SAP BW数据建模分析

数据建模分析

1.建立模型前应该想到的问题。

1.1数据仓库的数据组织是面向主题的，而不是报表。

操作型数据库的数据组织结构面向事物处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题进行组织的。主题是一个抽象的概念，是指用户使用的数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。

这和软件编程中的面向对象的概念类似，在项目中要面向一个功能模块的实现，不是面向一个方法的实现。在我们建模中，也是面向一个分析点的方面。

可以参照以下主题，来判断如何划分主题：

！顾客的购买行为

！产品销售情况

！企业生产事物

！原料采购

！合作伙伴关系

！会计科目余额

但是现在的数据仓库实施中，很多数据仓库需求都是来自业务部门的出具的报表的需求，这样数据仓库的数据模型结构往往来源于报表的数据需求。

基于报表的需求要比没有明确的需求要好，所以现在大多数业务部门更多的是采用报表的需求方式来进行开发的，这样需求方和实施方都会拥有一个比较明确的界限和口径。

但是面向报表的开发不是最好的，而且有很多缺点。所以我们正确的做法是，要对现有的报表需求进行细致的分类，分析和调整，不能为了实现单个报表而进行大量的建模工作。要根据分析的不同内容和主题对报表进行分类，明确报表中每个数据的定义，统计口径及不同数据之间的关系，建立在

行归集，从而形成面向主题的数据类型。

例如：我们的利润表报表，当业务部门发我们一个利润表的报表，作为需求时，我们应该进行细致的分析，最终我们确定我们面向的主题不是利润表，而是比利润表更大的一个层次的所有科目业务量的主题，这样我们在做别的报表，例如资产负债表，现金流量表等报表时，就不用重复建模的工作了，做到了软件工程中的可重用规则。

1.2数据仓库要实现对数据的集成与数据的同构性。

面向事物处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立并且往往是异构的。而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取，清理的基础上经过系统加工，汇总和整理得到的，必须消除源数据的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。

例如：在总公司和分公司之间，某个部门id或公司id名字不一样，不是同构的，比如一个人家人叫他张三别人叫他小张，这种情况在数据库中一定会被认为是两个人，所以我们要建立统一的数据字典，来统一数据。

要实现数据的同构性，是一件复杂的工作，涉及到大量的数据转换工作和调研工作。在数据的获取阶段，要确保所有的数据来源是一致的，或者经过一定的处理后是一致的。如果数据来源不一样的，那么我们就有必要把数据来源信息也包含在数据仓库中，以便在后续的数据转换中对不同来源数据进行分析。

综上所述，我们在项目开始之前，要对现有数据建立统一的数据字典，交付品应该有一个《XXX数据字典》的文件。

1.3明确数据库历史数据和即时数据

操作型数据库主要关心当前某一个时间段的数据，而数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一点到目前各个阶段的信息。通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势作出定量分析和预测。

但是数据仓库中还包括即时的数据分析需求，所以我们要安排好历史数据和即时数据以及明细数据之间的不同存储方式，采用不同的处理方法。根据业务分析需要进行数据存储划分，对不同的分析要求提供不同明细级别的数据基础。此外，还要对数据或信息的生命周期有良好的管理，安排好旧的归档工作。

2.sap bi项目流程和分析方法

2.1收集客户需求

用户的需求工作是一个非常关键的环节，因为用户的需求可能详细可能不明确，也可能会经常变动，所以建模之前要收集足够的信息，要对客户的需求进行深度挖掘。

2.1.1组织架构

这一方面不仅仅是报表本身需要的数据，还涉及到系统权限和报表发布等工作的需求。要了解各个部门的基本业务，业务流程，考核指标，担负职责。了解各个业务部门对内或对外的主要产品和服务。了解客户的以业务流程，明确bi应该展示的分析内容是正确建立模型的需要。一般情况下，客户都不能用技术术语去表达他们的需求，所以有时候需要在技术应用方面的

2.1.2 客户最需要分析的数据指标

对于客户所要分析的数据的整理一般先从数据指标入手，清理指标之间的关系，再结合分析的维度与报表分析需求进一步细化对指标的界定。数据指标主要指客户要分析的数据，如金额，数量等，在系统中反映为前面提到的关键值及多个关键值之间的一系列计算。

在这一步分析时，我们会用到两个模板文件。

收集模板1

如果客户需要其他部门的指标以完成数据分析，或者客户不能给出具体的计算公式，也应该让客户给出清单和简要描述，这些指标稍后会和其他部门的需求结果做合并。

收集模板2

2.1.3数据指标的数据来源

除了给出分析数据指标的列条和计算公式之外，还要收集每一个指标的数据来源，简单地对可用字段的一个列表显示是不足以建立模型的，有必要知道每一个数据指标取自哪个数据源。在确定信息需求能否实现时，确定数据源的问题是关键的。

有些指标虽然有同样的描述，但是数据来源不同，可以看成是两个不同指标，如收入就分为很多种收入。

在此我们要收集r3数据源的名称，如果文件数据源我们要收集外部文件。

2.1.4 对数据指标的多维分析对象

这是对以上指标更细一层的考虑，一方面要明确分析的周期，是每天分析一次呢，还是一个月生成一个报表。另一方面要知道是哪些部门的需求，和业务分析的对象，也就是维度。

模板文件

但是如果应用相关的KPI进行分析时，比如每个部门或权限看到的数据是不一样的，那么在计算指标，如利润，金额等指标都要求能在事业部级别能够进行分离，从而实现各自的计算。

任何一个项目的范围都是有限的，不可能在一个项目中完成用户所有的或所有用户的分析需求。因此有必要对客户分析指标的优先级进行排序。一般可以从指标的重要程度，紧急程度，和影响程度3方面进行评估。从项目实施的角度看，重要成度好，需求紧急，影响范围大的KPI可以纳入项目实施范围，其他分析指标可以在项目上线后视需要而逐步扩展。

2.1.6 权限问题

对于数据仓库项目而言，权限问题是一个重要的问题，应该及早考虑。SAP BI可以支持从信息范围到信息对象的多级别的灵活的权限设置。在信息收集时可以请客户描述他们需要对什么业务分析角度进行授权，如报表需要对部门，区域进行授权等。

2.2 如何收集客户需求

2.2.1 面谈

面谈的对象多是业务人员，所以在收集信息的时候，要使用业务语言与面谈人沟通。不论是一般的数据仓库还是SAP BI，都有大量的特有术语，比如维度，特征，关键值等，直接使用这些术语，问客户使用那些关键值是行不通的。讲业务语言而不是技术语言，是与业务人员进行沟通的基本条件。其次，要保证对每一个角色至少两次面谈，因为对同一问题对于不同的人会有不同的理解，就是同一问题对同一个人不同时期也有不同的回答，所以要多次面谈准确获取需求。可以采取小型会议的方式。

2.2.2报表样例分析法

报表样例分析是通过收集分析客户目前使用的报表，现在大多企业都是采用这种分析方法。

如何收集：

（1）更正报表名字

报表-XXXXXXX

（2）基本信息：[填写报表的基本信息]，模板：

（3）查询条件

（4）基本格式

画出你的报表基本格式

（5）数据指标说明

描述指标

（6）业务分析角度

业务分析角度:

（7）权限要求

报表需对部门，区域进行授权。

（8）其他要求说明

2.2.3分析客户需求，形成多维分析模型（逻辑建模）

数据仓库的建模需要经过一个由粗到细的过程，即从高层次的逻辑到低层次的物理数据结构建模不断细化的过程。在sap bi系统中，一方面自动集成了对数据库的管理，每一类数据对象都会自动生成相应的数据库表并由系统自动管理，另一方面由于引入了信息对象，每一个信息对象都是一个实体，每个实体所具有的属性是在定义信息对象的时候考虑的。这样就简化了建立多维分析模型时的工作量，使建模的重心集中在对实体之

（1）实体-关系模型

高层建模一个有力工具就是实体-关系模型，这是设计的第一步，但是实体-关系模型并不等同于多维分析模型（逻辑模型），这只是建立多维分析模型的

第一步。

画出实体之间的关系图，可以确定哪些实体属于模型范围，哪些不属于模型范围，也就是确定了所谓的“集成范围”。

集成范围定义了数据模型的边界，而且集成范围需要在建模之前进行定义。这个范围由系统的建模者，管理人员，和最终用户共同

决定。如果范围没有事先确定，建模过程就会一直持续下去。

实体-关系模型与数据仓库分析模型还有很大的差距，无法直接转化成

数据仓库的多维分析模型。

（2）KPI与分析维度

a.对KPI进行分析和分解

信息收集的过程会要确定客户需要衡量的指标，如数量，订单记录和成本等。但是客户最终查看的指标大多数是经过计算的，

具有综合性数据才称的上KPI。一般做法是先从分析KPI入手，

首先要从面谈中获得相关的KPI，再是要对KPI进行还原，明确

KPI的计算方法及其基础数据的来源。这个过程中，才可以确定

数据模型里需要的关键值。

比如，利润同比指标值是一个常用的指标，但是在多维模型里，

一般是不会存储这个数值的。利润同比是是计算公式“本期利润

/上期利润”，在做模型时，我们会把本期利润和上期利润作为关

键值保存在模型中。实现这样的分析一方面有利于实现数据的重

用，因为其他KPI计算也会用到这些数据。另一方面，只有基本

数据才能实现多维度的灵活分析。比如我们保存了本期利润和上

期利润就可以在年底时，计算出总的利润，当然本期利润和上期

利润也是计算得出来的。

b.构建业务主题

第二步分析业务主题相关的属性，业务主题往往就是那些勇

于描述KPI的特征。也就是说，KPI经常是包含业务主体的，

如“某产品组的收入”就是一个KPI。收入作为一个具体的有

组就是一个业务主题的一个体现，这样的特征很多，如客户，产品，销售城市等。

其次就是要对这些主题对象进行分析，分清报告领域的主要业务主题和他们的属性，找出那些是主题那些又是属性。

比如：地址和客户，如果我们的报告领域中，不需要从地区的角度来分析，但是又希望在看到客户时，能看到客户所在的地区，那么地址就要作为客户的属性来设计，反之则作为业务主题。

一般情况下主题和属性之间的关系是一对多的关系，通过诸多属性的描述，可以得到客户等对象的最详细的信息。但是有些情况下，也有存在多对多的情况，如一个产品有多个颜色等，这种情况下，我们设计时，要把他们作为独立的两个特征同时出现在维度表中，也是视实际的关系采用组合属性，时间相关的属性等方法。如例子中的一个人在不同的时期属于不同的地区，这就是多对多的关系，所以采用了时间相关的属性。

c. 分配关键值与业务主题的关系

上两步我们根据实体关系模型，分析出了关键指标和业务主题（特征和关键值）。下一步骤就是理清业务主题和关键值的关系。正如前面提到的，关键值与业务主题的关系式密切相关的，所有的KPI都是在一定的业务主题的界定下才具有的含义。

有些主题或分析对象对应着数量众多的交易记录，即事实表的记录，比如客户，账户等。也有些主题或分析对象和事实存在着明细记录上的联系，比如凭证号。后者往往涉及到对交易数据非常明晰级别的分析，同时维度表也会有大量的数据。还有一对多的关系等这样可以分析成各自独立的分析对象。

c.归集关键值，形成多维分析结构

根据以上的分析，形成一个具有多个关键值，公用一系列的业务分析主题的多维分析结构，这是构建立方体的一个基础。

2.2.4将逻辑模型变成物理模型

在逻辑模型建好后，下一步就是将逻辑模型转化成物理模型，物理模型是有一系列的数据库表构成。在逻辑模型中，可以很容易的确认出事实和纬度。逻辑模型中心的关键值结构就是事实表中的数据，而周围的业务主题就是多维分析模型的维度，特征及其属性。

这一步骤包括建立业务蓝图文档和在系统中建立模型。

2.2.5利用业务内容（bi content）加快建模进程。

我们都知道使用bi content可以加快建模进程，如何找到适合我们的bi content组件呢？

（1）基于关键值的方法

a.充分理解逻辑数据模型。理解模型背后的业务是非常关键

的，只是基于技术杀死那个的描述进行查找永远不可能得

到100%效果。

b.将KPI指标分解为基本关键值。

c.使用业务内容资源库浏览器。

d.比较逻辑数据模型与业务内容中的信息立方体，查询，和

工作簿的业务场景。注重从业务长江来比较不同的技术配

置。

e.检查业务内容查询里的业绩指标的定义，是否和你业务分

析需要相匹配。调查数据流向，最终确定最终的报表中使

用到的关键值。

（2）基于数据源的方法。

a.主要关注是项目的源系统的业务流程。

b.根据业务需要检查源系统的数据源。在r3源系统中，业

务都以明显的目录分配数据源。根据自己的业务查找相应

字段，可能会需要增强。

c.从数据源向上查检逻辑模型中的维度里的特征。查找数据

转换规则，信息立方体和查询。确定维度的数据源。

（3）两种方法灵活使用。

数据分析算法与模型一附答案

精品文档 数据分析算法与模型模拟题（一） 一、计算题（共4题，100分） 1、影响中国人口自然增长率的因素有很多，据分析主要因素可能有：（1）从宏观经济上看，经济整体增长是人口自然增长的基本源泉；（2）居民消费水平，它的高低可能会间接影响人口增长率。(3)文化程度，由于教育年限的高低，相应会转变人的传统观念，可能会间接影响人口自然增长率（4）人口分布，非农业与农业人口的比率也会对人口增长率有相应的影响。为了全面反映中国“人口自然增长率”的全貌，选择人口增长率作为被解释变量，以反映中国人口的增长；选择“国名收入”及“人均GDP”作为经济整体增长的代表；选择“居民消费价格指数增长率”作为居民消费水平的代表。暂不考虑文化程度及人口分布的影响。 从《中国统计年鉴》收集到以下数据（见表1）： 表1 中国人口增长率及相关数据 人口自然增长率国民总收入居民消费价格指数增长人均GDP 年份（元）率（（亿元） CPI（%。））% 1366 15037 1988 15.73 18.8 1519 1989 18 17001 15.04 1644 18718 1990 14.39 3.1 1893 21826 3.4 1991 12.98 2311 26937 11.6 6.4 1992 2998 35260 14.7 11.45 1993 4044 48108 1994 24.1 11.21 5046 17.1 10.55 59811 1995 5846 70142 1996 10.42 8.3 6420 10.06 1997 2.8 78061 -0.8 1998 9.14 83024 6796 8.18 7159 1999 88479 -1.4 7858 2000 0.4 7.58 98000 精品文档． 精品文档

