零售销售域怎么落模型
门店零售的典型事实是销售小票行：一行代表某张小票上的一个商品行，维度是日期、门店、商品、会员、促销，度量是数量、销售金额与折扣金额。退货不另建表，而是用负数量、负金额并入同一张事实表，这样净销售就是一次求和，避免多表相减带来的口径分歧。
基本信息
| 事实粒度 | 小票行，票据号加行号唯一 |
|---|---|
| 常用维度 | 日期、门店、商品、会员、促销、收银员 |
| 度量 | 数量、销售金额、折扣金额、成本金额 |
| 退货处理 | 负数量与负金额并入同一事实 |
| 常见平台 | Hive 与 Spark SQL 按日分区，Doris 承接明细查询 |
典型使用场景
- 日常经营报表：按门店与日期看销售额、客流与客单价，全部来自同一张事实表
- 商品结构分析：从类目、品牌下钻到单品，销量与折扣力度同步可见
- 促销效果评估：用促销维度对比活动期与非活动期的销量与毛利
- 会员消费分析：小票行关联会员维度，计算复购率与客单分布
- 库存联动：小票行按门店与商品汇总后与库存快照勾稽
零售星型事实表
零售星型事实表
-- 小票行粒度：票号加行号唯一，退货行数量金额为负
CREATE TABLE fact_retail_sale (
dt_key int COMMENT '日期键',
ticket_no string COMMENT '小票号',
line_no int COMMENT '行号',
store_sk bigint COMMENT '门店代理键',
product_sk bigint COMMENT '商品代理键',
member_sk bigint COMMENT '会员代理键，非会员走未知成员',
promo_sk bigint COMMENT '促销代理键',
qty int COMMENT '数量，退货为负',
sales_amt decimal(18,2) COMMENT '销售金额，退货为负',
discount_amt decimal(18,2) COMMENT '折扣金额'
) PARTITIONED BY (dt string) STORED AS ORC;指标口径对照
| 指标 | 正确算法 | 常见错误 |
|---|---|---|
| 销售额 | 对小票行金额求和 | 退货存在另一张表，净销售漏算 |
| 客单价 | 票级金额除以去重后票数 | 按行级平均，客单价被行数稀释 |
| 客流量 | 按小票号去重计数 | 按会员去重，非会员客流被丢掉 |
| 退货率 | 负金额绝对值除以正金额 | 只数退货运单笔数，金额口径不可比 |
票头信息（会员、时间、收银员）冗余在每一行上是合理的退化维度做法：查询不必回表关联票头，代价只是小票号重复存储占用空间。
非会员交易必须落到未知成员而不是留空，否则与会员维度关联时丢行，客流量与会员渗透率会同时失真。