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案例研究：使用 dbt 构建电商数据模型

Susan Sun

Freelance Data Scientist

第 1 章：设置 dbt

设置：
- 检查安装：dbt --versions，which dbt
- 初始化 dbt：dbt init
加载数据：
- 加载 dbt 种子文件（如配送中心）：dbt seed
- 加载 dbt 源文件。例如：{{ source('looker_ecommerce', 'orders') }}
回顾 dbt 子命令：dbt run、dbt test、dbt build
查看 dbt 项目文件与文件夹结构

第 2 章：构建 dbt 模型

构建 dbt 分层（staging）、数据集市（mart）与快照（snapshot）模型
添加表/列文档与 dbt 数据测试

一个有向无环图，展示所有 dbt 源和模型及其相互关系。源为绿色，模型与数据集市为蓝色。

第 3 章：在 dbt 中使用 Jinja

用 Jinja 表达式减少重复代码：set、loop、macros
使用 dbt compile 与空白符管理进行开发

{%- set order_statuses = ['Shipped', 'Complete', 'Processing'] -%}

SELECT 
    user_id,
    {%- for order_status in order_statuses %}
        COUNT(DISTINCT CASE WHEN status = '{{ order_status }}' THEN order_id END) 
        AS num_orders_{{ order_status }}
    {%- endfor %}
FROM {{ ref('stg_looker__orders') }}
GROUP BY 1

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