客户信息

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

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

企业客户信息管理系统是指通过信息系统收集、整理、存储和分析客户的基本信息、交易记录及需求偏好，更好地理解客户需求，提供个性化服务，并增强客户满意度和忠诚度，从而提升企业的市场竞争力。本系统基于Microsoft Visual Studio 2008平台，使用C#语言开发，支持Microsoft Windows 2000/XP操作系统。作为中小型企业或项目的理想选择，系统利用Microsoft Access作为后端数据库，提供图形用户界面和优化的查询性能。

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

《小型客户信息管理系统》是一款基于VB（Visual Basic）前台开发，并采用SQL Server数据库作为后台存储的仿真实践项目。此系统提供一个简洁、实用的工具，用于管理和维护客户的相关信息，是学习数据库与前端开发结合的良好实例。\\一、VB（Visual Basic）开发环境\VB是微软推出的事件驱动编程语言，以其易学易用的特性受到初学者的欢迎。在本项目中，VB主要负责用户界面的设计和业务逻辑的处理。开发者可以通过拖放控件构建用户界面，编写代码实现功能，如数据的添加、删除、查询和修改等操作。VB的MVC（Model-View-Controller）模式使得界面与逻辑分离，便于维护和扩展

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。

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。

黑色简洁风格的界面，加上jsp和Servlet的组合，做起超市管理系统来还是挺带感的。这个项目主要是围绕订单管理展开的，像商品录入、订单、客户信息这些，基本都能覆盖到。适合想系统学习Java Web开发的朋友练手。 超市管理系统的数据库设计蛮规整的，用MySQL或Oracle都行。结构清晰，像商品表、订单表、客户表这些都有。字段也挺标准的，比如商品 ID、订单号、客户姓名这些，查数据、调试都方便。 jsp在这里主要负责页面展示，表单输入啥的，比如你提交一个订单，jsp会转给后端的Servlet。这样前后端能比较顺滑地配合，响应也快，代码也简单。用JavaBeans做业务封装，也省了不少事。 像

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