数据模型将复杂的数据以结构化的形式有序的组织起来。我们之前谈到的指标，都可以作为维度使用。下面是范例：
　　·将用户类型、活跃度、时间三个维度组合，观察不同用户群体在产品上的使用情况，是否A群体使用的时长更明显？
　　·将商品类型、订单金额、地区三个维度组合，观察不同地区的不同商品是否存在销量差异？
　　数据模型可以从不同的角度和层面来观察数据，这样提高了分析的灵活性，满足不同的分析需求、这个过程叫做OLAP（联机分析处理）。当然它涉及到更复杂的数据建模和数据仓库等，我们不用详细知道。
　　数据模型还有几种常见的技巧，叫做钻取、上卷、切片。
　　选取就是将维度继续细分。比如浙江省细分成杭州市、温州市、宁波市等，2010年一季度变成1月、2月、3月。上卷则是钻取的相反概念，将维度聚合，比如浙江、上海、江苏聚合成浙江沪维度。切片是选中特定的维度，比如只选上海维度、或者只选2010年一季度维度。因为数据立方体是多维的，但我们观察和比较数据只能在二维、即表格中进行。

上图的树状结构代表钻取（source和time的细分），然后通过对Route的air切片获得具体数据。