SAP MM 常用T-CODE

SAP MM模块常用T-code MM01 - 创建物料主数据 XK01 - 创建供应商主数据 ME11 - 创建采购信息记录 ME01 - 维护货源清单 ME51N- 创建采购申请 ME5A - 显示采购申请清单 ME55 - 批准采购申请（批准组：YH） ME57 – 分配并处理采购申请 MB21 - 预留 MB24 - 显示预留清单 ME21N- 创建采购订单 ME28 - 批准采购订单（批准组：YS） ME9F - 采购订单发送确认 ME2L - 查询供应商的采购凭证 ME31 - 创建采购协议 MD03 - 手动MRP MD04 - 库存需求清单（MD05 - MRP清单）MRKO - 寄售结算 MELB - 采购申请列表（需求跟踪号） ME41 - 创建询价单 ME47 - 维护报价 ME49 - 价格比较清单 MI31 - 建立库存盘点凭证 MI21 - 打印盘点凭证 MI22 - 显示实际盘点凭证内容 MI24 - 显示实际盘点凭证清单 MI03 - 显示实际盘点清单 MI04 - 根据盘点凭证输入库存计数 MI20 - 库存差异清单 MI07 - 库存差额总览记帐 MI02 - 更改盘点凭证 MB03 - 显示物料凭证 ME2O - 查询供应商货源库存 MB03 - 显示物料凭证 MMBE - 库存总览

MB5L - 查询库存价值余额清单 MCBR - 库存批次分析 MB5B - 查询每一天的库存 MB58 - 查询客户代保管库存 MB25 - 查询预留和发货情况MB51 MB5S - 查询采购订单的收货和发票差异 MB51 - 物料凭证查询（可以按移动类型查询） ME2L - 确认采购单/转储单正确 MCSJ - 信息结构S911 采购信息查询（采购数量\价值、收货数量\价值、发票数量\价值） MCBA - 核对库存数量,金额 MM04 - 显示物料改变 MMSC - 集中创建库存地点 MIGO_GR根据单据收货: MB1C - 其它收货 MB1A - 输入发货 MB1B - 转储 MB31 - 生产收货 MB01 - 采购收货) MBST - 取消物料凭证 MM60 - 商品清单 ME31L- 创建计划协议 ME38 - 维护交货计划 ME9A - 消息输出 MB04 - 分包合同事后调整 MB52 - 显示现有的仓库物料库存 MB90 - 来自货物移动的输出 CO03 - 显示生产订单 IW13 - 物料反查订单（清单） IW33 - 显示维修订单 VA01 -创建销售订单 VL01N - 参照销售订单创建外向交货单 VL02N – 修改外向交货单（拣配、发货过帐） VL09 – 冲销销售的货物移动 VF01 – 出具销售发票 VF04 – 处理出具发票到期清单 VF11 – 取消出具销售发票

数学建模方法模型

数学建模方法模型 一、统计学方法 1 多元回归 1、方法概述: 在研究变量之间的相互影响关系模型时候用到。具体地说:其可以定量地描述某一现象和某些因素之间的函数关系，将各变量的已知值带入回归方程可以求出因变量的估计值，从而可以进行预测等相关研究。 2、分类 分为两类:多元线性回归和非线性线性回归;其中非线性回归可以通过一定的变化转化为线性回归，比如:y=lnx 可以转化为 y=u u=lnx 来解决;所以这里主要说明多元线性回归应该注意的问题。 3、注意事项 在做回归的时候，一定要注意两件事: (1) 回归方程的显著性检验(可以通过 sas 和 spss 来解决) (2) 回归系数的显著性检验(可以通过 sas 和 spss 来解决) 检验是很多学生在建模中不注意的地方，好的检验结果可以体现出你模型的优劣，是完整论文的体现，所以这点大家一定要注意。 4、使用步骤: (1)根据已知条件的数据，通过预处理得出图像的大致趋势或者数据之间的大致关系; (2)选取适当的回归方程; (3)拟合回归参数; (4)回归方程显著性检验及回归系数显著性检验 (5)进行后继研究(如:预测等)

2 聚类分析 1、方法概述 该方法说的通俗一点就是，将 n个样本，通过适当的方法(选取方法很多，大家可以自行查找，可以在数据挖掘类的书籍中查找到，这里不再阐述)选取 m 聚类中心，通过研究各样本和各个聚类中心的距离 Xij，选择适当的聚类标准，通常利用最小距离法(一个样本归于一个类也就意味着，该样本距离该类对应的中心距离最近)来聚类，从而可以得到聚类结果，如果利用sas 软件或者 spss 软件来做聚类分析，就可以得到相应的动态聚类图。这种模型的的特点是直观，容易理解。 2、分类 聚类有两种类型: (1) Q型聚类:即对样本聚类; (2) R型聚类:即对变量聚类; 通常聚类中衡量标准的选取有两种: (1) 相似系数法 (2) 距离法 聚类方法: (1) 最短距离法 (2) 最长距离法 (3) 中间距离法 (4) 重心法 (5) 类平均法 (6) 可变类平均法 (7) 可变法

数据分析建模简介

数据分析建模简介 观察和实验是科学家探究自然的主要方法，但如果你有数据，那么如何让这些数据开口说话呢？数据用现代人的话说即信息，信息的挖掘与分析也是建模的一个重要方法。 1．科学史上最有名的数据分析例子 开普勒三定律 数据来源：第谷?布拉赫（1546-1601,丹麦人），观察力极强的天文学家，一辈子（20年）观察记录了750颗行星资料，位置误差不超过0.67°。 观测数据可以视为实验模型。 数据处理：开普勒（1571-1630，德国人），身体瘦弱、近视又散光，不适合观天，但有一个非常聪明的数学头脑、坚韧的性格（甚至有些固执）和坚强的信念（宇宙是一个和谐的整体），花了16年（1596-1612）研究第谷的观测数据，得到了开普勒三定律。 开普勒三定律则为唯象模型。 2．数据分析法 2.1 思想 采用数理统计方法（如回归分析、聚类分析等）或插值方法或曲线拟合方法，对已知离散数据建模。 适用范围：系统的结构性质不大清楚，无法从理论分析中得到系统的规律，也不便于类比，但有若干能表征系统规律、描述系统状态的数据可利用。 2.2 数据分析法 2.2.1 基础知识 （1）数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出； （2）数据分析（data analysis）是指分析数据的技术和理论； （3）数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律；

