### BW面试问题详解 #### 1. 过去几年的工作经验及项目背景 - **项目经验**: 面试者需要清楚地介绍自己在过去几年中参与的项目类型及其具体内容。例如，提到了曾经参与过电商和通信行业的项目，并具体提到了负责的报表种类，如财务报表、销售报表以及仓储物流明细报表等。 - **数据源**: 需要明确这些报表的数据来源，以及是否熟悉数据源的增量更新机制(delta机制)。 #### 2. 项目团队结构及工作分配 - **团队规模**: 在一个典型的项目中，团队规模为5人，其中3人专注于建模工作，另外2人则负责报表开发。 - **任务分配**: 团队成员根据各自的专长和项目需求被分配到不同的任务中，这种分工有助于提高效率并确保项目的顺利进行。 #### 3. BW项目建模 - **模块数据抽取**: 对于需要从某一模块抽取数据的情况，一般会有3-4个模型、7-8个DSO。这样的设计主要是为了实现数据的分层备份和高效管理。 - **设计原因**: 采用分层备份的设计方法是为了确保数据的安全性和完整性，同时也能更好地适应不同类型的数据需求。 #### 4. DSO与Cube的数据加载 - **数据加载频率**: 数据加载通常安排在每天晚上进行，以减少对日常业务的影响。 - **数据量**: 加载的数据量从十几万条到几百万条不等，这取决于实际业务需求和系统的处理能力。 #### 5. 开发成果的传输 - **成果传输**: 开发好的模型和查询可以通过SE10进行释放，再通过STMS传输到生产环境。 #### 6. 模型的协同开发 - **请求号分配**: 在协同开发过程中，新加入的开发者会自动将其工作内容关联到先前请求的下方，以避免冲突并保持开发的一致性。 #### 7. 数据源的复制 - **未复制的影响**: 如果在BW端没有正确复制数据源，会导致系统报错，提示需要复制数据源。 #### 8. R3底表的熟悉程度 - **数据源表格**: 可以通过`help.sap.com`查询具体的表名，这表明面试者对R3底表有一定的了解。 #### 9. 文件上传与数据优化 - **批量处理**: 当面对大量数据文件上传时，可以通过编写程序实现分批次上传，每批次的数据量建议控制在1-2万条之间。 - **数据流转路径**: 数据从TXT文件导入到内表，再到R3系统中，整个过程中需要合理规划数据的分批处理和清除策略。 #### 10. 工作中的挑战与解决方案 - **解决问题能力**: 面试者需要分享自己在实际工作中遇到的具体挑战，并详细介绍是如何克服这些挑战的。 #### 11. 建模步骤 - **基本步骤**: 虽然具体内容未给出，但一般涉及需求分析、数据准备、模型设计、测试验证等多个阶段。 #### 12. 限定关键指标(RKF) - **概念**: 在报表中使用特征来限制关键值的范围，从而实现更精确的数据筛选和展示。 #### 13. 计算关键指标(CKF) - **概念**: 通过组合多个关键值进行计算得出新的关键指标，用于复杂的数据分析场景。 #### 14. 设置条件后的结果 - **结果展示**: 设置条件后，报表将仅显示符合指定特征的数据。 #### 15. 设置例外后的结果 - **结果展示**: 设置例外规则后，报表会突出显示不符合常规的数据点。 #### 16. 查询中的变量设置 - **变量窗口**: 创建报表时添加变量会自动生成相应的输入窗口，无需额外配置。 #### 17. DSO与Cube的区别 - **主要差异**: - 处理关键值方面，Cube仅支持累加，而DSO支持累加和覆盖。 - 存储粒度方面，DSO适合存储较小的数据粒度，而Cube适合存储较大的数据粒度。 - 聚合能力方面，DSO不支持聚合操作，而Cube可以进行数据聚合。 - 数据模型方面，DSO通常采用平面表存储方式，而Cube采用星型模型。 - Delta机制方面，两者有所不同。 #### 18. 虚拟立方体、信息集与多立方体的区别 - **虚拟立方体**: - 支持直接访问数据源中的数据，无需通过PSA。 - 使用虚拟立方体可能会影响OLTP性能。 - 适用于需要即时数据的报表场景。 - **信息集**: - 提供了一种跨不同数据对象的数据视图。 - 不存储数据，仅作为数据视图的语法层。 - 类似于数据库表的JOIN操作，用于查询字段相等的数据。 - **多立方体**: - 可以包含多种类型的信息对象，如InfoSet、Cube和ODS。 - 实现了数据的灵活组织和展示。 #### 19. 数据集市的应用场景 - **应用场景**: - 适用于集团总部与各分公司之间需要进行数据交换的情况。 - 通过数据集市实现分布式计算和集中管理。 - 在同一系统中，数据集市可以作为其他数据目标的数据源。 #### 20. 聚集次数的判断依据 - **依据**: 虽然具体内容未给出，但通常聚集次数的判断依据可能是根据数据的性质、查询的需求以及系统的性能等因素来决定的。 #### 21. 数据源的Delta机制 - **Delta机制**: - LO: 使用队列(queue)机制。 - FI: 使用时间戳机制。 #### 22. LO的增量机制详解 - **增量机制步骤**: - 传输数据源。 - 维护提取结构。 - 维护生成的数据源。 - 复制和激活SAPBI中的数据源。 - 维护数据目标。 - 维护数据源与数据目标之间的转换关系。 - 创建数据传输流程。 - 激活提取结构。 - 删除设置表/执行设置提取。 - 选择更新方法。 - 初始化增量信息包。 - 必要时，计划V3集中运行。 - 执行增量上载的信息包。

