SAP BW之建模之转换和DTP_【51SAP教育中心】

1/8

SAP 问答：https://www.sodocs.net/doc/9015857130.html, 如果非要把BW 的应用分为几部分的话，我觉得应该分为3部分，一部分：数据源的抽取，前面我们已经介绍了数据从数据源上载的PSA 的技术细节；二部分：数据的模型创建，为了适应应用的需要，按照合理的方式创建数据模型；三部分：建立在模型及数据基础上的应用，如：报表、合并、预算等。

下面介绍BW 中的数据模型。BW 真不愧是SAPR3的兄弟产品，它所提供的BI CONTENT 内容几乎覆盖了所有的SAP 业务，我们都可以找到对应的模型，进行修改，来满足我们的需求，不像SAP 收购的BPC 那样不好用。这样，就减少了我们建模的时间，同时也为不懂业务数据结构的BW 人士，提供了捷径，这样，SAP 领域就出了一个职位叫做BW 顾问。有一天，有个人跟你说，他是BW 顾问，那就意味着他是做抽数和激活组件的。顺便说一下，我不是BW 顾问的，我只是个搞技术的。

BW 中的模型简单来说，是通过DSO 和CUBE 来创建的。下面从数据流向的角度介绍各个模型组件：

首先提供给大家一个SAP 的图，表明数据的上载流程，仅供参考：

1. 转换：

所谓ETL ，即：Extraction/Transform/Load 。数据上载到PSA ，就是抽取（E ）的过程；转换(T)是对数据进行业务上的合并、计算等操作；装载（L ）即为上载到数据提供者（存储应用层数据）中。

BW 中提供了可视化的转换工具，并且可以在转换的过程中，对数据进行加工，相当于R3中的增强，在应用程序运行过程中，执行我们定义的逻辑。再配合DTP （Data Transfer Process ）将数据上载。

2/8

SAP 问答：https://www.sodocs.net/doc/9015857130.html, 以自定义的数据源为例：

可以通过拖拽的方式将字段关联，系统会按照我们定义好的转换规则将数据传输到数据目标中，默认为“直接分配”，即：将数据直接传输到数据目标，不做任何修改。BW 提供给我们灵活的转换方式。下面一一介绍：

在目标字段上双击，其中的“规则类型”表明，我们使用哪种转换：

直接分配：直接赋予源字段的值

常数：不管转换规则如何，总是赋予指定的常数

3/8

SAP 问答：https://www.sodocs.net/doc/9015857130.html,

公式：通过指定的源字段（需要将逻辑相关的源字段指向目标字段），通过运算，将结果赋予目标字段。如果通过公式可以赋值的话，那么通过例程也可以实现，而且对于技术人员来说更容易控制。（有人说公式可以让你不用写ABAP ，是个好处，那就仁者见仁了，不过，个人认为不动ABAP 的BW 顾问是个瘸子）

初始值：将初始值赋予目标字段。即：如果无任何特殊处理的话，就将空赋予目标字段。如0GL_ACCOUNT 默认是经过ALPHA 转换的，那么就将0000000000赋予目标字段。

读主数据：值是根据源字段的值，到信息对象的主数据中获取。如：我们要为货币分配公司的本位币，那么设置如下：

首先通过拖拽，将源公司代码字段与货币字段关联，然后在信息对象参考字段填上0COMP_CODE 。转换时，系统会到主数据中查询对应的值，与公式相似，我们也可以通过程序的方式来实现，我们后面会主要介绍例程的方式。

例程：通过程序来改变转换逻辑。 例程主要是根据源字段提供的数据，进行运算或者多其他数据源中将值赋予目标字段。我们需要将相关联的源字段与目标字段关联。

在这里我们实现一个测试的逻辑：如果公司代码为1003，那么将会计年度作为值赋予0BALANCE ，当然，这只是简单的测试。

首先，将公司和会计年度与0BALANCE 关联。

4/8

SAP 问答：https://www.sodocs.net/doc/9015857130.html,

双击

0BALANCE ，选择“例程”转换类型，BW 把我们导航到例程的界面：

例程中，系统将我们关联的字段集合到了source_fields 中，我们只需要直接调用

source_fields-bukrs 和source_fields-gjahr 就可以了，然后将值赋值给RESULT 。这样，我们就实现了数据转换的自定义。同理，专家例程，也是通过这种方式来实现的，大家有兴趣可以看一看。