（4）作用：在实用中，它可帮助人们作判断，以采取适当行动。 （5）实际问题所涉及的数据分为： ①受到随机性影响（随机现象）的数据； ②不受随机性影响（确定现象）的数据； ③难以确定性质的数据（如灰色数据）。 （6）数理统计学是一门以收集和分析随机数据为内容的学科，目的是对数据所来自的总体作出判断，总体有一定的概率模型，推断的结论也往往一概率的形式表达（如产品检验合格率）。 （7）探索性数据分析是在尽量少的先验假定下处理数据，以表格、摘要、图示等直观的手段，探索数据的结构及检测对于某种指定模型是否有重大偏离。它可以作为进一步分析的基础，也可以对数据作出非正式的解释。 实验者常常据此扩充或修改其实验方案（作图法也该法的重要方法，如饼图、直方图、条形图、走势图或插值法、曲线（面）拟合法等）。 2.2.2 典型的数据分析工作步骤 第一步：探索性数据分析 目的：通过作图、造表、用各种形式的方程拟合、计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 第二步：模型选定分析 目的：在探索性分析的基础上，提出一类或几类可能的模型（如进一步确定拟合多项式（方程）的次数和各项的系数）。 第三步：推断分析 目的：通常用数理统计或其它方法对所选定的模型或估计的可靠程度或精确程度作出推断（如统计学中的假设检验、参数估计、统计推断）。3．建模中的概率统计方法 现实世界存在确定性现象和随机现象，研究随机现象主要由随机数学来承担，随机数学包括十几个分支，但主要有概率论、数理统计、试验设计、贝叶

数据库概念设计及数据建模(一)有答案

数据库概念设计及数据建模(一) 一、选择题 1. 数据库概念设计需要对一个企业或组织的应用所涉及的数据进行分析和组织。现有下列设计内容 Ⅰ．分析数据，确定实体集 Ⅰ．分析数据，确定实体集之间的联系 Ⅰ．分析数据，确定每个实体集的存储方式 Ⅰ．分析数据，确定实体集之间联系的基数 Ⅰ．分析数据，确定每个实体集的数据量 Ⅰ．分析数据，确定每个实体集包含的属性 以上内容不属于数据库概念设计的是______。 A.仅Ⅰ、Ⅰ和Ⅰ B.仅Ⅰ和Ⅰ C.仅Ⅰ、Ⅰ和Ⅰ D.仅Ⅰ和Ⅰ 答案：D [解答] 数据库概念设计主要是理解和获取引用领域中的数据需求，分析，抽取，描述和表示清楚目标系统需要储存和管理什么数据，这些数据共有什么样的属性特征以及组成格式，数据之间存在什么样的依赖关系，同时也要说明数据的完整性与安全性。而数据的储存方式和数据量不是概念设计阶段所考虑的。 2. 关于数据库概念设计阶段的工作目标，下列说法错误的是______。 A.定义和描述应用系统设计的信息结构和范围

B.定义和描述应用系统中数据的属性特征和数据之间的联系 C.描述应用系统的数据需求 D.描述需要存储的记录及其数量 答案：D [解答] 数据库概念设计阶段的工作目标包括定义和描述应用领域涉及的数据范围；获取应用领域或问题域的信息模型；描述清楚数据的属性特征；描述清楚数据之间的关系；定义和描述数据的约束；说明数据的安全性要求；支持用户的各种数据处理需求；保证信息模型方便地转换成数据库的逻辑结构(数据库模式)，同时也便于用户理解。 3. 需求分析阶段的文档不包括______。 A.需求说明书 B.功能模型 C.各类报表 D.可行性分析报告 答案：D [解答] 数据库概念设计的依据是需求分析阶段的文档；包括需求说明书、功能模型(数据流程图或IDEF0图)以及在需求分析阶段收集到的应用领域或问题域中的各类报表等，因此本题答案为D。 4. 数据库概念设计的依据不包括______。

数学建模统计模型

数学建模

论文题目： 一个医药公司的新药研究部门为了掌握一种新止痛剂的疗效，设计了一个药物试验，给患有同种疾病的病人使用这种新止痛剂的以下4个剂量中的某一个：2 g，5 g，7 g和10 g，并记录每个病人病痛明显减轻的时间（以分钟计）. 为了解新药的疗效与病人性别和血压有什么关系，试验过程中研究人员把病人按性别及血压的低、中、高三档平均分配来进行测试. 通过比较每个病人血压的历史数据，从低到高分成3组，分别记作，和. 实验结束后，公司的记录结果见下表（性别以0表示女，1表示男）. 请你为该公司建立一个数学模型，根据病人用药的剂量、性别和血压组别，预测出服药后病痛明显减轻的时间.

一、摘要 在农某医药公司为了掌握一种新止痛药的疗效，设计了一个药物实验，通过观测病人性别、血压和用药剂量与病痛时间的关系，预测服药后病痛明显减轻的时间。我们运用数学统计工具m i n i t a b软件，对用药剂量，性别和血压组别与病痛减轻

时间之间的数据进行深层次地处理并加以讨论概率值P （是否<）和拟合度R-S q的值是否更大（越大，说明模型越好）。 首先，假设用药剂量、性别和血压组别与病痛减轻时间之间具有线性关系，我们建立了模型Ⅰ。对模型Ⅰ用m i n i t a b 软件进行回归分析，结果偏差较大，说明不是单纯的线性关系，然后对不同性别分开讨论，增加血压和用药剂量的交叉项，我们在模型Ⅰ的基础上建立了模型Ⅱ，用m i n i t a b软件进行回归分析后，用药剂量对病痛减轻时间不显着，于是我们有引进了用药剂量的平方项，改进模型Ⅱ建立了模型Ⅲ，用m i n i t a b 软件进行回归分析后，结果合理。最终确定了女性病人服药后病痛减轻时间与用药剂量、性别和血压组别的关系模型： Y=1x 3x 1x 3x 2 1 x 对模型Ⅱ和模型Ⅲ关于男性病人用m i n i t a b软件进行回归分析，结果偏差依然较大，于是改进模型Ⅲ建立了模型Ⅳ，用m i n i t a b软件进行回归分析后，结果合理。最终确定了男性病人服药后病痛减轻时间与用药剂量、性别和血压组别的关系模 型：Y=1x1x 3x 2 1 x关键词止痛剂药剂量性别病痛减轻时 间

数学建模-数据的统计分析

数学建模与数学实验 课程设计 学院数理学院专业数学与应用数学班级学号 学生姓名指导教师 2015年6月

数据的统计分析 摘要 问题：某校60名学生的一次考试成绩如下： 93 75 83 93 91 85 84 82 77 76 77 95 94 89 91 88 86 83 96 81 79 97 78 75 67 69 68 84 83 81 75 66 85 70 94 84 83 82 80 78 74 73 76 70 86 76 90 89 71 66 86 73 80 94 79 78 77 63 53 55 （1）计算均值、标准差、极差、偏度、峰度，画出直方图；（2）检验分布的正态性； （3）若检验符合正态分布，估计正态分布的参数并检验参数； 模型：正态分布。 方法：运用数据统计知识结合MATLAB软件 结果：符合正态分布