《C程序设计语言》这本书由B.W.Kernighan与D.M.Ritchie共同编写，是C语言领域内的经典之作。此书不仅被广大程序员所推崇，更是许多计算机科学专业学生的必读书目之一。以下是对该书中部分核心知识点的总结。 ### C语言简介 C语言是一种结构化编程语言，它具有简洁、高效的特点，并且能够直接访问内存，这使得它在系统编程、嵌入式系统开发以及操作系统编写等领域有着广泛的应用。 ### 语法基础 #### 数据类型 C语言支持多种数据类型，包括整型（`int`）、字符型（`char`）、浮点型（`float` 和 `double`）等。此外，C语言还支持用户自定义的数据类型，如结构体（`struct`）、联合体（`union`）等。 #### 变量与常量 变量用于存储数据，可以在程序执行过程中改变其值。而常量则是在程序运行期间其值不可改变的量，例如`const int MAX = 100;`。 #### 运算符 C语言提供了丰富的运算符，包括算术运算符（加、减、乘、除等）、比较运算符（等于、不等于等）、逻辑运算符（与、或、非）等。 #### 控制结构 控制结构决定了程序的流程，常见的控制结构有： - **顺序结构**：按照代码出现的先后顺序依次执行。 - **选择结构**：根据条件判断结果来决定执行哪段代码，如`if`语句和`switch`语句。 - **循环结构**：重复执行某段代码直到满足特定条件为止，如`for`循环、`while`循环和`do...while`循环。 ### 函数 函数是C语言中的重要组成部分，用于封装一组执行特定任务的语句。通过调用函数可以实现代码的复用和模块化编程。函数的基本结构包括函数声明、函数定义和函数调用三部分。 ### 指针 指针是C语言中一个非常重要的概念，它用来存储内存地址。理解并熟练掌握指针的使用对于学习更高级的语言和技术有着极其重要的意义。指针的常见操作包括取地址（`&`）、间接引用（`*`）等。 ### 结构体与联合体 - **结构体**（`struct`）：允许开发者定义包含不同类型成员的复合数据类型。 - **联合体**（`union`）：与结构体类似，但是共享相同的内存空间，即所有成员共用同一块内存。 ### 文件处理 C语言提供了丰富的文件处理功能，主要包括文件打开/关闭、读写操作等。常用的文件操作函数有`fopen`、`fclose`、`fread`、`fwrite`等。 ### 错误处理 错误处理是编写健壮程序的重要环节。在C语言中，通常通过返回值检查、异常处理等方式来实现错误处理机制。 ### 标准库函数 C语言提供了一系列标准库函数，这些函数可以帮助开发者快速完成一些常见的任务，如字符串处理（`strcpy`、`strlen`等）、数学计算（`sqrt`、`pow`等）等。 ### 总结 《C程序设计语言》不仅是一本介绍C语言基础知识的教材，更是一本深入探讨C语言特性和编程技巧的经典之作。无论是初学者还是有一定经验的程序员，都能从中获益匪浅。希望每位读者都能够通过阅读这本书，更好地掌握C语言，并将其应用于实际工作中。

