上海证交所数据挖掘培训数据源识别策略

我们最佳的客户离他们所属网点的距离？

利用神经网络、逻辑回归和决策图表结合的新方法，开发了一种创新的破产/风险模型。新的变量选择过程使得该模型显著超越了传统商业模型。

分行客户地址的批量展示功能，真的是日常数据里蛮实用的一块。尤其是在做客户聚类或者地域分布的时候，能一眼看出哪个小区或者哪个区的客户多，后续营销方向都清晰多。 页面上直接拉出一个分行下所有客户的居住地，看起来简单，背后其实也挺讲究。数据库要预好，接口响应要快，最好还能配点小地图，体验会更丝滑。 和这个功能配套的培训资源也挺丰富，像上海证交所的数据挖掘培训，内容就比较贴近业务实际，推荐你去看一眼，点这里就能下载。 如果你对数据源识别策略也有点疑问，可以看看这篇上海证交所数据源识别策略，讲得还挺细的，尤其是银行场景下的那些数据表清洗逻辑。 需要调试 Redis 的，顺手推荐一个比较方便的可执行客户端

MySQL ODBC 驱动：mysql-connector-odbc-5.1.7-win32.msi

数据源： 经营分析系统（BAS） 客户数据：- 基本信息（DW_USR_DCUSTM）- 帐务信息（DW_FEE_SHOULDDM） CDR 数据：- 语音 CDR（DW_CALL_CDR）- IP 业务 CDR（DW_NEWBUSI_CDR）- 短信业务 CDR（DW_NEWBUSI_SMSCDR）- 梦网业务 CDR（DW_NEWBUSI_MESGCDR） 客服数据：- 客服信息

这是在进行MyScool项目时不可或缺的一个数据库，其中包含非常详尽的数据。它也是开发项目时的一个优秀参考案例！

将详细解释如何配置Oracle数据源，透过图文教程为您展示每一步骤。从安装到配置，无论您是新手还是有经验的用户，都能轻松掌握。

技术支持涵盖了多种物理数据源，如OLTP和ODS系统、数据仓库、数据马特、SAP、Oracle PSFT、Siebel以及自定义应用程序文件，包括Excel和Lotus。语义对象层物理数据源数据模型的生成（SQL Gen Metadata）、主机业务流程、分布式查询、维度、层次结构、指标、分区、聚合规则、时间序列、缓存和映射。

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