一． 问题重述 某校60名学生的一次考试成绩如下： 93 75 83 93 91 85 84 82 77 76 77 95 94 89 91 88 86 83 96 81 79 97 78 75 67 69 68 84 83 81 75 66 85 70 94 84 83 82 80 78 74 73 76 70 86 76 90 89 71 66 86 73 80 94 79 78 77 63 53 55 （1）计算均值、标准差、偏差、峰度，画出直方图； （2）检验分布的正态性； （3）若检验符合正态分布，估计正态分布的参数并检验参数。 二．模型假设 假设一：此组成绩没受外来因素影响。 假设二：每个学生都是独自完成考试的。 假设三：每个学生的先天条件相同。 三．分析与建立模型 像类似数据的信息量比较大，可以用MATLAB 软件决绝相关问题，将n 名学生分为x 组，每组各n\x 个学生，分别将其命为1x ，2X ……j x 由MATLAB 对随机统计量x 进行命令。此时对于直方图的命令应为 Hist(x,j) 源程序为： x1=[93 75 83 93 91 85 84 82 77 76 ] x2=[77 95 94 89 91 88 86 83 96 81 ] x3=[79 97 78 75 67 69 68 84 83 81 ]

教育知识与能力题型分析

各类题型高频考点及知识点总结 简答题 一、新课程改革的理念 （一）基本理念 第一，三维目标观，即教学的目标是知识与技能、过程与方法、情感态度与价值观三维目标。 第二，综合课程观，课程的设置要更加综合，体现整体性、开放性、动态性，培养学生综合的视角和综合的能力，以适应科学技术既分化又综合的现实。 第三，内容联系观，即课程内容的教学，要努力与社会生活相联系，与学生已有的经验相联系，加强教学内容的“生活化”，使学习更有意义。 第四，学习方式观，强调自主、合作、探究的学习方式，培养学生的自主性、合作性、创造性，使学生适应社会发展的需要。 第五，发展评价观，重视学习的过程评价，通过评价发挥促进学习的作用，而不是检查验收的作用。 第六，校本发展观，从学校的实际情况和学生的实际情况出发，开发校本课程，增强学生的选择性，促进学校、教师、学生的特色发展。 （二）核心理念 新课程标准的核心理念就是教育以人为本，即“一切为了每一位学生的发展”。第一，关注每一位学生。每一位学生都是生动活泼的人、发展的人、有尊严的人。在教师的课堂教学理念中，包括每一位学生在内的全班所有学生都是A己应该关注的对象，关注的实质是尊重、关心、牵挂，关注本身就是最好的教育。 第二，关注学生的情绪生活和情感体验。教师必须用“心”施教，不能做学科体系的传声筒，用“心”施教体现着教师对本职的热爱，对学生的关切，体现着教师热切的情感。 第三，关注学生的道德生活和人格养成。教师不仅要充分挖掘和展示教学中的各种道德因素，还要积极关注和引导学生在教学活动中的各种道德表现和道德发展，从而使教学过程成为学生一种高尚的道德生活和丰富的人生体验。这样，学科知识增长的过程同时也就成为人格的健全与发展过程。 二、班主任工作（班主任职责，班级管理） （一）班主任的基本职责与素养 1.基本职责——选择或简答题 因材施教：全面了解、尊重关爱每一个学生，有针对性促进学生的全面发展

数据库模型基础知识及数据库基础知识总结

数据库模型基础知识及数据库基础知识总结 数据库的4个基本概念 1.数据(Data)：描述事物的符号记录称为数据。 2.数据库(DataBase，DB)：长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。 3.数据库管理系统(DataBase Management System，DBMS 4.数据库系统(DataBase System，DBS) 数据模型 数据模型（data model）也是一种模型，是对现实世界数据特征的抽象。用来抽象、表示和处理现实世界中的数据和信息。数据模型是数据库系统的核心和基础。数据模型的分类 第一类：概念模型 按用户的观点来对数据和信息建模，完全不涉及信息在计算机中的表示，主要用于数据库设计现实世界到机器世界的一个中间层次 ?实体(Entity): 客观存在并可相互区分的事物。可以是具体的人事物，也可以使抽象的概念或联系 ?实体集(Entity Set): 同类型实体的集合。每个实体集必须命名。 ?属性(Attribute): 实体所具有的特征和性质。 ?属性值(Attribute Value): 为实体的属性取值。 ?域(Domain): 属性值的取值范围。 ?码(Key): 唯一标识实体集中一个实体的属性或属性集。学号是学生的码?实体型(Entity Type): 表示实体信息结构，由实体名及其属性名集合表示。如：实体名(属性1,属性2,…) ?联系(Relationship): 在现实世界中，事物内部以及事物之间是有联系的，这些联系在信息世界中反映为实体型内部的联系（各属性）和实体型之间的联系（各实体集）。有一对一，一对多，多对多等。 第二类：逻辑模型和物理模型 逻辑模型是数据在计算机中的组织方式

数据库基础教程课后习题答案顾韵华

习题1 1、简述数据库系统的特点。 答：数据库系统的特点有： 1）数据结构化 在数据库系统中，采用统一的数据模型，将整个组织的数据组织为一个整体；数据不再仅面向特定应用，而是面向全组织的；不仅数据内部是结构化的，而且整体是结构化的，能较好地反映现实世界中各实体间的联系。这种整体结构化有利于实现数据共享，保证数据和应用程序之间的独立性。 2）数据共享性高、冗余度低、易于扩充 数据库中的数据能够被多个用户、多个应用程序共享。数据库中相同的数据不会多次重复出现，数据冗余度降低，并可避免由于数据冗余度大而带来的数据冲突问题。同时，当应用需求发生改变或增加时，只需重新选择不同的子集，或增加数据即可满足。 3）数据独立性高 数据独立性是由DBMS 的二级映像功能来保证的。数据独立于应用程序，降低了应用程序的维护成本。 4）数据统一管理与控制 数据库中的数据由数据库管理系统（DBMS ）统一管理与控制，应用程序对数据的访问均经由DBMS 。DBMS 提供四个方面的数据控制功能：并发访问控制、数据完整性、数据安全性保护、数据库恢复。 2、什么是数据库系统？ 答：在计算机系统上引入数据库技术就构成一个数据库系统（DataBase System ，DBS ）。数据库系统是指带有数据库并利用数据库技术进行数据管理的计算机系统。DBS 有两个基本要素：一是DBS 首先是一个计算机系统；二是该系统的目标是存储数据并支持用户查询和更新所需要的数据。 3、简述数据库系统的组成。 答：数据库系统一般由数据库、数据库管理系统（及其开发工具）、数据库管理员（DataBase Administrator ，DBA ）和用户组成。 4、试述数据库系统的三级模式结构。这种结构的优点是什么？ 答：数据库系统的三级模式结构是指数据库系统是由外模式、模式和内模式三级构成，同时包含了二级映像，即外模式/模式映像、模式/内模式映像，如下图所示。 数据库应用1…… 外模式A 外模式B 模式 应用2应用3应用4应用5…… 模式 外模式/模式映像 模式/内模式映像 数据库系统的这种结构具有以下优点： （1）保证数据独立性。将外模式与模式分开，保证了数据的逻辑独立性；将内模式与模式分开，保证了数据的物理独立性。 （2）有利于数据共享，减少了数据冗余。 （3）有利于数据的安全性。不同的用户在各自的外模式下根据要求操作数据，只能对

