据重复

如果你有一些字段是在某记录所包含的时期汇总的，然后对其进行支撑操作，

则需要将这些值按时段数量进行划分，以避免重复的汇总。

39.3

数据支撑带来的挑战

虽然数据支撑技术确实提供了额外的分析所需的数据行，但它带来了另一个需要考

虑的挑战。

支撑将使你所分析的数据集的尺寸大幅度增加。这带来了以下方面的挑战：

数据存储

数据集越大，你需要的存储容量就越大。