5/8

SAP 问答：https://www.sodocs.net/doc/9015857130.html,

集合：对于key figure 的转换，存在“集合”的选择，在转换到DSO 时，可以选择“覆盖”和“合计”，对于转换到CUBE ，只能选择“合计”，具体选择哪一项是与数据源的DELTA 属性有关的，具体请参考DELTA 管理

https://www.sodocs.net/doc/9015857130.html,/pages/chunguangz/blog/archive/2010/03/21/401977.aspx

时间处理：转换时，对于时间可以实现自动转换，如：20100101->2010001；20100101->2010； 单位处理：

在我们创建DSO 和CUBE 的时候，当添加key figure ，系统会自动为我们添加其对应的单位信息对象。也就是说如果一个模型（DSO ，CUBE ）中的两个key figure 拥有相同的单位信

6/8

SAP 问答：https://www.sodocs.net/doc/9015857130.html, 息对象，但却有不同的含义，那么在做报表的时候显示会有问题，因为报表中，BW 是按照信息对象的设置，到数据记录中对应的单位信息对象的值的。

当转换到DSO 时，单位信息对象是作为目标字段存在于转换中，我们需要将值与对象分别关联

当转换到CUBE 时，单位信息对象是做为单位维存在的，在转换中不能直接看到单位信息对象，但要将单位与keyfigure 关联，在目标字段中维护：

7/8

SAP 问答：https://www.sodocs.net/doc/9015857130.html,

开始例程：用于在转换之前，对数据做预处理，如：删除余额为0的项目等。

结束例程：

8/8

SAP 问答：https://www.sodocs.net/doc/9015857130.html, 在转换后对数据进行整理，一般，转换过程中涉及到读取数据库等耗资源的操作时，我们会将转换逻辑写到结束例程中。

规则组：规则组的作用有时候会很有用，其作用是，将数据源中的一条数据，转换为几条数据。如：我们源数据中一条数据包含了1-12月的余额，可以通过规则组，分解非12条数据。 数据源结构如下：

公司 年度 科目 1月 2月 1003 2010 A10000 100.00 200.00 目标结构如下：

公司 期间 科目 余额 1003 2010001 A10000 100.00 1003 2010002 A10000 200.00 因为比较简单，此处不再介绍操作步骤。

2. DTP

DTP 即：Data Tranfer Process ，DTP 实际执行传输的动作，是上载的主要工具，我们在应用中并不需要对它研究太多。我们创建了转换之后，当我们创建DTP ，系统会为我们生成建议，一般我们使用默认设置即可，此处不做详细介绍。

SAP BASIS_BW_STMS传输系统的配置和管理

传输系统的配置和管理 本章主要内容： 传输系统的配置 传输CHANGE REQUEST SAP的整个系统一般包括开发系统、测试系统、生产系统。所有的配置、开发都要求在开发系统完成，然后形成CHANGE REQUEST，再通过传输系统传入测试系统进行测试，最后传入生产系统。SAP的传输系统具有域的概念，所有的系统都要求处于同一个传输域中，并且有并只能有一个域控制器，用来控制对CHANGE REQUEST的传输，一般情况下传输系统的域控制器都选择为开发系统，并且把传输域控制器的/usr/sap/trans目录共享出来，保证测试、生产系统可以对/usr/sap/trans目录进行读写访问。 7.1 传输系统的配置 配置传输系统的步骤如下： 1 在开发、测试、生产系统上，设置传输路径的参数（修改参数文件的方法参见“十修改参数文件”）： RZ10--修改子系统参数文件--扩展管理，把参数“DIR_TRANS”设置为//SAPTRANSHOST/sapmnt/trans。其中SAPTRANSHOST为传输域控制器的主机名。 在WINDOWS系统上，如果开发、测试、生产系统不在一个域内，需要建立各个域的信任关系，确保所有系统实现对/usr/sap/trans的读写访问。 2 登陆传输域控制器（以下指定为开发系统）的CLIENT 000，运行STMS。

