粒度也就是「颗粒度」，指数据的 「粗细」，也就是我们看数据的精细程度的大小。粒度关注数据的详细程度或其分解的大小，通俗地讲，粒度关注「分析过程中将什么范围内的数据看作一个整体」。

时间范围是常见的粒度。假设你正在分析一名客户的购物数据，年粒度看的是该客户一整年的购买情况，月粒度看的是该客户每个月的购买情况，日粒度看的是该客户每一天的购买情况。根据不同的数据需求制定不同的粒度要求，最终的观测值也会发生变化。

粗粒度

• 表： 整个表格表示公司的年度销售总览。

• 行： 每一行代表一整年的销售情况。

• 列： 包含总销售额、总成本等信息。

中等粒度

• 表： 这个表格更详细，代表了每个月的销售数据。

• 行： 每一行是一个月的销售数据。

• 列： 包含产品种类、销售额等信息。

细粒度

• 表： 这个表格更加详细，包含每一笔销售订单的具体信息。

• 行： 每一行是一笔具体的销售订单。

• 列： 包含销售日期、订单号、产品名称、数量等详细信息。

在我们日常的业务场景中，粒度的选择取决于用户对数据的需求和分析目标。粗粒度适用于总览和高层次分析，中等粒度提供了更详细的信息，而细粒度则提供了最为具体和详尽的数据，也就是我们所说的明细数据。

结合产品功能：

在FineBI的数据编辑中的 分组汇总 就是这样一个改变数据结构和数据粒度的一个功能。