员工基本信息

在银行系统数据库中，创建一个查询视图，用于查询员工的基本信息，包括员工编号、姓名、密码、联系电话和性别。

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

字符串基本信息函数用于获取字符串的字符集、长度和字节数等信息。其中： charset(x) 函数返回字符串 x 的字符集。 collation(x) 函数返回字符串 x 的字符序。

利用Access实例建立学生基本信息查询，图3-1-2演示如何创建基本查询以选择学生信息表中的所有字段，图3-1-3展示创建基本查询以选择成绩信息表中除准考证号外的所有字段。

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

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

数据源自DragonWell公众号的视频教程：https://www.bili.com/video/av49181542?p=85

客户基本信息的星型结构图包括客户信息事实表和多维度维度表，涵盖了客户ID、性别、年龄层次、VIP状态、支付类型、在网时间层次、地理信息、支付层次、流失概率、信用层次、挽留价值和客户价值等详细资料。

详解如何获取有奖金的员工信息，包括方法和技巧。通过，您将了解到实现这一目标的有效途径和操作步骤。