数据库基本知识和基础sql语句

数据库的发展历程 ●没有数据库,使用磁盘文件存储数据; ●层次结构模型数据库; ●网状结构模型数据库; ●关系结构模型数据库:使用二维表格来存储数据; ●关系-对象模型数据库; 理解数据库 ●RDBMS = 管理员(manager)+仓库(database) ●database = N个table ●table: ●表结构:定义表的列名与列类型！ ●表记录:一行一行的记录！ Mysql安装目录: ●bin目录中都就是可执行文件; ●my、ini文件就是MySQL的配置文件; 相关命令: ●启动:net start mysql; ●关闭:net stop mysql; ●mysql -u root -p 123 -h localhost; ?-u:后面的root就是用户名,这里使用的就是超级管理员root; ?-p:后面的123就是密码,这就是在安装MySQL时就已经指定的密码; ●退出:quit或exit; sql语句 语法要求 ●SQL语句可以单行或多行书写,以分号结尾; ●可以用空格与缩进来来增强语句的可读性; ●关键字不区别大小写,建议使用大写; 分类 ●DDL(Data Definition Language):数据定义语言,用来定义数据库对象:库、表、列等; ●DML(Data Manipulation Language):数据操作语言,用来定义数据库记录(数据); 基本操作 ●查瞧所有数据库名称:SHOW DATABASES; ●切换数据库:USE mydb1,切换到mydb1数据库; ●创建数据库:CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] mydb1; ●修改数据库编码:ALTER DATABASE mydb1 CHARACTER SET utf8 ●创建表: CREATE TABLE 表名( 列名列类型,

数学建模常用统计方法

数学建模常用统计方法 1.1多元回归 1、方法概述: 在研究变量之间的相互影响关系模型时候，用到这类方法，具体地说:其可以定量地描述某一现象和某些因素之间的函数关系，将各变量的已知值带入回归方程可以求出因变量的估计值，从而可以进行预测等相关研究。 2、分类 分为两类:多元线性回归和非线性线性回归;其中非线性回归可以通过一定的变化转化为线性回归，比如:y=lnx 可以转化为 y=u u=lnx来解决;所以这里主要说明多元线性回归应该注意的问题。 3、注意事项 在做回归的时候，一定要注意两件事: (1) 回归方程的显著性检验(可以通过sas和spss来解决) (2) 回归系数的显著性检验(可以通过sas和spss来解决) 检验是很多学生在建模中不注意的地方，好的检验结果可以体现出你模型的优劣，是完整论文的体现，所以这点大家一定要注意。 4、使用步骤: (1)根据已知条件的数据，通过预处理得出图像的大致趋势或者数据之间的大致关系; (2)选取适当的回归方程; (3)拟合回归参数; (4)回归方程显著性检验及回归系数显著性检验 (5)进行后继研究(如:预测等)

这种模型的的特点是直观，容易理解。 这体现在:动态聚类图可以很直观地体现出来～ 当然，这只是直观的一个方面～ 2、分类 聚类有两种类型: (1) Q型聚类:即对样本聚类; (2) R型聚类:即对变量聚类; 聚类方法: (1) 最短距离法 (2) 最长距离法 (3) 中间距离法 (4) 重心法 (5) 类平均法 (6) 可变类平均法 (7) 可变法 (8) 利差平均和法 在具体做题中，适当选取方法; 3、注意事项 在样本量比较大时，要得到聚类结果就显得不是很容易，这时需要根据背景知识和 相关的其他方法辅助处理。 还需要注意的是:如果总体样本的显著性差异不是特别大的时候，使用的时候也要 注意～

业绩数据分析模型(终审稿)

业绩数据分析模型 TPMK standardization office【 TPMK5AB- TPMK08- TPMK2C- TPMK18】

营销总经理的业绩数据分析模型－－营销总经理的工作模型（一） 前言 营销总经理这个职位压力大而且没有安全 感——天气变化、竞品动态、本品产品质量、 公司的战略方向、费用投入、经销商的突然变 化、行业动荡、上游采购成本等等诸多因素影 响业绩。营销行业没有常胜将军，但是这个行业以成败论英雄。 营销总经理这个职位事情多而且杂乱琐碎：营销总经理要遥控管理庞大的营销团队，服务于全国几千万家经销商和终端。工作千头万绪，哪怕每天干25个小时，工作还是俄罗斯方块一样堆积。 压力和杂务干扰之下，就容易迷失，做营销总经理需要热情、能力、经验、更需要固化的可复制的工作模型，帮助自己脱身庶务，联系市场实际，提升管理绩效。 营销总经理工作模型一：数据分析模型 一、营销总经理数据分析流程概述 数据分析好像“业绩体检报告”，告诉营销总经理哪里有问题。营销总经理要每天按照固定的数据分析模型对当日发货量、累计业绩进度、发货客户数、

发货品项数、产品结构、区域结构等关键指标进行全方位多维次的实时监控。随时关注整体业绩达成的数量和质量。 如果公司整体业绩分析没问题就下延看区域业绩有没问题，没问题就结束分析。如果公司整体业绩有问题；就要思考有没有特殊原因——比如：天气下雨造成三天发货量下滑，天晴后业绩会恢复。公司上半月集中力量乡镇市场压货，所以低价产品业绩上升高价产品业绩下滑是计划内正常现象。如果没有特殊原因，确实属于业绩异常，就要立刻从这个指标着手深度分析：通常是从产品、区域、客户三条主线来研究。发现问题产品（哪个产品需要重点管理）、发现问题区域（哪个区域需要重点巡查）、发现问题客户（哪个重点零售ka系统重点经销商的业绩不正常）。除非问题非常严重，一般营销总经理的数据分析下延到直接下级（大区或者省区层面）即可，然后要求问题区域的大区经理做出解释，拿出整改方案。大区省区经理再做区域内数据分析，寻找问题产品、问题片区和问题经销商。 数据分析得出结论就找到了管理重点，接下来营销总经理要采取针对性有的放失的管理动作——比如立刻去巡检重点问题区域、要求问题区域限期改善、更改当月的促销投入或者产品价格、设立新的工作任务（比如乡镇铺货）等等，整个分析流程图示如下：

数据分析和数据建模

数据分析和数据建模 大数据应用有几个方面，一个是效率提升，帮助企业提升数据处理效率，降低数据存储成本。另外一个是对业务作出指导，例如精准营销，反欺诈，风险管理以及业务提升。过去企业都是通过线下渠道接触客户，客户数据不全，只能利用财务数据进行业务运营分析，缺少围绕客户的个人数据，数据分析应用的领域集中在企业内部经营和财务分析。 大数据应用有几个方面，一个是效率提升，帮助企业提升数据处理效率，降低数据存储成本。另外一个是对业务作出指导，例如精准营销，反欺诈，风险管理以及业务提升。过去企业都是通过线下渠道接触客户，客户数据不全，只能利用财务数据进行业务运营分析，缺少围绕客户的个人数据，数据分析应用的领域集中在企业内部经营和财务分析。 数字时代到来之后，企业经营的各个阶段都可以被记录下来，产品销售的各个环节也被记录下来，客户的消费行为和网上行为都被采集下来。企业拥有了多维度的数据，包括产品销售数据、客户消费数据、客户行为数据、企业运营数据等。拥有数据之后，数据分析成为可能，企业成立了数据分析团队整理数据和建立模型，找到商品和客户之间的关联关系，商品之间关联关系，另外也找到了收入和客户之间的关联关系。典型的数据分析案例如沃尔玛啤酒和尿布、蛋挞和手电筒，Target的判断16岁少女怀孕都是这种关联关系的体现。

