TD数据仓库

定义了协议、帐户和卡之间的关系 提供了卡文件、卡限额历史、购物历史和当事人关系信息

存款账户Agreement实例解析 本节以存款账户为例，解析TD数据仓库模型中Agreement的应用。 Agreement在TD数据仓库模型中扮演着关键角色，它定义了银行与客户之间的协议条款。 对于存款账户，Agreement可能包含以下信息： 账户类型：例如，支票账户、储蓄账户 利率：存款利率如何计算 费用：账户维护费用、透支费用等 其他条款：例如，最低存款额要求 通过Agreement，我们可以清晰地了解每种存款账户的具体条款，从而更好地管理和分析数据。 以下是一个简化的存款账户Agreement例子： | 字段 | 描述 ||---|---|| Agreement ID | 协议ID || 账户类型 | 支票账户 || 利率 | 年利率0.25% || 月维护费 | 10元 || 透支费用 | 每笔50元 |

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-TD 模型助力银行实现数据驱动的营销决策，提升营销活动投资回报率，增强客户粘性，推动业务持续增长。

在数据仓库建模示例中，我们探讨了客户编号、姓名、建立日期、建立柜员、建立机构等重要信息的模型设计过程。更新过程涉及更新日期、更新柜员、更新网点等关键步骤。此外，我们还分析了客户状态、性别、国籍、出生日期、教育程度、婚姻状况等数据的建模需求。

在模型设计流程中，首先进行模型培训，然后根据应用需求进行源系统调研和交流。接着进行表级和字段级分析，设计逻辑数据模型（LDM）并进行评审。在设计过程中考虑各种因素，优化实体和属性的结构，确保PDM的命名和字段类型合理。根据需求增加冗余字段和派生表，同时考虑大表的拆分及历史表的管理。最后，进行物理数据模型（PDM）的设计和评审，制定数据映射方案，开发ETL过程，并进行测试和上线前的评审工作。

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理地址信息，为企业决策提供数据支持。

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。

FS-LDM 协议评分与评级模型：基于 TD 数据仓库 本部分重点解析 FS-LDM 框架下，以 TD 数据仓库为基础构建的协议评分与评级模型。

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。

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。