重要的社交聚会—核心实体和关系-FS-LDM培训教材

通过建立超级父类实体，可以发现共性并集中存放，从而使应用程序的开发更加便捷。这一过程还能减少多个实体之间的复杂关联，进而提升模型的清晰度和可维护性。Super Type Sub Type抽象整合业务模型设计的精髓，为用户提供单一视图的高效解决方案。

黑白分明的结构图，搭配清晰的逻辑链路，PARTY 主题—信用-FS-LDM 培训材料真的是搞信用建模的朋友的好帮手。它把信用额度、当事人、评级、系统违约历史等核心字段都整理得挺明白，做业务梳理的时候能省不少事。当事人的信用评分和外部名单历史的关系也列得蛮清楚，想把模型建好，先得搞清楚数据之间的这些小九九。拿来当参考模版，或者对照自家系统对齐字段，都是挺合适的。哦对了，如果你刚好在做FS-LDM建模，强烈推荐顺手看看FS-LDM 相关实体的当事人财务档案-TD 数据仓库模型详解，细节拉满，不看可惜。另外几个资料也不错，比如R 语言信用卡违约率建模九种机器学习方法实现这个，用来对比各算法表现，还挺

FS-LDM相关实体中，涉及到当事人和其财务档案的部分，详细介绍了TD数据仓库模型的建模过程。

PARTY 主题的名称逻辑蛮值得参考的，是当事人姓名、机构、历史称谓这些信息的梳理方式，贴合实际业务场景。嗯，像正式称呼、昵称、尊称、简称这些名字的各种形式，它都有覆盖，连前缀都考虑到了，挺细的。 FS-LDM 的培训材料里，讲了不少关于名称建模的干货。比如你要建个数据仓库，名字字段总是绕不开吧？这里就把正式名称、历史名称、非正式称呼等字段都拆得明明白白。你就按它那套做，清洗数据方便、查询也高效。 另外，有些关联资源也蛮有用，比如RapidMiner扩展配合NamSor来识别名字的性别和文化背景，国际化场景贼香。还有那个TD 模型，不光名称，还有角色和财务档案也能串起来，模型设计思路实用。 还

随着时间的推移，MySQL培训的内容和方法已经得到了不断的更新和改进。

FS-LDM 协议评分与评级模型：基于 TD 数据仓库 本部分重点解析 FS-LDM 框架下，以 TD 数据仓库为基础构建的协议评分与评级模型。

Teradata 的 FS-LDM 模型 V10.0 参考手册第二册，结构清晰，内容覆盖蛮全面。尤其适合正在搞数据仓库建模或者深入 FS 主题的朋友。里面不光有模型结构，还有不少关于实体关系的，看着就省心。 FS-LDM 的这个新版本，多细节做了调整，比如PARTY主题的实体分类方式，逻辑更清晰了。想搞清楚信用评级、当事人资产之类的业务逻辑，这本手册还挺能帮上忙的。 讲到建模，手册里配的建模示例蛮实用，不是那种一堆抽象图，而是结合了TD 数据仓库的实际用例，讲得透彻，学完就能上手。建议搭配FS-LDM 客户化建模示例一起看，效果更好。 另外，想了解PARTY类的朋友，顺手翻下PARTY 主题信

本书涵盖了 Informix 的全面知识，适合进阶学习者。

高性能查询的利器，SYBASE IQ的列式存储设计让数据跑得飞快。培训教材里把 IQ 的架构、索引、内存管理这些关键点都讲得比较透，适合你搞大数据时系统性地入个门。安装步骤也写得比较细，照着操作基本没坑，尤其是权限设置和内存分配那块，挺实用。对了，文本装载那节对批量导入数据友好，支持各种格式，效率还不低。用来搭建型数据仓库，还是蛮靠谱的一个选择。