32、金融与电信领域数据建模与分析技巧

金融与电信领域数据建模与分析技巧

在金融和电信领域的数据处理与分析中，合理的数据建模和有效的查询优化至关重要。下面将详细介绍金融服务中的多种数据建模技巧，以及电信行业的数据设计审查要点。

1. 迷你维度的应用与设计

1.1 迷你维度的属性关联

迷你维度应包含相关的属性组，每个属性不应单独成为一个迷你维度，否则事实表中的维度会过多。例如，在处理收入和盈利能力分数时，为了控制迷你维度的行数，需要对属性值进行分组。可以将收入存储为范围，如 $30,000 到 $34,999，而不是具体的离散值 $31,257.98。盈利能力分数范围从 1 到 1200，可以分组为小于等于 100、101 到 150 等固定范围。

1.2 分组值的局限性与解决方案

大多数组织发现分组后的属性值能满足日常分析需求，但在两种情况下可能不足：
- 数据挖掘分析通常需要离散值才能有效进行。
- 少数高级分析师可能希望分析离散值，以确定分组是否合适。

为了解决这些问题，可以在事实表中同时存储分组值的迷你维度属性和关键离散数值。例如，每月重新计算每个账户的盈利能力分数时，为该分数分配适当的盈利能力范围迷你维度，并将离散的盈利能力分数作为事实存储在每月账户快照事实表中。

1.3 向桥接表添加迷你维度

在银行账户示例中，账户 - 客户桥接表可能会变得非常大。如果账户维度和客户维度都是缓慢变化的类型 2 维度，随着时间推移，桥接表的行数可能会达到数亿。当客户维度成为快速变化的大型维度时，可以将快速变化的人口统计和状态属性拆分为类型 4 迷你维度（通常称为人口统计维度）。