当存在多个不同粒度的事实表（用户行为表是事件粒度，订单表是订单粒度）时，如果直接通过维度表进行关联并在一个透视表中同时计算“访客数”（来自行为表）和“下单人数”（来自订单表），如果模型关系设置不当（如双向交叉筛选或缺乏桥接表），会导致筛选上下文错误，使得订单表数据被行为表的事件行重复筛选或放大，从而造成下单人数虚高（即“多对多”关系引发的数据膨胀问题）。正确的做法是使用共用维度表（日期、用户、品类）作为筛选器，两个事实表分别独立计算后再通过维度统一呈现。