问题一：直接计算去重类指标的方法具体是怎样的？
直接计算去重类指标的方法具体是怎样的？以这个场景来说：省、市、区等维度下的支付宝客户端的日支付用户数（其中省、市、区为用户支付时所在的位置，表格中指标数据均为虚构的）。
参考回答：
直接计算的方法是单独生成多张表，每张表对应不同的维度组合，如省、省+市、省+市+区等，每张表只计算固定的维度。
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问题二：数据膨胀再计算的方法与直接计算相比有什么特点？
数据膨胀再计算的方法与直接计算相比有什么特点？
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数据膨胀再计算的方法重点在于对数据进行膨胀，即将一行数据拆分为多行，以满足多种维度组合的需求，然后再按照“普通”的Distinct去重统计。这种方法在性能上与直接计算无太大差异，主要在于代码的可维护性上。
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问题三：这个案例下，为什么使用Cube的方式完成数据预计算时，每个维度组合都需要进行去重操作？
这个案例下，为什么使用Cube的方式完成数据预计算时，每个维度组合都需要进行去重操作？以这个场景来说：省、市、区等维度下的支付宝客户端的日支付用户数（其中省、市、区为用户支付时所在的位置，表格中指标数据均为虚构的）。
参考回答：
因为去重类指标（如用户数、商家数等）具有不可累加的特性，每种维度组合下的用户都需要独立去重，以确保统计结果的准确性。
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问题四：能否简单描述一下数据膨胀再计算方法的执行流程？
能否简单描述一下数据膨胀再计算方法的执行流程？
参考回答：
数据膨胀再计算方法的执行流程首先是将原始数据进行膨胀处理，即将一行数据拆分为多行，以满足多种维度组合的需求。然后，对这些膨胀后的数据进行去重统计，得到最终的汇总结果。
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问题五：什么样的案例图是“好图”？
什么样的案例图是“好图”？
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