关联分析是统计学应用最早的领域，早在1846年伦敦第二次霍乱期间，约翰医生利用霍乱地图找到了霍乱的传播途径，平息了伦敦霍乱，打败了霍乱源于空气污染说的精英，拯救了几万人的生命。伦敦霍乱平息过程中，约翰医生利用了频数分布分析，建立了霍乱地图，从死亡案例分布的密集程度上归纳出病人分布同水井的关系，从而推断出污染的水源是霍乱的主要传播途径，建议移除水井手柄，降低了霍乱发生的概率。 另外一个典型案例是第二次世界大战期间，统计分析学家改造轰炸机。英美联盟从1943年开始对德国的工业城市进行轰炸，但在1943年年底，轰炸机的损失率达到了英美联盟不能承受的程度。轰炸军司令部请来了统计学家，希望利用数据分析来改造轰炸机的结构，降低阵亡率，提高士兵生还率。统计学家利用大尺寸的飞机模型，详细记录了返航轰炸机的损伤情况。统计学家在飞机模型上将轰炸机受到攻击的部位用黑笔标注出来，两个月后，这些标注布满了机身，有的地方标注明显多于其他地方，例如机身和侧翼。有的地方的标注明显少于其他地方，例如驾驶室和发动机。统计学家让军火商来看这个模型，军火商认为应该加固受到更多攻击的地方，但是统计学家建议对标注少的地方进行加固，标注少的原因不是这些地方不容易被击中，而是被击中的这些地方的飞机，很多都没有返航。这些标注少的地方被击中是飞机坠毁的一个主要原因。军火商按照统计学家的建议进行了飞机加固，大大提高了轰炸机返航的比率。以二战著名的B-17轰炸机为例，其阵亡率由26%降到了7%，帮助美军节约了几亿美金，大大提高了士兵的生还率。 一数据分析中的角色和职责 数据分析团队应该在科技部门内部还在业务部门内部一直存在争议。在业务部门内部，对数据场景比较了解，容易找到数据变现的场景，数据分析对业务提升帮助较大，容易出成绩。但是弊端是仅仅对自己部门的业务数据了解，分析只是局限独立的业务单元之内，在数据获取的效率上，数据维度和数据视角方面缺乏全局观，数据的商业视野不大，对公司整体业务的推动发展有限。业务部门的数据分析团队缺少数据技术能力，无法利用最新的大数据计算和分析技术，来实现数

MySQL数据库基础与实例教程练习题参考答案

MySQL数据库基础与实例教程练习题参考答案 由于时间仓促，答案中难免存在错误，不妥之处恳请读者批评指正！ 第一章答案 1．数据库管理系统中常用的数学模型有哪些？ 数据库管理系统通常会选择某种“数学模型”存储、组织、管理数据库中的数据，常用的数学模型包括“层次模型”、“网状模型”、“关系模型”以及“面向对象模型”等。 2．您听说过的关系数据库管理系统有哪些？数据库容器中通常包含哪些数据库对象？ 目前成熟的关系数据库管理系统主要源自欧美数据库厂商，典型的有美国微软公司的SQL Server、美国IBM公司的DB2和Informix、德国SAP公司的Sybase、美国甲骨文公司的Oracle。 数据库容器中通常包含表、索引、视图、存储过程、触发器、函数等数据库对象。 3．通过本章知识的讲解，SQL与程序设计语言有什么关系？ SQL并不是一种功能完善的程序设计语言，例如，不能使用SQL构建人性化的图形用户界面（Graphical User Interface，GUI），程序员需要借助Java、VC++等面向对象程序设计语言或者HTML的FORM表单构建图形用户界面（GUI）。如果选用FORM表单构建GUI，程序员还需要使用JSP、PHP或者.NET编写Web应用程序，处理FORM表单中的数据以及数据库中的数据。 其他答案： 1、首先SQL语言是数据库结构化查询语言，是非过程化编程语言。而程序设计语言则有更多的面向对象及逻辑程序设计。比如用SQL语言编写图形用户界面（例如窗口、进度条），是无法实现的。 2、SQL语言可以说是，程序设计语言和数据库之间的一个翻译官。程序设计语言需要操作数据库时，需要借助（或者说调用）SQL语言来翻译给数据库管理系统。 3、不同数据库管理系统会有一些特殊的SQL规范，比如 limit关键词在SQL Server中无法使用。而这些规范与程序设计语言无关。 4．通过本章的学习，您了解的MySQL有哪些特点？ 与题目2中列举的商业化数据库管理系统相比，MySQL具有开源、免费、体积小、便于安装，但功能强大等特点。 5．通过本章的学习，您觉得数据库表与电子表格（例如Excel）有哪些区别？ 限于本章的知识点：外观上，关系数据库中的一个数据库表和一个不存在“合并单元格”的电子表格（例如Excel）相同。与电子表格不同的是：同一个数据库表的字段名不能重复。为了优化存储空间以及便于数据排序，数据库表的每一列必须指定某种数据类型。 关系数据库中的表是由列和行构成的，和电子表格不同的是，数据库表要求表中的每一行记录都必须是唯一的，即在同一张数据库表中不允许出现完全相同的两条记录。 6．您所熟知的数据库设计辅助工具有哪些？您所熟知的模型、工具、技术有哪些？ 数据库设计辅助工有数据模型、数据建模工具、关系数据库设计技术。其中常用的数据模型有ER模型和类图；常用的数据建模工具如ERwin、PowerDesigner、Visio等；常用的关系数据库设计技术如数据库规范化技术。 1．模型 数据模型有E-R图或者类图等数据模型。业务模型有程序流程图、数据流程图DFD、时序

数学建模中统计学常用方法.