2 在没有配置传输系统时，系统将弹出窗口，要求配置传输系统。作为域控制器的开发系统，直接在弹出窗口点保存，默认开发系统为域控制器。 3 登陆测试或生产系统的CLIENT 000，运行事物代码STMS

4 系统要求配置传输，点保存右侧的“OTHER CONFIGURATION” 5 选择Include system in domain

rational rose建模任务

请从以下两个题目中选择一个通过使用rational rose完成面向对象分析和设计的建模任务。 题目一： 背景说明： 教材的数量逐年倍增。如何改变低效率的原始教材管理方式，成为摆在高校管理人员面前的一个重要课题。而建立高效的教材管理系统就是一个解决此根本问题的思路这里为读者介绍一个高校教材管理系统的建模实例。 (1)高校的每个学生使用自己的姓名和学号登陆系统之后，可以查询自己每个学期的教材使用情况，也能够查询自己的教材费用。 (2)高校的每个老师使用自己的姓名和密码登陆系统后，能够查询自己教材的使用情况，也可查询自己的教材费用（供报销用）。 (3)系统管理员通过用户名和密码登陆系统后,能够输入教材订购计划,生成订购单,统计各个班级教材费用和教材使用情况,同时，还可以更新删除学生﹑教师﹑教材等各类信息。 请根据以上内容，构建该系统的用例模型、静态模型和动态模型 题目二： 背景说明： 汽车租赁系统是专门针对汽车租赁企业所开发的一种实现以经营管理为基础、以决策分析为核心的企业信息管理系统，它涵盖了汽车租赁业务的所有环节，将原始的人工统计方法转换为先进的电脑管理模式。 (1)客户可以通过电话、网上和前台预订租借车辆。 (2)客户填写预订单后，职员查看客户租赁记录，如果记录无问题，同意客户的预订。如果记录情况不佳，拒绝预订的请求。如果没有客户记录查到，建立新的客户记录后，办理租借手续，并通知客户。 (3)客户取车时出示通知，职员查看无误后，要求客户支付押金，填写工作记录并更新车辆

状态，将车借于客户。 (4)客户换还车时，结清租借车辆的金额，职员更新车辆状态，填写客户记录，更新工作记录。 请根据以上内容，构建该系统的用例模型、静态模型和动态模型

关系模型习题及答案

数据库原理之关系模型课后习题及答案 2.1名词解释 (1)关系模型：用二维表格结构表示实体集，外键表示实体间联系的数据模型称为关系模型。 (2)关系模式：关系模式实际上就是记录类型。它的定义包括：模式名，属性名，值域名以及模式的主键。关系模式不涉及到物理存储方面的描述，仅仅是对数据特性的描述。 (3)关系实例：元组的集合称为关系和实例，一个关系即一张二维表格。 (4)属性：实体的一个特征。在关系模型中，字段称为属性。 (5)域：在关系中，每一个属性都有一个取值范围，称为属性的值域，简称域。 (6)元组：在关系中，记录称为元组。元组对应表中的一行；表示一个实体。 (7)超键：在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键。 (8)候选键：不含有多余属性的超键称为候选键。 (9)主键：用户选作元组标识的一个候选键为主键。（单独出现，要先解释“候选键”） (10)外键：某个关系的主键相应的属性在另一关系中出现，此时该主键在就是另一关系的外键，如有两个关系S和SC,其中S#是关系S的主键，相应的属性S#在关系SC中也出现，此时S#就是关系SC的外键。 (11)实体完整性规则：这条规则要求关系中元组在组成主键的属性上不能有空值。如果出现空值，那么主键值就起不了唯一标识元组的作用。 (12)参照完整性规则：这条规则要求“不引用不存在的实体”。其形式定义如下：如果属性集K是关系模式R1的主键，K也是关系模式R2的外键，那么R2的关系中，K的取值只允许有两种可能，或者为空值，或者等于R1关系中某个主键值。这条规则在使用时有三点应注意：1)外键和相应的主键可以不同名，只要定义在相同值域上即可。2)R1和R2也可以是同一个关系模式，表示了属性之间的联系。3)外键值是否允许空应视具体问题而定。 (13)过程性语言：在编程时必须给出获得结果的操作步骤，即“干什么”和“怎么干”。如Pascal 和C语言等。 (14)非过程性语言：编程时只须指出需要什么信息，不必给出具体的操作步骤。各种关系查询语言均属于非过程性语言。

