数据聚合是将多个数据合并为更少的数据的过程，通常是通过对数据进行求和、求平均值、计数等操作来实现。这种操作可以帮助我们在处理大量数据时减少数据量，从而提高数据处理的效率。数据聚合通常涉及将数据从较低的粒度（比如每天）聚合到较高的粒度（比如每周或每月）。
数据分解则是与数据聚合相反的过程，它是将较高粒度的数据拆分成更低粒度的数据。这种操作可以帮助我们分析细节数据，发现数据的变化规律和趋势。数据分解通常涉及将数据从较高的粒度（比如每月）分解到较低的粒度（比如每天）。
数据粒度是指数据所描述的对象或事件的详细程度。粒度越细，描述的对象或事件越具体，反之越抽象。数据聚合和数据分解与数据粒度相关联，因为在进行聚合和分解操作时，需要考虑数据的粒度，以确定如何合并或拆分数据。
举个例子来说，如果我们有一份销售数据，粒度是每天的销售额，而我们希望分析每周的销售趋势，就需要对数据进行聚合操作，将每天的销售额相加得到每周的销售额。相反，如果我们希望分析某一周内每天的销售情况，就需要对数据进行分解操作，将每周的销售额拆分成每天的销售额。
因此，数据聚合和数据分解是在数据分析中常用的操作，通过这两种操作，可以根据需要调整数据的粒度，从而更好地理解数据的特征和规律，为管理决策提供支持。