单一粒度客户基本信息表数据挖掘应用

单一粒度的客户基本信息表结构清晰、字段集中，蛮适合做一些基础的客户数据挖掘。像客户识别码、信用度、通信费支付方式这些字段，日常做建模或者用户标签时都比较常用，能省不少预的功夫。

字段重复但排布规律，用起来还挺顺手。字段名没搞太复杂，直接就是客户号码、客户类别这类，直白清楚。你做特征工程的时候，按字段组一组，像是“基本身份”、“联系方式”、“账户行为”，分模块更高效。

这类表最大的优点是：单表即可支撑初步建模。比如你想跑个客户流失预测模型，直接用这张表加一点外部行为数据就能上手。字段覆盖还算全，省得你到处找其他表拼。

不过要注意，像开户日期、数据变更日期这些字段的时间维度挺重要，别只当普通字段看。时间差一算就是一个有效特征，挺多模型对时间特征敏感。

想深入了解字段定义，可以看看客户基本信息表字段。要是你感兴趣数据挖掘的应用场景，推荐你读下信用卡客户信用评价数据挖掘方法，里面场景还蛮典型的。