閱讀對象：  電商零售業決策者、行銷科學家、數據工程主管 關鍵要點 行銷組和建模 (Marketing Mix Modeling, MMM) 主要回答的是「增量（Incrementality）」 ：若資料只剩「全體總花費 × 全體總營收」，旺季同步上升幾乎必然引爆高度共線性（Multicollinearity）。此時，模型很難看清因果關係。若要把它拆開，必須仰賴數據在時間、地理或產品線上的可用變異（Variation），才有機會識別各渠道的真實因果貢獻。 彙總並非無損壓縮，而是刪除「識別能力」，而且不可逆 ：把聯合資訊（Joint Information）彙總成邊際報表（Marginal Reports）屬於數學上的多對一映射。就像將不同顏色的黏土揉成一團，無法回復鮮明各色；維度一旦被摺疊，藏在裡面的因果線索也將一併消失，後續再堆多複雜的模型，推測也將失去可信證據。 欄式資料庫是「保留明細」的底座 ：現代欄式儲存（Columnar Storage）透過邏輯列對齊（Logical Row Alignment）與元組重組（Tuple...