FS-LDM 协议评分与评级：TD 数据仓库模型解析

TD数据仓库模型介绍 建模过程： 协议产品历史 协议状态历史 协议关系历史 资产价值历史 当事人资产评估 资产检查历史 协议资产关系历史

FS-LDM模型在交易系统模型的基础上，引入了TD数据仓库模型，用于存储和管理营销活动地址和当事人资产信息。 TD数据仓库模型的建立过程包括以下步骤： 需求分析与数据源确定: 明确业务需求，确定所需数据的来源。 数据模型设计: 设计数据仓库的表结构，包括字段定义、数据类型、关系等。 数据ETL: 从源系统中抽取数据，进行数据清洗、转换和加载到数据仓库中。 数据质量校验: 对数据仓库中的数据进行质量校验，确保数据的准确性和完整性。 模型部署与应用: 将数据仓库模型部署到生产环境，并应用于实际业务场景。

FS-LDM相关实体中，涉及到当事人和其财务档案的部分，详细介绍了TD数据仓库模型的建模过程。

定义了协议、帐户和卡之间的关系 提供了卡文件、卡限额历史、购物历史和当事人关系信息

黑白分明的结构图，搭配清晰的逻辑链路，PARTY 主题—信用-FS-LDM 培训材料真的是搞信用建模的朋友的好帮手。它把信用额度、当事人、评级、系统违约历史等核心字段都整理得挺明白，做业务梳理的时候能省不少事。当事人的信用评分和外部名单历史的关系也列得蛮清楚，想把模型建好，先得搞清楚数据之间的这些小九九。拿来当参考模版，或者对照自家系统对齐字段，都是挺合适的。哦对了，如果你刚好在做FS-LDM建模，强烈推荐顺手看看FS-LDM 相关实体的当事人财务档案-TD 数据仓库模型详解，细节拉满，不看可惜。另外几个资料也不错，比如R 语言信用卡违约率建模九种机器学习方法实现这个，用来对比各算法表现，还挺

Campaign-TD: 洞悉营销活动，驱动银行业务增长 Campaign-TD 数据仓库模型致力于帮助银行深入分析营销活动，优化营销策略，提升客户关系。 模型核心 该模型围绕营销活动（Campaign）展开，涵盖了从策略制定到活动执行，再到反馈收集的完整流程。通过整合营销策略、营销行为以及客户反馈等多维度数据，Campaign-TD 为银行提供以下关键洞察： 识别高效营销方式： 通过分析不同营销活动的效果，帮助银行找到最有效的获客、维护和增强客户关系的方法。 洞察客户行为偏好： 通过分析不同客户群体对营销活动的反馈，帮助银行了解客户需求，制定更精准的营销策略。 价值体现 Campaign

存款账户Agreement实例解析 本节以存款账户为例，解析TD数据仓库模型中Agreement的应用。 Agreement在TD数据仓库模型中扮演着关键角色，它定义了银行与客户之间的协议条款。 对于存款账户，Agreement可能包含以下信息： 账户类型：例如，支票账户、储蓄账户 利率：存款利率如何计算 费用：账户维护费用、透支费用等 其他条款：例如，最低存款额要求 通过Agreement，我们可以清晰地了解每种存款账户的具体条款，从而更好地管理和分析数据。 以下是一个简化的存款账户Agreement例子： | 字段 | 描述 ||---|---|| Agreement ID | 协

通过建立超级父类实体，可以发现共性并集中存放，从而使应用程序的开发更加便捷。这一过程还能减少多个实体之间的复杂关联，进而提升模型的清晰度和可维护性。Super Type Sub Type抽象整合业务模型设计的精髓，为用户提供单一视图的高效解决方案。

重要的社交聚会—核心实体和关系t当事人t机构t个人t潜在客户信息t客户资产信息t信用评级评分信息t名称信息t………… t当事人之间的关系t当事人和账户的关系t当事人和产品的关系t当事人和事件的关系t当事人和地址的关系t…………