使用单一粒度的客户基本信息表-techpackage.net-数据挖掘技术及应用(我见过的最全面的理论最佳案例组合)(1)

使用单一粒度的客户账务信息表，这个数据挖掘项目挺有意思的。它集中记录了客户的账单信息，包括月租费、附加功能费、本地话费、漫游费等各种费用。通过这种方式，能够精准客户的消费行为和偏好，进而进行有效的营销或优化服务。比如说，账单金额、短信费等数据，可以直接用来客户的消费模式，有效提高客户满意度和企业收益。 对于想做数据挖掘的小伙伴，这个表格结构还挺有参考价值的。每个月的账单数据都清晰明了，既便于存储，又便于。结合一些数据工具，比如 MATLAB、Python 中的 pandas 库，轻松就能搞定数据清洗和建模。 如果你有类似的业务需求，可以考虑借鉴这种数据结构。不仅能够你搞定复杂的客户账务，还能为

客户信息表设计 | 字段 | 描述 ||---|---|| 客户识别码 | 标识客户的唯一编码 || 客户号码 | 客户的电话号码 || 客户类别 | 客户所属的分类，例如：个人、企业 || 客户信用度 | 客户的信用评级 || 客户姓名 | 客户的姓名 || 客户通信地址 | 客户的联系地址 || 客户身份证号 | 客户的身份证号码 || 客户联系电话 | 客户的联系电话 || 客户邮编 | 客户的邮政编码 || 客户归属局 | 客户所属的通信局 || 通信费支付方式 | 客户支付通信费的方式 || 开户日期 | 客户开户的日期 || 数据变更日期 | 客户信息最后一次变更的日期 || 当前

在数据挖掘的技术应用中，精准营销案例展示了如何利用296个数据项构建彩铃增量销售模型。其中，68项数据被确定为彩铃使用倾向性的重要评分标准。关键数据包括：三个月平均声讯台业务使用次数、三个月平均音信户动业务使用次数、三个月平均语音普通业务使用次数、三个月平均梦网彩信业务使用次数、三个月平均网内主叫通话关联号码开通彩铃数、三个月平均日间网内被叫普通通话次数。

单一粒度的客户账务信息表，用起来还挺顺的，字段结构清晰，按月度来整理客户的各种费用数据，比如月租费、短信费、滞纳金都一目了然。对做数据仓库和数据挖掘建模的你来说，这样的表结构，挺适合直接拿来做维度建模或者聚合的。 字段设计上，客户号码作为主键字段挺合适，结合月份字段还能做周期性。所有数据都放在一张表里，起来就比较方便，响应也快，适合跑批量报表或者训练模型时直接读入。你要是用Hive之类的做，压根不用拆表。 像省内漫游费、国际漫游费这些字段，也能让你做出多有意思的，比如用户出差频率、消费偏好之类的标签。嗯，实际业务里，这类数据算是用户画像的重要组成部分了。 不过有一点你得注意，虽然表结构看着简单

客户基本信息的星型结构图包括客户信息事实表和多维度维度表，涵盖了客户ID、性别、年龄层次、VIP状态、支付类型、在网时间层次、地理信息、支付层次、流失概率、信用层次、挽留价值和客户价值等详细资料。

客户识别码 客户号码 客户类别 客户信用度 客户姓名 客户通信地址 客户身份证号 客户联系电话 客户邮编 客户归属局 通信费支付方式 开户日期

OLAM将OLAP与数据挖掘相结合，打造了一款新型的OLAP数据仓库，专为数据挖掘而设计，以满足实际需求。OLAM（联机分析挖掘）正是这种融合的成果。

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