PARTY主题

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

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

PARTY主题指银行服务的各类个人或团体客户、潜在客户、代理机构、雇员、分行及部门等，一个PARTY可以兼具多种角色。该主题除存储基本信息外，还包括当事人的固有资产信息；与账户、内部机构等有密切联系；实现客户单一视图；基于客户信息进行分析，为全面客户关系管理和市场营销奠定基础。

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。

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

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。

客户基本信息模块 模块功能: 用于分析客户数量和客户属性。 事实表: 客户信息事实表 度量: 客户数量 数据粒度: 每个客户每月计算一次收益，事实表每条记录代表一个客户的属性。事实表存放一年以内的数据，超过十年的数据按月滚动，最初的数据汇总后从事实表卸出。 相关维度: 客户详细资料维度 客户性别维度 客户年龄层次维度 客户在网时间维度 客户消费层次维度 客户信用度层次维度 是否大客户维度 交费类型维度 地理维度 客户流失概率层次维度 客户挽留价值层次维度 成为大客户概率层次维度

“kafka的topic小工具”指的是一个用于管理和操作Kafka主题的实用程序。它提供了用户友好的界面或命令行工具，简化了在Kafka集群上执行管理任务的过程。Kafka是一个广泛应用于大数据实时处理和消息传递的分布式流处理平台。该工具能够连接到运行中的Kafka集群，查看所有主题的详细信息，包括分区数量、副本配置等。用户可以通过工具创建新主题，并设置相关的配置参数。此外，工具还支持删除不再需要的主题和实时监控数据流入流出情况。通过这些功能，用户可以有效管理和优化他们的Kafka环境，确保数据的正确存储和流动，同时提升系统的稳定性和效率。

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