业务信息

业务数据库环境信息 ORACLE_SID： dc_db1 | dc_db2 Schema Name: dc_db ORACLE_HOME: /oracle/product/11.2.0 数据库存储: ASM

技术进步引领下，ORACLE 11g数据库的基础信息包括：数据库实例名称为dc_db1和dc_db2，模式名称为dc_db，数据库存储由ASM管理。ORACLE_HOME位于/oracle/product/11.2.0。

银行业务涉及多种客户类型，包括个人、团体和机构。 机构由具备特定业务或专业技能的个人组成，可能拥有法人资格或非正式组织结构。 团体也是由个人组成的，通常出于个人或家庭需求而存在。 客户之间可能存在各种关系，也可能是银行的潜在客户。 客户可能拥有多个地址，用于不同的目的和地理位置信息。

最新的派对业务安装程序已经准备就绪。

挖掘产品需求，实现快速响应客户需求；构建闭环、自适应的精确营销流程；深入发现营销机会，助力精确营销实施；全面整合精确营销至数据业务营销推广；基于数据挖掘，实施数据业务精确营销。

最近几年，随着移动互联网的迅猛发展，大数据概念也愈发炙手可热，许多企业开始重视数据化管理。今天我们来探讨数据化管理的关键要点。首先，需要注意数据化管理中存在的误区：数据量大并不意味着能够有效驱动业务发展，因为数据质量问题可能导致数据无法有效应用于业务决策。例如，企业在数据采集过程中可能遇到模拟器刷量和欺诈行为等“脏数据”，如果没有有效的反作弊机制，这些数据将影响到数据挖掘分析的准确性。此外，规范化和标准化数据上报对确保数据科学管理至关重要。数据与业务紧密关联是评估数据价值的核心指标，因此确保数据与实际业务需求相匹配至关重要。企业在追求数据驱动业务发展时，应认识到解决数据质量和业务对接问题的紧迫性。

适用于northwind原版数据库模板，为学习研究使用而设计。

业务问题可以映射到数据挖掘技术中。

畅捷通T6数据流分析中，总账——日常业务（期末处理）转账定义：GL-bautotran。

互联网+大数据时代的利润结构分析：聚焦主营与其他业务 深入挖掘主营业务利润，细致剖析其多维度结构，涵盖产品、区域、渠道等关键要素，并对其他业务利润进行结构化分析，助力企业在数据驱动的时代背景下优化经营策略，提升盈利能力。