客户信息

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

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

随着互联网的迅速普及和WWW技术的广泛应用，信息获取和处理方式正在革新。在各行各业中，越来越多的公司开始关注客户信息的管理问题。传统的手工管理方法效率低下且易出错，因此开发一个专门的客户信息管理系统势在必行。这种系统不仅能有效管理客户信息，还能长期保存，降低公司的额外开支。ASP课程设计致力于教授学生如何利用ASP技术和SQL Server数据库开发这样的系统，以提升操作效率和降低运营成本。

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。

SQL Server客户端SQLNCLI的更新版本已经发布，提供了更稳定和高效的数据库连接功能。随着数据库技术的不断进步，SQLNCLI在保持其原有性能优势的同时，还增加了对最新安全标准的支持，确保数据传输的安全性和可靠性。

办公室日常管理信息系统助力企业提升办公效率，有效减少工作失误，为客户提供更加优质的服务。

客户信息表设计 | 字段 | 描述 ||---|---|| 客户识别码 | 标识客户的唯一编码 || 客户号码 | 客户的电话号码 || 客户类别 | 客户所属的分类，例如：个人、企业 || 客户信用度 | 客户的信用评级 || 客户姓名 | 客户的姓名 || 客户通信地址 | 客户的联系地址 || 客户身份证号 | 客户的身份证号码 || 客户联系电话 | 客户的联系电话 || 客户邮编 | 客户的邮政编码 || 客户归属局 | 客户所属的通信局 || 通信费支付方式 | 客户支付通信费的方式 || 开户日期 | 客户开户的日期 || 数据变更日期 | 客户信息最后一次变更的日期 || 当前标志 | 表示客户信息是否为最新状态的标志 | 数据挖掘应用 基于上述单一粒度的客户信息表，可以进行以下数据挖掘应用： 客户细分: 根据客户类别、信用度、通信费支付方式等字段，对客户进行分类，以便制定不同的营销策略。 客户价值分析: 根据客户的消费行为、通信频率、信用记录等信息，评估客户的价值，区分高价值客户和低价值客户。 客户流失预测: 分析客户的行为模式，例如通信频率下降、消费金额减少等，预测客户流失的可能性，并采取措施挽留客户。 精准营销: 根据客户的特征和需求，推荐相关的产品和服务，提高营销活动的精准度和转化率。

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。

针对客户信息流失预测中缺乏有效数据挖掘手段的问题，提出了一种基于主成分分析与BP神经网络的信息流失预测模型。通过5折交叉验证，将模型应用于来自3个地市的营销样本，与未经主成分分析降维的BP神经网络方法进行了比较分析。实验结果显示，该模型不仅显著提高了平均预测分类精度（77.46%），还大幅减少了训练时间（2.18分钟），有效降低了属性维度并改善了预测能力。

Informix数据库中的Sqlcode详细说明了各种错误代码及其对应的解释和解决方案。这些代码对于开发人员和数据库管理员理解和解决数据库问题至关重要。Sqlcode包含了错误的详细描述，使得问题的诊断和修复更加高效。