TD主题

LOCATION主题分类与建模 在TD数据仓库中，LOCATION主题涵盖多种地址类型及其相关信息，为地理位置分析提供基础数据支撑。 地址分类： 广义地址 地区地址 电子地址 街道地址 物理地址 电话地址 物理邮箱地址 地址关联信息： 地址之间的关系 地区的经济指标 地区的黄页信息 地址的描述信息 建模过程： LOCATION主题的建模采用维度建模方法，构建地址维度表和事实表，以满足不同场景下的查询需求。维度表包含地址的各个属性，如国家、省份、城市、街道等；事实表则存储与地址相关的业务数据，例如订单数量、销售额、人口数量等。 通过对LOCATION主题进行分类和建模，可以有效地组织和管

当事人主题分类的 TD 数据仓库模型，结构挺清晰，适合你梳理客户、机构、家庭这些实体之间的各种关系。像个人与机构、夫妻、上下级这些关系都有建模方式。要是你做的是金融、政务、企业客户信息管理，那这个模型用起来还蛮顺手的。 模型里面的关系维度分得比较细，比如供应商、雇佣关系甚至家庭结构都能建出来。你也可以根据需要加自定义关系，像内部机构的上下游逻辑，也可以独立建维表，扩展性不错。 建模流程也不复杂，文档里讲得挺实在的，从主题域拆分开始，到逻辑模型、物理模型设计，每一步都有例子。响应也快，改起来方便。 如果你想深入看看有哪些当事人之间的业务关系，可以参考这几篇文章： FS-LDM 相关实体的当

产品主题的特征在TD数据仓库模型中扮演重要角色，它们定义了数据存储和处理的方式。在建模过程中，确保这些特征能够充分体现产品的核心价值和功能。

当事人主题-分类是TD数据仓库模型设计的核心内容之一，专注于如何将当事人主题按照不同的业务需求进行分类，以提高数据处理和管理的效率。在此模型中，通过分类方法，我们可以精准定位不同类别的当事人数据，为业务决策提供更有力的支持。模型的建模过程涵盖了从数据源选择、数据清洗、数据建模到数据验证的完整流程。尤其在TD数据仓库中，通过系统化的分类和建模方法，将复杂的业务需求转换为数据支持，确保数据的高效流通和准确分析。

当事人主题域内容示例 本节内容以当事人子类为例，展示TD数据仓库模型中当事人主题域的构成。

在TD数据仓库模型中，我们探讨了Campaign与其他主题如营销事件、账户、内部机构、产品以及地理位置的紧密关联。这些关联帮助优化了营销策略及其渠道类型的选择。

当事人主题（Party）指银行服务的各种对象，包括个人或对公客户、潜在客户、代理机构、雇员等。业务系统中的个人客户、对公客户、支付交易对手、潜在客户等都是当事人的范畴。详细介绍了Party-TD数据仓库模型的建模过程及其应用。

TDDownLoad已成为一个关键的任务，尤其是在当前技术飞速发展的背景下。

PARTY主题与其他主题的关联关系 当事人与账户的关系 外部编号 历史和事件的关系 与产品的关系 地址信息历史

该主题根据 Spyder 的风格修改，提供给偏好 Spyder 风格的用户。使用说明请查阅相关文档。