32、金融服务与电信行业数据建模深度解析

金融服务与电信行业数据建模深度解析

金融服务数据建模要点

迷你维度相关要点

迷你维度应由相关的属性组构成,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。为了保持合理的迷你维度行数,通常需要对属性值进行分组。例如,不存储像 $31,257.98 这样极其离散的收入金额,而是在迷你维度中存储如 $30,000 到 $34,999 这样的收入范围。同样,盈利能力得分范围从 1 到 1200,可以在迷你维度中划分为小于等于 100、101 到 150、151 到 200 等固定范围。

不过,分组值在两种情况下可能不够用:
- 数据挖掘分析通常需要离散值而非固定分组才能有效进行。
- 少数高级分析师可能想分析离散值,以确定分组是否合适。

在这些情况下,仍需保留分组值迷你维度属性以支持日常分析报告的一致性,同时将关键离散数值作为事实存储在事实表中。例如,若每个账户的盈利能力得分每月重新计算,每月为该得分分配适当的盈利能力范围迷你维度,同时将离散的盈利能力得分作为事实记录在每月账户快照事实表中。必要时,当前盈利能力范围或得分可包含在账户维度中,任何更改通过故意覆盖类型 1 属性来处理。每个数据元素都应进行唯一标记以便区分。设计师必须仔细权衡包含这些有些冗余的事实和属性所带来的增量价值,以及 ETL 处理和 BI 展示增加的复杂性成本。

向桥接表添加迷你维度

在银行账户示例中,如果账户维度和客户维度都是缓慢变化的类型 2 维度(通过发行带有新键的新行来跟踪历史),账户 - 客户桥接表可能会变得非常大。若有 2000 万个账户和 2500 万个客户,几年后桥接表可能会增长到数亿行。

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【SCI复现】基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略研究”展开,结合Matlab代码实现,复现了SCI级别的科研成果。研究聚焦于多个微网主体之间的能源共享问题,引入纳什博弈理论构建双层优化模型,上层为各微网间的非合作博弈策略,下层为各微网内部电热联合优化调度,实现能源高效利用经济性目标的平衡。文中详细阐述了模型构建、博弈均衡求解、约束处理及算法实现过程,并通过Matlab编程进行仿真验证,展示了多微网在电热耦合条件下的运行特性和共享效益。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和博弈论基础知识的研究生、科研人员及从事能源互联网、微电网优化等相关领域的工程师。; 使用场景及目标:① 学习如何将纳什博弈应用于多主体能源系统优化;② 掌握双层优化模型的建模求解方法;③ 复现SCI论文中的仿真案例,提升科研实践能力;④ 为微电网集群协同调度、能源共享机制设计提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解模型实现细节,重点关注博弈均衡的求解过程双层结构的迭代逻辑,同时可尝试修改参数或扩展模型以适应不同应用场景,深化对多主体协同优化机制的理解。
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