1.1多元回归 1、方法概述: 在研究变量之间的相互影响关系模型时候, 用到这类方法, 具体地说:其可以定量地描述某一现象和某些因素之间的函数关系,将各变量的已知值带入回归方程可以求出因变量的估计值,从而可以进行预测等相关研究。 2、分类 分为两类:多元线性回归和非线性线性回归; 其中非线性回归可以通过一定的变化转化为线性回归, 比如:y=lnx 可以转化为 y=u u=lnx来解决;所以这里主要说明多元线性回归应该注意的问题。 3、注意事项 在做回归的时候,一定要注意两件事: (1 回归方程的显著性检验(可以通过 sas 和 spss 来解决 (2 回归系数的显著性检验(可以通过 sas 和 spss 来解决 检验是很多学生在建模中不注意的地方, 好的检验结果可以体现出你模型的优劣, 是完整论文的体现, 所以这点大家一定要注意。 4、使用步骤: (1根据已知条件的数据,通过预处理得出图像的大致趋势或者数据之间的大致关系; (2选取适当的回归方程; (3拟合回归参数; (4回归方程显著性检验及回归系数显著性检验 (5进行后继研究(如:预测等

这种模型的的特点是直观,容易理解。 这体现在:动态聚类图可以很直观地体现出来! 当然,这只是直观的一个方面! 2、分类 聚类有两种类型: (1 Q 型聚类:即对样本聚类; (2 R 型聚类:即对变量聚类; 聚类方法: (1 最短距离法 (2 最长距离法 (3 中间距离法 (4 重心法 (5 类平均法 (6 可变类平均法 (7 可变法 (8 利差平均和法 在具体做题中,适当选取方法; 3、注意事项

在样本量比较大时,要得到聚类结果就显得不是很容易,这时需要根据背景知识和相关的其他方法辅助处理。还需要注意的是:如果总体样本的显著性差异不是特别大的时候,使用的时候也要注意! 4、方法步骤 (1首先把每个样本自成一类; 2选取适当的衡量标准,得到衡量矩阵,比如说:距离矩阵或相似性矩阵,找到矩阵中最小的元素,将该元素对应的两个类归为一类, (4重复第 2步,直到只剩下一个类; (4重复第 2步,直到只剩下一个类; 补充:聚类分析是一种无监督的分类,下面将介绍有监督的“分类” 。 我简单说明下,无监督学习和有监督学习是什么 无监督学习:发现的知识是未知的 而有监督学习:发现的知识是已知的 有监督学习是对一个已知模型做优化,而无监督学习是从数据中挖掘模型 他们在分类中应用比较广泛 (非数值分类 如果是数值分类就是预测了,这点要注意 1.3数据分类 1、方法概述

数据库基本知识和基础sql语句

数据库的发展历程 ●没有数据库，使用磁盘文件存储数据； ●层次结构模型数据库； ●网状结构模型数据库； ●关系结构模型数据库：使用二维表格来存储数据； ●关系-对象模型数据库； 理解数据库 ●RDBMS = 管理员（manager）+仓库（database） ●database = N个table ●table： ●表结构：定义表的列名和列类型！ ●表记录：一行一行的记录！ Mysql安装目录: ●bin目录中都是可执行文件； ●my.ini文件是MySQL的配置文件； 相关命令: ●启动：net start mysql； ●关闭：net stop mysql； ●mysql -u root -p 123 -h localhost； -u：后面的root是用户名，这里使用的是超级管理员root； -p：后面的123是密码，这是在安装MySQL时就已经指定的密码； ●退出：quit或exit； sql语句 语法要求 ●SQL语句可以单行或多行书写，以分号结尾； ●可以用空格和缩进来来增强语句的可读性； ●关键字不区别大小写，建议使用大写； 分类 ●DDL（Data Definition Language）：数据定义语言，用来定义数据库对象：库、表、 列等； ●DML（Data Manipulation Language）：数据操作语言，用来定义数据库记录（数据）；基本操作 ●查看所有数据库名称：SHOW DATABASES； ●切换数据库：USE mydb1，切换到mydb1数据库； ●创建数据库：CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] mydb1； ●修改数据库编码：ALTER DATABASE mydb1 CHARACTER SET utf8 ●创建表： CREATE TABLE 表名(

SAP 常用Tcode

SAP 常用T-Code SAP 2007-10-31 21:42:12 阅读373 评论2 字号：大中小订阅ZPPC_ALL - My Tools ZBC41 - 维护表ZGENNO中的记录 ZPPC15 - 查找开发类下对应的对像及对象 AUTH_DISPLAY_OBJECTS - 显示启用中的权限对象 ZZSEARCH - Search for String From Source Code 程序分析 SLIN - ABAP程序语法核查 AL21 - ABAP 程序分析 AL22 - ABAP 程序依赖对象 SE49 - 程序分析：表格操作 STAT - Local Transaction Statistics SE30 - ABAP Objects Runtime Analysis ST05 - Performance trace SE83 - Reuse Library(develop refer) ST22 - ABAP 错误分析 SE80 - Object Navigator SM12 - 显示与删除锁定 DWDM - Development Workbench Demos ABAPDOCU - ABAP Documentation and Examples DBCO - Database Connection Maintenance SM21 - 在线系统记录分析 LIBS - 清单格式 BIBS - 使用者接口设计范例 SM21 - 在线系统记录分析 ST02 - Setups/Tune Buffers ST03 - Performance,SAP Statistics, Workload ST20 - 画面追踪 STMS - 传送管理系统 URL(help document) URL - SAP business workflow URL - IMG--MM URL - IDOC URL - BAPI-ALE URL - BAPI programming guide reference URL - Tutorial: Communication Interfaces URL - Remote Communications URL - ALE programming guide URL - about sap customer exits URL - RFC programming in abap URL - how to create a global class URL - SAP business workflow

SAP中的常用T-code

SAP 常用T-code SO&DN 方面： VA01—开SO, create Sales Order VA02—改SO,change Sales Order VA03—看SO,display Sales Order VL01N--开DN, create Delivery Number VL02N--改DN,change Delivery Number VL03N--看DN,display Delivery Number BOM 方面； ZPP72—往下展BOM , 通过71J 找对应的原材, 展多级BOM CS11--往下展BOM , 通过71J 找对应的原材, 展一级BOM CS15-往上展BOM, 通过原材找对应的71J. 库存方面： MD04—查看订单状况，(其中看到的Delvry后面的号码是DN, CusOrd后面的号码是SO-LINE,PrdOrd看到的是PC 开进系统的工单，Stock后面的数字是 目前的库存状况） MMBE—查看库存状况（71J 在T003 的库存可出货，在M561 的库存表示还没入库，原材在TZ02 的库存可出货） 其他方面： VK13—查询PR00 和ZBW3 价钱。 ZSDE301—出货时传ALE ZSDE304—当ZSDE301 没有传成功的情况下，用此code 重传ALE ZSDR306—导明细，看目前Open PO 的数量—没有出货的部分都会计算在内。ZSMR09—down 出已经出货的OTD 明细on time delivery，( 可放时间段) ZSD11—根据packing 号查询packing 下面的DN&Qty ZSD055—根据DN 找出出货的invoice& packing& tracking no, AWB. ZSD27A—查询packing# 的材积是否ready. ZBWR05—查询进口报单，IMA1*&IMF1* 打头是国外进口的，L 打头是国内进口，其中1 表示2011 年 ZSD23—出口所用的code, 可以查询DN 的总数是否与KPI 一致，或者是否出货数量&出货日期是否一致。 ZMMR119—R1/R3 mapping report,根据R3 查R1, 或者根据R1 查R3. MM03—查询材料主档 ZSMR49—可以查原材的cost&price, 或者查询71J 的描述（前5 码表示Model）XD01—建sold to&ship to code XD02—改sold to&ship to code 里面的信息 XD03—看sold to&ship to code 里面的信息;SQ01—查询中文品名&HS code