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数据建模工程师面试题(某上市集团公司)必刷题解析

面试问答题（共20题）

第一题

请结合你对该上市集团行业的理解（例如，零售、金融、制造、能源等，可以假设一个），描述一下你如何设计一个用于分析客户生命周期价值的（CustomerLifetimeValue,CLV）数据模型。请重点阐述数据来源、关键指标定义、核心表结构设计（至少包含1个事实表和2个维表）以及计算逻辑。

答案：

核心思路：

设计一个用于分析客户生命周期价值的（CLV）数据模型，核心在于整合客户交易数据、客户属性数据和历史行为数据，通过多维度分析和聚合计算，得到不同客户群体的生命周期价值，为精准营销、客户挽留和业务决策提供数据支持。下面基于假设的零售行业背景进行阐述。

数据来源：

主要包括以下几个方面：

交易数据（OLTP系统）：存储订单信息、订单项详情（商品ID、价格、数量）、支付方式、交易时间、门店/渠道ID等。这是计算收入和价值的基础。

客户数据（CRM系统或核心系统）：包含客户基本信息（如客户ID、姓名、性别、生日）、联系方式、注册时间、会员等级、积分、地域等。

商品数据（商品库）：商品ID、商品名称、类别、品牌、价格、成本等，用于计算客单价和利润贡献。

客户行为数据（网站/APP日志或其他交互系统）：如浏览记录、有哪些信誉好的足球投注网站关键词、加入购物车、收藏商品、APP活跃度等，用于更全面地理解客户偏好和预测未来行为。

外部数据（如有）：如人口统计数据、市场活动响应数据等。

关键指标定义：

总交易金额(TotalRevenue):客户所有交易的金额总和。

总交易次数(TotalTransactions):客户进行交易的次数总和。

最近一次交易时间(LastTransactionDate):客户最近的购买时间。

首次交易时间(FirstTransactionDate):客户第一次购买的时间。

客户线上/线下活跃频率(ActivityFrequency):在特定时间窗口（如近90天）内，客户进行交易的次数。

平均客单价(AverageOrderValue,AOV):(总交易金额/总交易次数)

购买商品种类数(ItemVariety):客户购买过的不同商品类别的数量。

利润贡献(ProfitContribution):（可选，更精确的CLV）=总交易金额*平均利润率

客户生命周期时长(CustomerLifespan):(最近一次交易时间-首次交易时间)+1（天数或月数）

预测未来交易金额/次数(PredictedFutureRevenue/Transactions):基于历史行为模式预测。

核心表结构设计：

假设采用星型模式或雪花模式：

事实表：Fact_Customer_Transactions

目的：存储关于每一次客户交易的详细指标。

主键：transaction_id(交易唯一ID)

外键（维表关联）：

customer_key:关联到Dim_Customer表，标识交易所属客户。

store_key(可选):关联到Dimlocation表（若需分析门店影响）。

channel_key(可选):关联到Dimlocation表（若需分析渠道影响）。

度量值（数值型度量）：

transaction_amount:交易总金额。

profit_amount:交易利润贡献（可选）。

transaction_count:当前订单包含的商品数量。

transaction_date:订单创建时间(Timestamp)。

online_status:交易发生的渠道（线上/线下，如：‘Online’,‘Offline’）。

辅助维度属性（可以直接存储在事实表中，根据情况决定）：

payment_method:支付方式。

promo_code_used:是否使用了促销代码。

维表1：Dim_Customer

目的：描述客户的基本属性和行为特征。

主键：customer_key

维度属性：

customer_id:客户唯一ID（自然键）。

customer_name:客户姓名。

gender:性别。

age:年龄（可计算得出）。

birth_date:生日。

register_date:注册时间。

membership_level:会员等级。

membership_points:会员积分。

region:所在地域。

email:邮箱地址。

join_channel:注册渠道（线上/线下）。

{其他扩展属性}。

维表2：Dim_Time

目的：提供时间维度上下文，用于切片、切块和分析时间趋势。

主键：time_key

维度属性