客户数据的多维切片，配上经典的数据仓库设计，读起来还挺有意思。嗯，主要讲的是怎么按性别、年龄、入网时间这些维度，把用户分成不同的群体，再他们用服务的习惯。这个套路在电信行业常见，数据一多，用肉眼看真没啥用，得靠数据仓库那一套来帮你分门别类。
客户群的自然属性分类挺直观的，比如性别、年龄段，还有那种用户类型——像公费、私人，这些标签在建模时都有用。你要是做用户画像或者客户细分，拿这些字段来喂模型，效果还不错。
数据仓库设计这部分也讲得挺扎实，没整太玄的词，主要就是围绕业务来建模，比如用星型模型，先搭好维度表和事实表的框架，再根据你要的指标一步步填。你只要理解了它的出发点是为了方便，整个设计就不难。
另外，推荐你看看这两篇扩展资料：
- 数据挖掘助力电信客户维系，主要讲的是挖掘潜在流失客户，怎么提前介入。
- 客户细分模型创建-电信业数据挖掘 PPT，模型构建那部分挺实战，适合拿来套用。
如果你也在搞用户细分或者做BI，可以参考这个资源，把业务需求拆解一下，再反推数据结构，思路会清晰不少。