敏感数据集市

利用电力工单数据，通过熵权法、主成分分析和决策树算法，识别潜在投诉倾向客户和计划停电敏感客户。为服务资源调度和应对措施提供依据，提升服务精度和减少投诉压力。

数据仓库是企业级的，为整个企业各部门提供决策支持；而数据集市则是部门级的服务，主要为局部管理人员提供支持，又称部门级数据仓库。数据集市包括独立数据集市和从属数据集市。

在信用卡数据集市的建设过程中，有效的数据仓库建模方法至关重要。

风险数据集市汇总层数据仓库建模 在风险数据集市中，汇总层扮演着至关重要的角色。它负责将来自基础层的数据进行整合和汇总，为上层应用提供高层次的聚合视图。 汇总层建模方法论 维度建模: 采用星型或雪花模型，以事实表为中心，连接多个维度表。维度表提供业务上下文，事实表存储关键指标。 聚合粒度: 根据业务需求确定合适的聚合粒度，如时间、产品、客户等。 预计算: 预先计算常用的聚合指标，提高查询性能。 增量更新: 采用增量更新机制，高效更新汇总数据。 汇总层建模的关键考虑因素 业务需求：确定需要哪些指标和维度。 数据量：考虑数据规模和查询性能。 数据更新频率：选择合适的更新策略。 数据质量：确保数据的准确性和一致性。 汇总层建模的优势 简化数据访问：提供高层次的聚合视图，方便用户查询和分析。 提高查询性能：预计算聚合指标，加速数据查询。 支持数据探索：提供多维分析能力，支持用户深入挖掘数据价值。

数据仓库是企业存储所有数据的数据库，用户可以统一访问。企业可能拥有不同时间产生的大量数据，存储在不同数据库或文件中，由各种数据库管理系统管理，包括关系型、层次型和网状型。数据集市则是部门级数据的存储，仅供部分用户访问。

利用MATLAB强大的数学计算和仿真能力，可以高效地实现局部敏感哈希算法（LSH）。LSH算法通过将高维数据点映射到低维空间，并保证相似的数据点在映射后依然保持接近，从而实现快速近邻搜索。 在MATLAB中，可以使用各种工具箱和函数来实现LSH算法，例如 Statistics and Machine Learning Toolbox 提供了创建和操作哈希表的数据结构。 通过编写MATLAB代码，可以定义不同的哈希函数、距离度量方法以及碰撞处理策略，从而构建适合特定数据集和应用场景的LSH算法。

当平均需求每周波动在1附近时，敏感性分析揭示了最终结果的变化规律。假设需求以泊松分布形式呈现，其均值λ随着技术进步可能增长或减少10%，导致失去销售机会的概率相应增减约12%。

MATLAB中变量名区分大小写，可通过命令casesen on/off进行设置。如果需要区分大小写，使用casesen on；否则使用casesen off。此外，MATLAB允许直接赋值使用未先声明的变量。

SQL查询中的大小写敏感性 在SQL Server环境中，了解如何处理字符串中的大小写敏感性至关重要。 SQL Server中的大小写敏感性 SQL Server默认对标识符（如表名、列名）是大小写不敏感的，但对字符串值（如WHERE子句中的搜索条件）则可能是大小写敏感的。这由数据库的排序规则（Collation）决定。 排序规则与大小写敏感性 排序规则定义：定义字符数据的比较与排序方式。 常见排序规则类型： SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS：不区分大小写。 Chinese_PRC_CS_AI：区分大小写。 使用COLLATE关键字 可通过COLLATE关键字控制字符串比较行为。例如： SELECT * FROM table WHERE name = 'sdf' COLLATE Chinese_PRC_CS_AI 此查询将严格区分大小写。 示例演示 假设表SampleTable中有'SDF'和'sdf'两行数据，使用正确的排序规则才能获得期望的结果。

Char和Varchar在忽略大小写的搜索中表现一致，但使用BINARY关键字后，会区分大小写。例如：SELECT * FROM test WHERE first_name = 'Nokia';SELECT * FROM test WHERE first_name = 'NoKIA';以上两条查询结果相同。若要区分大小写，可以使用BINARY关键字修改列类型：ALTER TABLE test CHANGE first_name CHAR(10) BINARY;