数字付费电视市场数据分析模型的建立 

1大用户资料分析主题的构建 

1、构建逻辑模型 

首先，需要根据分析的需求定义大于用户资料所应包含的信息。 时间信息：入网时间，成为大用户的市价，流失时间等。 用户类型信息：是否为集团用户，单位类型等。 

用户个人资料：身份证号码，电话号码，E-mail等。 用户账号信息：开户银行，银行账号等。 根据这些信息进一步细化，将得到具体的数据字段，然后按照维度建模的规则将整个数据模型设计成星型结构。 2、构建物理模型 

在得到逻辑模型之后，就可以着手进行对应的物理模型的设计了。要注意的是，物理模型的设计重点与逻辑模型不同。在物理模型设计阶段，需要详细地定义每一个字段的类型，以及各表之间的关系。这一步通常使用数据仓库建模工具（如Erwin以及PowerDesigner等）辅助完成，这些工具均有模型自动生成功能。逻辑模型所对应的部分维表的物理描述。 

日期维表：此维表用来对日期分级及各个级别的中文描述。 表1  日期维表 Name Code Type P 层次级别    实际日期    日期描述    所属月份标号    所属月份描述    所属季度标号    所属季度描述    所属年标号    所属年描述 

 

 

 

 

表2  索引列表 Indexcode P F U Columncode Sort  

 

 

 

 

 

 

计费月份维表： 描述 

此维表用来描述出账月份，如：200801，20090