Party-TD

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。

Party 的资产负债模型，蛮适合搞数据建模的你瞧一眼。结构清晰，主要围着客户、资产、负债这三块转，尤其是当事人和负债之间的关系建得挺细，适合搞精细化。 Party 的资产负债数据建模，逻辑设计还不错，建模流程挺标准。你要是经常和金融数据打交道，这套模型能省你不少功夫。比如负债余额、负债评级这些字段，定义得清楚，用起来也方便。 整体走的是TD 数据仓库的逻辑，跟FS-LDM这些模型也能好配合。像你如果已经在用FS 协议评分，那这套也能无缝衔接。建模时别忘了把当事人的角色维度拉进来，结构会更完整。 哦对了，要是你想深入了解细节，可以看看这些相关资源： FS-LDM 协议评分与评级，讲评分机

企业财务报告 企业机构的类型/经营方式 企业机构之间的归属关系

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。

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

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

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

TD 数据仓库模型的建模过程挺有意思的，整个流程的比较清晰，适合想了解数据仓库模型的人。文档详细了建模的方法，涉及到数据表、数据模型的设计，了如何通过合适的流程来各种数据。嗯，如果你对数据仓库建模感兴趣，可以先看看这篇内容，结合实际的产品主题特征，理解起来会比较容易。还有其他相关的资源，像是建模流程示例和具体的逻辑设计模型也能你更深入地掌握相关知识。如果你在建模过程中有疑问，这些资料会挺有的哦。

物联网平台的大数据方案，TD 的这份 PDF 还挺有料的。内容覆盖面比较广，从数据采集到平台架构，讲得算细。对你要是搞设备接入、数据治理那一套，参考价值还不错。 TD 的物联网大数据平台架构清晰，模块拆得比较细。像设备接入层、数据引擎、可视化都讲了点实际操作，不是那种光说不练的文档。 里面提到用Kafka做消息中转，嗯，这在实时数据里蛮常见的。你如果也在搞流式数据，可以看看他们怎么设计的。还有Hadoop和Spark的组合，用法也比较主流。 数据展示那块，用了ECharts来做图表组件，响应也快，样式也还可以。你要是用React或者Vue整前端展示，结合起来做个 Dashboard 还挺方便的

Campaign-TD: 洞悉营销活动，驱动银行业务增长 Campaign-TD 数据仓库模型致力于帮助银行深入分析营销活动，优化营销策略，提升客户关系。 模型核心 该模型围绕营销活动（Campaign）展开，涵盖了从策略制定到活动执行，再到反馈收集的完整流程。通过整合营销策略、营销行为以及客户反馈等多维度数据，Campaign-TD 为银行提供以下关键洞察： 识别高效营销方式： 通过分析不同营销活动的效果，帮助银行找到最有效的获客、维护和增强客户关系的方法。 洞察客户行为偏好： 通过分析不同客户群体对营销活动的反馈，帮助银行了解客户需求，制定更精准的营销策略。 价值体现 Campaign