Build your ultimate AI agent
课程介绍
停止反复编写相同的连接和计算，转而使用 Sigma 数据模型深入构建治理完善、可扩展的分析。 在本课程中，你将学习 Sigma 中数据模型的使用时机和原因，了解它们如何提升性能、在整个组织内标准化计算，以及管理敏感信息的独特能力。我们将探索联合、连接、关系、指标、参数以及列级安全性，以创建并共享稳固的分析基础模块。在本课程结束时，你将知道何时创建数据模型，以及根据你的使用场景需要哪些功能。 不再有临时联接，也不再让用户困惑。
先修要求
本课程无先修要求
课程大纲
课程大纲
1
支持可持续的洞察
在本章中，您将了解 Sigma 中数据模型的核心使用场景。使用数据模型，您可以创建自定义数据源，并让组织内的其他 Sigma 文档复用。这将帮助您对团队的洞察、分析与应用进行规模化、治理与持续维护。
2
用指标与关系丰富表格
在本章中，您将学习如何通过指标与关系，将洞察扩展到单表之外。您将分别构建这些核心数据模型功能的示例，并在工作簿中看到它们的实际效果，从而直观理解其影响。掌握这些功能后，您将能够在分析团队内提供统一的计算，并在数据模型中集中控制连接逻辑，同时仍为用户保留灵活性。
3
用参数与安全将一切融合
在本章中，您将先学习两个高级数据模型功能（参数与列级安全），然后把所学内容综合到一个完整示例中。参数可让您为模型配置灵活的筛选条件，安全功能将帮助您保护敏感数据。接着，结合至今为止的全部功能与最佳实践，您将进一步巩固可扩展分析的掌握程度。
Sigma 中的数据建模
课程完成
