请描述在数据仓库中进行维度建模的典型步骤，并解释如何确定和选择这些维度？

解答思路：

维度建模是数据仓库中常见的一种建模方法，主要用于构建分析型的数据仓库。其步骤和确定维度的过程非常重要，下面是对此的简述。

最优回答：

维度建模的步骤主要包括以下几个部分：

1. 确定业务过程与需求：这是维度建模的第一步，需要深入理解业务需求，明确需要分析的业务过程。
2. 定义维度：根据业务需求和过程，确定需要分析的维度。例如，对于销售数据，产品、销售地区、时间、销售人员等都可以是维度。
3. 设计事实表：事实表存储了业务过程的度量信息，如交易的数量、金额等。
4. 设计维度表：维度表包含了用于分析的业务描述性信息。例如，产品维度表可能包含产品的名称、类别、价格等信息。
5. 构建星型模型或多维模型：将事实表和维度表结合起来，形成一个星型模型或多维模型。这是为了进行高效的数据查询和分析。
6. 数据加载与测试：最后，将数据存储到数据仓库中，并进行测试以确保数据的准确性和模型的可用性。

如何确定这些维度呢？这主要依赖于对业务需求的深入理解。一个好的维度应该是能够反映业务过程的关键特征，并能帮助决策者进行分析的。因此，确定维度时需要考虑业务目标、分析需求以及数据的可获取性等因素。同时，还需要注意维度的层次结构，例如时间维度可能包括年、季度、月、日等多个层次。

在进行维度建模时，还需要注意以下几点：

1. 数据仓库的规范化与反规范化的权衡：为了满足分析需求，可能需要设计一些冗余的字段或表，但也需要避免过度冗余导致的资源浪费和性能问题。
2. 数据质量问题：数据的质量直接影响到分析的结果，因此在进行维度建模之前，需要对数据进行清洗和校验。
3. 安全与权限问题：在构建数据仓库时，需要考虑数据的访问权限和安全性问题，确保只有授权的用户才能访问敏感数据。
4. 性能优化：对于大型的数据仓库，需要考虑查询性能的问题。可以通过建立索引、分区等手段来提高查询效率。