在IT领域，SAP是一种广泛使用的业务应用软件，它涵盖了企业资源规划（ERP）、商业智能（BI）等多个方面。本文将深入探讨SAP数据库、BW（Business Warehouse）以及BASIS相关的知识点，这些内容通常在专业培训中会被详细讲解。 让我们关注“SAP-配置权限和basis基础.ppt”。BASIS是SAP系统的基础架构部分，它负责系统的安装、配置、维护和安全管理。在这个主题中，你将学习到如何配置用户权限，这是确保数据安全和合规性的重要环节。SAP的授权概念基于角色，每个角色具有特定的操作权限。管理员需要创建并分配角色给不同的用户，确保他们在执行任务时只能访问必要的功能和数据。此外，还会涉及SAP NetWeaver的管理，包括系统监控、性能优化和问题排查。 接下来是“SAP-Basis数据库基础.ppt”。SAP支持多种数据库，如Oracle、IBM DB2、Microsoft SQL Server等。这个部分将详细讲解这些数据库与SAP的集成，以及如何进行数据库管理和优化。你将了解到如何进行数据库备份和恢复，处理性能瓶颈，以及执行数据库升级和补丁应用。数据库性能是决定SAP系统整体性能的关键因素，因此，这部分的学习对于解决系统响应慢等问题至关重要。 第三份文件“SAP-BW培训.pptx”聚焦于SAP的商业智能工具——BW。BW用于收集、转换、存储和分析企业的数据，提供决策支持。在培训中，你将学习BW的数据模型设计，包括InfoObjects、InfoCubes和DTPs（Data Transfer Process）。同时，还会讲解如何使用BW的查询工具和报告功能，以及如何实施数据加载策略，以实现高效的数据处理和分析。 “SAP-Basis培训V1.1.pptx”可能涵盖更广泛的BASIS主题，可能包括系统升级、系统复制、网络配置、ABAP工作流等。这部分内容旨在帮助学员全面理解SAP系统的基础运维，提升他们解决问题的能力。 这些PPT资料将为你提供一个全面的SAP BASIS和BW知识框架，涵盖了从系统管理到数据分析的多个层面。通过深入学习，你将具备实施、优化和管理SAP环境的专业技能，这对于在企业IT部门或咨询公司从事SAP相关工作的人员来说是必不可少的。

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后勤数据的上载对于BW系统来说比较复杂，特别是库存数据的上载更为明显，以下是Lib对于库存数据上载的说明和简单示例，供大家参考。

介绍了SAP BW中关于库存模型的搭建和抽取方法

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sap r3 ecc6.0 bw的虚拟机文件种子，BT文件共47.28GB，内含虚拟机还原安装方法和各类账号密码。

SAP-BW，顾问公司专业培训资料，从信息对象到传送都有详细讲解

Scientists today collect samples of curves and other functional observations. This monograph presents many ideas and techniques for such data. Included are expressions in the functional domain of such classics as linear regression, principal components analysis, linear modelling, and canonical correlation analysis, as well as specifically functional techniques such as curve registration and principal differential analysis. Data arising in real applications are used throughout for both motivation and illustration, showing how functional approaches allow us to see new things, especially by exploiting the smoothness of the processes generating the data. The data sets exemplify the wide scope of functional data analysis; they are drwan from growth analysis, meterology, biomechanics, equine science, economics, and medicine.The book presents novel statistical technology while keeping the mathematical level widely accessible. It is designed to appeal to students, to applied data analysts, and to experienced researchers; it will have value both within statistics and across a broad spectrum of other fields. Much of the material is based on the authors' own work, some of which appears here for the first time.Jim Ramsay is Professor of Psychology at McGill University and is an international authority on many aspects of multivariate analysis. He draws on his collaboration with researchers in speech articulation, motor control, meteorology, psychology, and human physiology to illustrate his technical contributions to functional data analysis in a wide range of statistical and application journals.Bernard Silverman, author of the highly regarded "Density Estimation for Statistics and Data Analysis," and coauthor of "Nonparametric Regression and Generalized Linear Models: A Roughness Penalty Approach," is Professor of Statistics at Bristol University. His published work on smoothing methods and other aspects of applied, computational, and theoretical statistics has been recognized by the Presidents' Award of the Committee of Presidents of Statistical Societies, and the award of two Guy Medals by the Royal Statistical Society.