数据开发面试: 项目介绍示例

快照表

快照表（Snapshot Table）是数据仓库中用来存储某一时间点的数据状态的表。这种表通常包含在特定时间点上业务实体的静态数据，它记录了业务在某一特定时刻的"快照"视图。快照表通常用于存储那些不经常变化的数据，或者即使发生变化，变化也不影响历史数据的准确性。

拉链表

用于记录数据变更历史。它记录一个事物从开始，一直到当前状态的所有变化的信息。拉链表可以避免按每一天存储所有记录造成的海量存储问题，同时也是处理缓慢变化数据的一种常见方式。 拉链表适用于存储变化频繁且数量较少的数据，例如日志记录。

快照表和拉链表的区别

拉链表的特点是只存储变化的部分，而不记录之前的数据。这种方式可以极大地减少存储空间，但是也带来了查询和更新的复杂性。

快照表适用于存储大量数据 。快照表的特点是每个版本都是完整的数据，因此可以恢复到任意一个版本

银行信贷管理系统

**项目描述:**基于客户信息系统、贷款信息系统、信用评级系统等各方面数据进行收集、整理、建立数据分析模型。建立贷款五级分类、贷款余额、还款总金额、逾期率、逾期指数等指标，以通过数据可视化工具展示出来，为业务部门进行贷款审核、贷款数据分析、还款追踪提供数据支持。

开发流程

• 数据抽取：使用DataX工具从中转系统（如合同管理系统、客户关系管理系统）中抽取数据到ODS层(贴源层)，进行数据备份。

  • 全量抽取：客户基本信息表、合同基本信息表

  • 增量抽取：客户交易记录表、风险预警记录表

• 数据清洗和转换：在DWD层**（Data Warehouse Detail）**明细数据层对数据进行清洗和转换，处理脏数据、异常数据和缺失数据。

• 数据汇总：在DWS层**（Data Warehouse Summary）**汇总数据层建立客户、产品、营销、交易、合同等主题宽表，进行轻度汇总。

• 指标计算：在ADS层**（Application Data Service）**应用数据层计算风险预警、异常行为检测等指标。

数仓分层/数据流向:

• ODS层：数据备份，不进行修改。

• DWD层：区分事实表和维度表, 数据清洗和转换，建立客户、产品、营销、交易、合同等主题。

• DWS层：多维度汇总，建立宽表。

• ADS层：指标计算和报表展示。

业务系统:

• 合同管理系统

• 客户关系管理系统

• 风险管理系统

主题:

• 客户主题

• 产品主题

• 营销主题

• 交易主题

• 合同主题

负责主题: 客户主题

表结构:

• 快照表：客户信息表

  • 核心字段：客户ID、姓名、地址、联系方式

• 拉链表：客户行为表

  • 核心字段：客户ID、交易ID、交易时间、交易金额

数据来源:

• 核心系统表：客户基本信息表

• 信贷系统表：客户信贷记录表

需要计算的核心指标

客户风险评分

• 取数口径：客户的历史交易数据、贷款记录

• 表来源：客户信息表、客户行为表

• 字段来源：客户ID、交易金额、贷款金额、还款记录

• 计算逻辑：基于客户的历史交易金额、贷款金额、还款记录进行加权评分

• 粒度：按客户ID计算

• 指标验证逻辑：通过历史数据验证评分的准确性，检查评分与实际违约情况的一致性

客户信用等级

• 取数口径：客户的综合评分和风险评分

• 表来源：客户信息表、客户行为表

• 字段来源：客户ID、综合评分、风险评分

• 计算逻辑：根据综合评分和风险评分确定客户的信用等级

• 粒度：按客户ID计算

• 指标验证逻辑：对比信用等级与客户的实际违约记录，验证等级划分的准确性

交易异常率

• 取数口径：客户的交易记录

• 表来源：客户行为表

• 字段来源：交易ID、交易时间、交易金额

• 计算逻辑：统计一定周期内的异常交易次数占比

• 粒度：按交易ID计算

• 指标验证逻辑：对比异常交易标记与实际交易数据，验证异常率的准确性

合同履约率

• 取数口径：合同的执行情况

• 表来源：合同信息表

• 字段来源：合同ID、合同金额、实际执行金额

• 计算逻辑：统计合同执行金额占合同总金额的比率

• 粒度：按合同ID计算

• 指标验证逻辑：对比合同履行情况与实际记录，验证履约率的准确性

风险预警次数

• 取数口径：系统生成的风险预警记录

• 表来源：风险预警表

• 字段来源：预警ID、预警时间、预警类型

• 计算逻辑：统计一定周期内的风险预警次数

• 粒度：按预警ID计算

• 指标验证逻辑：对比系统预警记录与实际风险事件，验证预警次数的准确性

银行汽车贷风控系统

**项目描述:**基于客户信息系统、贷款信息系统、信用评级系统等数据，建立数据分析模型。通过数据可视化工具展示贷款五级分类、贷款余额、还款总金额、逾期率、逾期指数等指标，为贷款审核、贷款数据分析、还款追踪提供数据支持。实现从 Oracle 传统数据仓库迁移数据到 Hive 大数据数仓的全过程处理，确保数据在新平台上的一致性和完整性

开发流程:

• 数据抽取：使用Sqoop工具从传统数仓中抽取数据到ODS层(贴源层)。

  • 全量抽取：贷款合同表、客户信息表

  • 增量抽取：还款计划表、违约记录表

• 数据清洗和转换：在DWD层(明细数据层)处理格式、枚举、脏数据、异常数据，统一数据格式。

• 数据汇总：在DWS层(汇总数据层)建立贷款、违约、客户行为等宽表。

• 指标计算：在ADS层(应用数据层)计算贷款风险评级、逾期率等指标。

数仓分层/数据流向:

• ODS层：数据备份，不进行修改。

• DWD层：区分事实表和维度表, 数据清洗和转换，建立贷款、违约、客户行为等主题。

• DWS层：多维度汇总，建立宽表。

• ADS层：指标计算和报表展示。

业务系统:

• 信贷管理系统

• 风险管理系统

主题:

• 贷款主题

• 风险主题

负责主题: 贷款主题

表结构:

• 快照表：贷款信息表

  • 核心字段：合同ID、贷款金额、贷款期限

• 拉链表：违约记录表

  • 核心字段：合同ID、违约日期、违约金额

数据来源:

• 信贷系统表：贷款合同表、还款计划表

需要计算的核心指标:

1. 逾期率

   • 取数口径：贷款合同表、还款计划表中的还款情况

   • 表来源：贷款信息表、违约记录表

   • 字段来源：合同ID、还款日期、应还金额、实际还款金额

   • 计算逻辑：按合同ID统计逾期天数，计算逾期率 = 逾期天数 / 总还款天数

   • 粒度：按合同ID计算

   • 指标验证逻辑：对比实际逾期记录与计算结果，验证逾期率的准确性

2. 风险集中度

   • 取数口径：贷款合同表、违约记录表中的贷款金额和违约情况

   • 表来源：贷款信息表、违约记录表

   • 字段来源：合同ID、贷款金额、违约金额

   • 计算逻辑：统计各风险等级的贷款金额占比，计算风险集中度 = 各风险等级贷款金额 / 总贷款金额

   • 粒度：按合同ID计算

   • 指标验证逻辑：通过分级统计验证风险集中度计算结果的合理性

3. 套现占比

   • 取数口径：客户的交易记录和贷款记录

   • 表来源：客户

行为表、贷款信息表

• 字段来源：客户ID、交易金额、贷款金额

• 计算逻辑：按客户ID统计疑似套现的交易金额占总交易金额的比率

• 粒度：按客户ID计算

• 指标验证逻辑：对比实际套现行为记录与计算结果，验证套现占比的准确性

1. 诈骗率

   • 取数口径：客户的历史违约记录和贷款记录

   • 表来源：违约记录表、贷款信息表

   • 字段来源：客户ID、违约金额、贷款金额

   • 计算逻辑：按客户ID统计疑似诈骗的违约金额占总贷款金额的比率

   • 粒度：按客户ID计算

   • 指标验证逻辑：对比实际诈骗行为记录与计算结果，验证诈骗率的准确性

2. 高危风险集中性

   • 取数口径：客户的风险评分和贷款记录

   • 表来源：客户信息表、贷款信息表

   • 字段来源：客户ID、风险评分、贷款金额

   • 计算逻辑：统计高风险客户的贷款金额占比

   • 粒度：按客户ID计算

   • 指标验证逻辑：对比高风险客户的实际贷款记录，验证风险集中性的准确性

保险精算系统

项目描述: 本项目通过整合公司内部各业务系统的海量数据资源，通过构建统一、高效、智能的数据仓库，提升数据资产价值，赋能业务决策和创新。存储覆盖了客户信息、保险交易记录、理赔数据、市场分析报告等多个数据源，采用大数据技术分析集索赔分析、保险费预测、欺诈侦察、利润比较集等功能为一体，通过从理赔到核赔赔付或拒赔的记录，从时间，地理、客户和产品等角度进行保单类似的分析，进行保单分析,分析保单的类型和风险，比较期间、奖金和风险，进行保单价格分析,分析价格的潜在客户分析，辅助交叉业务人员销售成功，客户特征化用于理解客户，区分企业的关键客户。

• 数据抽取：使用Kettle工具从业务系统（如保险管理系统、客户管理系统）中抽取数据到ODS层。

  • 全量抽取：保单基本信息表、客户信息表

  • 增量抽取：理赔记录表、保费缴纳记录表

• 数据清洗和转换：在DWD层处理格式、枚举、脏数据、异常数据，统一数据格式。

• 数据汇总：在DWS层建立保单、理赔、客户行为等宽表。

• 指标计算：在ADS层计算保单因子、理赔率等指标。

数仓分层/数据流向:

• ODS层：数据备份，不进行修改。

• DWD层：数据清洗和转换，建立保单、理赔、客户行为等主题。

• DWS层：多维度汇总，建立宽表。

• ADS层：指标计算和报表展示。

业务系统:

• 保险管理系统

• 客户管理系统

主题:

• 保单主题

• 理赔主题

负责主题: 保单主题

表结构:

• 快照表：保单信息表

  • 核心字段：保单ID、客户ID、保单类型、保费金额

• 拉链表：理赔记录表

  • 核心字段：保单ID、理赔金额、理赔日期

数据来源:

• 保险系统表：保单基本信息表、理赔记录表

需要计算的核心指标

保单因子

• 取数口径：保单基本信息表中的保单属性和客户信息

• 表来源：保单信息表

• 字段来源：保单ID、客户ID、保单类型、保费金额

• 计算逻辑：根据保单属性和客户信息计算保单因子

• 粒度：按保单ID计算

• 指标验证逻辑：对比历史保单数据验证保单因子计算的准确性

理赔率

• 取数口径：理赔记录表中的理赔金额和保费金额

• 表来源：理赔记录表

• 字段来源：保单ID、理赔金额、保费金额

• 计算逻辑：计算理赔率 = 理赔金额 / 保费金额

• 粒度：按保单ID计算

• 指标验证逻辑：对比实际理赔记录与计算结果，验证理赔率的准确性

客户保单持有量

• 取数口径：保单信息表中的客户ID和保单ID

• 表来源：保单信息表

• 字段来源：客户ID、保单ID

• 计算逻辑：统计每个客户持有的保单数量

• 粒度：按客户ID计算

• 指标验证逻辑：对比客户实际持有保单记录与计算结果，验证持有量的准确性

年度保费收入

• 取数口径：保单信息表中的保费金额和生效日期

• 表来源：保单信息表

• 字段来源：保单ID、保费金额、生效日期

• 计算逻辑：按年度统计保费收入

• 粒度：按年度计算

• 指标验证逻辑：对比年度财务报表与计算结果，验证保费收入的准确性

年度理赔支出

• 取数口径：理赔记录表中的理赔金额和理赔日期

• 表来源：理赔记录表

• 字段来源：保单ID、理赔金额、理赔日期

• 计算逻辑：按年度统计理赔支出

• 粒度：按年度计算

• 指标验证逻辑：对比年度财务报表与计算结果，验证理赔支出的准确性