数据挖掘技术在客户基本信息星型结构图中的应用

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

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

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

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

星型雪花模型实例： 事实表：- 销售事实表（Sales Fact Table）：time_key、item_key、branch_key、location_key、units_sold、dollars_sold、avg_sales- 发货事实表（Shipping Fact Table）：time_key、item_key、shipper_key、from_location、to_location、dollars_cost、units_shipped 维度表：- 时间维度（time）：time_key、day_of_the_week、month、quarter、year- 位置维度（locati

在数据仓库与数据挖掘领域，星型结构的实例展示了Sales Fact Table中的time_key、item_key、branch_key、location_key、units_sold、dollars_sold以及avg_sales等指标。时间维度包括time_key、day_of_the_week、month、quarter和year；地理位置维度则包括location_key、street、city、province_or_state和country；商品维度包括item_key、item_name、brand、type和supplier_type；最后，分支机构维度涵盖了branch_

Openbravo 的数据库表结构图，做得还挺清晰的。你要是搞 ERP 系统开发，尤其是要对接 Openbravo 的接口或扩展模块，这张图可以帮你理清不少逻辑关系。字段、表关联一目了然，比查文档快多了。 Openbravo 的数据库关系，有点像一张庞大的家谱，靠脑子记真不现实。这个图就像个快速索引，查AD_TABLE、C_ORDER这类表结构的时候，方便。不光有主外键的线条，还标了字段类型和，看着挺直观。 如果你还想看看别的 ERP 数据结构，天心 ERP 的数据表也可以对比下，思路不太一样，但也有可参考的地方。还有一篇Openbravo 2.4 版本的数据表，做老版本迁移时挺有用。 你要是

函数结构图已被省略，以供您浏览。

根据产品关联性分析模型的结果，确定“彩信生活杂志”的目标客户为尚未定制该业务的WAP总站活跃客户。精确营销案例介绍显示，彩信生活杂志在WAP总站客户中的订购率是普通客户的5.67倍，彩信生活杂志通过技术分析模型，发现WAP总站客户使用的概率显著提高。