客户基本信息表字段

客户基本信息表的字段设计挺全，常用的字段像客户识别码、客户号码、客户类别这些基本都涵盖了，嗯，像客户姓名、身份证号、联系电话也都在，数据完整性还不错。 表结构的设计比较适合做数据仓库里的维表，字段清晰，后期做数据挖掘也方便。比如你要客户信用度时，用客户信用度字段直接搞，省事多了。配合支付方式、开户日期这些，挖信用卡用户画像挺顺手的。 字段比较简单，写 SQL 也不用费劲。你在MySQL或者Hive里写查询，直接按字段走就行。比如：SELECT 客户姓名, 客户信用度 FROM 客户信息表 WHERE 客户类别 = 'VIP';响应也快。 如果你正好在搭数据仓库或搞数据挖掘项目，可以看看下面这俩

客户信息表的字段整理得挺全的，尤其适合搞数据挖掘的朋友参考一下。像客户识别码、客户信用度这些，平时做信用模型或者客户分群都用得上。字段命名也比较规范，直接拿来当参考模版都行。 字段的种类覆盖得还挺广，基本从识别、联系到信用信息都有，比如客户身份证号、通信费支付方式、开户日期这些。你在设计客户主题维度的时候，容易就能找到参考对照。 拿来跟数据挖掘项目搭配用也蛮方便的，像客户类别就适合做分类变量，搞机器学习的你肯定懂。还可以结合信用卡客户信用评价数据挖掘方法，这样挖掘出的结果更贴合业务。 建议你配合客户信息主题维度设计模型一起看，对字段之间的逻辑关系就更清晰了。字段定义清楚了，后面不管是建模、数据

这是一个用于连接Access数据库并获取表字段信息的Python程序。 使用方法：1. 创建一个mdb文件。2. 在代码中修改文件路径为你创建的mdb文件路径。3. 运行代码即可获取表的字段信息，包括主键等。

字符串基本信息函数用于获取字符串的字符集、长度和字节数等信息。其中： charset(x) 函数返回字符串 x 的字符集。 collation(x) 函数返回字符串 x 的字符序。

查询 SQL Server 2005 表字段信息的 SQL 脚本还挺实用的，适合经常跟老数据库打交道的你。它能把表名、列名、类型、默认值这些字段属性全拉出来，结构清晰，输出也规整。像我平时接老项目，第一件事就是跑这种脚本，对表结构了然于心，后面的开发效率会高不少。

呼叫信息表常见字段 客户呼叫信息表字段- 呼叫类型- IMSI 号- 主叫号码- 被叫号码- 通话开始时间- 通话时长- 基本通话费- 基本通话附加费- 长途费- 长度附加费- 通话位置- 漫游类型

用户信息表（userInfo）的字段包括：顾客编号（customerID），开户名（customerName），身份证号（PID），联系电话（telephone），居住地址（address）。顾客编号是自动编号，从1开始，是主键；开户名和身份证号是必填项，身份证号必须是18位或15位且唯一；联系电话必须符合xxxx-xxxxx或13位手机号格式；居住地址可选输入。

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

系统表sysobjects中的各字段含义解析及如何查询所创建的表。