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8  B+++ (0.78,0.83) 0.83是(0.78,0.865)之间的0.632位
9  B++ (0.83,0.85) 0.85是(0.83,0.865)之间的0.632位
10  B+ (0.85,0.865) 
11 C  (0.865,0.950) 0.95是(0.865,1)之间的0.632位
12  C++++ (0.865,0.919) 0.919是(0.865,0.95)之间的0.632位
13  C+++ (0.919,0.938) 0.938是(0.919,0.95)之间的0.632位
14  C++ (0.938,0.946) 0.946是(0.938,0.95)之间的0.632位
15  C+ (0.946,0.950] 
11 D  (0.950,1) 
12  D++++ (0.950,0.981) 0.981是(0.95,1)之间的0.632位
13  D+++ (0.981,0.993) 0.993是(0.981,1)之间的0.632位
14  D++ (0.993,0.997) 0.997是(0.993,1)之间的0.632位
15  D+ (0.997,1) 
使用此模型可验证“二八规律”,即约20%的优良客户作出了近80%的贡献额,并且找出该客户群清单,然后进入其他分析模块进行深入分析。
第四节 数据仓库的建模
一、开发模型
(一) 建立数据仓库的步骤:
1.收集和分析业务需求
2.建立数据模型和数据仓库的物理设计
3.定义数据源
4.选择数据仓库技术和平台
5.从操作型数据库中抽取、净化、和转换数据到数据仓库
6.选择访问和报表工具
7.选择数据库连接软件
8.选择数据分析和数据展示软件
9.更新数据仓库

(二)数据仓库开发模型
图4-7  DW开发模型

二、数据仓库表的设计
数据仓库数据全部来自于经初步加工的中间数据库ODS,在进库过程中进行了深层次的加工,是前台数据展示、挖掘、钻取的主要数据源。数据按主题、粒度分层次存放。根据联华超市POS机,客服中心两大客户数据来源中心产生的数据设计出的表如下:


表4-4 客户购买信息表
列名 数据类型 数据大小 允许空 是否主键
贵宾卡号 float 8 否 是
时间代码 Char 50 否 是
商品代码 Char 50 否 是
区域代码 Char 10 否 是
购买数量 float 8 否 否
  商品单价 float 8 是 否
销售金额 float 8 是 否
表4-5 会员基本信息表
列名 数据类型 数据大小 允许空 是否主键
贵宾卡号 float 8 否 是
姓名 Char 20 否 否
性别 Char 5 否 否
年龄 Int 4 是 否
职业 Char 50 是 否
学历 Char 50 是 否
籍贯 Char 20 是 否
电话 Char 20 是 否
email Char 30 是 否
婚姻状况 Char 5 是 否
收入状况 Char 50 是 否
居住省份 Char 20 是 否
居住城市 Char 20 是 否
居住区域 Char 20 是 否
居住街道 Char 50 是 否

表4-6 购买时间表
列名 数据类型 数据大小 允许空 是否主键
时间代码 Char 50 否 是
年 float 8 否 否
季度 float 8 否 否
月份 Char 15 否 否
星期 Char 20 否 否
日期 datetime 8 否 否
时刻 datetime 20 否 否

表4-7 商品信息表
列名 数据类型 数据大小 允许空 是否主键
商品代码 Char 50 否 是
商品名称 Char 200 否 否
商品规格 Char 50 是 否
大类代码 Char 20 否 否
中类代码 Char 20 否 否
小类代码 Char 20 否 否
供应商代码 Char 20 否 否

表4-8 区域信息表
列名 数据类型 数据大小 是否为空 是否主键
区域代码 Char 10 否 是
省份 Char 20 否 否
城市 Char 20 否 否
门店名 Char 30 否 否
收银机号 Char 10 否 否

三、数据仓库建模
实体-联系数据模型(ER-MODEL)广泛用于关系数据库设计,数据库模式由实体的集合和它们之间的联系组成,这种数据模型使用于联机事务处理。数据仓库的特点要求简明的、面向主题的模式,以便于联机数据分析。数据仓库建模的许多技术已逐渐形成并且还在继续发展。最流行的多维数据模型以星型模式、雪花模式以及它们的混合形式存在。
星型模式(Start Schema):由一个大的包含大批数据和不含冗余的中心表(事实表)和一组小的附属表(维表)组成。而雪花模式(Snowflake Schema)是星型模式的变种,其某些维表的维值又可进一步分解到附加的表中。星型模式很像星星爆发,维表围绕中心表显示在射线上。
根据杭州联华超市POS机及客服中心产生的客户数据以客户购买商品信息为事实表,会员信息,购买时间,商品信息和区域信息为对应维表构建客户购买星型模式(见图4-8)。

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