31、银行金融服务数据建模与分析

银行金融服务数据建模与分析

1. 银行数据建模的目标与需求

银行的首要目标是更好地分析账户情况。业务用户期望能够对单个账户及其所属的居民家庭分组进行细致分析。银行的一个主要目标是通过向已有一个或多个账户的家庭提供额外产品,实现更有效的营销。

在与银行的经理和分析师进行访谈后,明确了以下需求:
- 业务用户希望查看每个账户五年的历史月度快照数据。
- 每个账户都有一个主要余额,业务需要在同一分析中对不同类型的账户进行分组,并比较主要余额。
- 每种账户类型(银行内部称为产品)都有一组自定义维度属性和数值事实,不同产品之间差异较大。
- 每个账户都属于一个单一家庭,但由于婚姻状况和其他生活阶段因素的变化,账户与家庭的关系存在很大的波动性。
- 除了家庭识别信息,用户还对与单个客户和家庭相关的人口统计信息感兴趣。此外,银行会捕获和存储与每个账户和家庭的活动或特征相关的行为得分。

2. 初始模型的维度选择与问题

基于上述业务需求,初始模型的粒度和维度逐渐明晰。可以从一个记录每个账户每月末主要余额的事实表开始,该事实表的粒度是每个账户每月一行。基于此粒度声明,最初可以设想一个只有两个维度的设计:月份和账户,这两个外键构成事实表的主键。

维度 主键 外键 其他属性
月份维度 月末日期键(PK)
【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现学习。此外,文档还列举了大量电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模求解的理解。
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