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

SAP系统BW模块配置和操作指导详解概述

SAP系统BW模块配置和操作指导详解概述 业务说明 基于SAP ECC6 使用RSA3 0TCT_DS01数据源可以查看对BW数据的读取情况。 为了从EP中链接到SAP系统，需要配置单点登录，另外需要用户在ECC中拥有RSRR_WEB的权限 本文是由塞依教育编辑整理，了解更多SAP培训信息，请进入https://www.sodocs.net/doc/9015857130.html,/knowledge/ 基本原理 以下是基于文件的BW设置的基本原理，也可以说是一个基本的操作过程。 1.设置一个源系统，用于确定数据从哪里来。 2.创建一个Datasource，用于存放抽取过来的数据。此时的抽取式通过InfoPackage实现的。 3.创建一个DataStore Object对象，用于存放处理后的数据。Datasource和DataStore Object之间通过Transformation（转换规则）进行关联，同时需要创建一个Transfer Process用于数据的抽取处理。每个DataStore Object是属于一个InfoArea，也就是说一个Info Area下可以根据需要按照不同的规则更新出不同DataStore Object。 4.在Explorer中创建一个查询，查询需要的数据，设计查询时可以设置一个过滤器进行必要的筛选。 Table RSIDOCSA VE 相关概念 BI（Business Intelligence，商务智能） SAP BI（SAP Business Information Warehouse） DW（Data Warehouse，数据仓库） DM （Data Mining，数据挖掘） OLTP（Online Transaction Process，在线事务处理） OLAP（Online Analysis Process，在线分析处理） 逻辑视图

2018年数学建模B“拍照赚钱”的任务定价模型

“拍照赚钱”的任务定价模型 摘要 本题要求分析“拍照赚钱”任务的服务模式，研究其定价规律，并设计新的任务定价方案，结合实际情况，修改定价模型，最终对新项目设计任务定价方案，并评价方案的实施效果。求解的具体流程如下： 针对问题一：为了研究项目的定价规律，分析任务未完成的原因，利用附件一的信息，在地图上定位所有坐标的位置，发现任务集中在广东、东莞、佛山、深圳四市，分别标明每个城市的成功任务和失败任务。以深圳为例，对深圳市任务进行聚类分析，结果分成5类，由相应任务的定价可以得出，人口密集处定价较低，人口稀少处定价较高的定价规律。将附件二的位置信息同理在地图上定位，分别计算任务周围的会员数，分析其与定价的联系。 针对问题二：由问题一结果可知，任务定价与任务周围人数和任务周围人口密度等因素有关。利用网络爬虫爬取广州、东莞、佛山、深圳四市医院，学校，小区，超市四种人口密度较大场所的经纬度，统计成功任务周围十公里人口密集场所。用RBF神经网络模型，从而确定新的定价方案。将此方案与原方案进行比较，得出两种定价方案的差异。 针对问题三：为了解决用户争相选择位置集中任务等问题，可将多个任务联合打包，以便用户更好得执行任务。利用问题二中RBF神经网络模型求出新的定价方案下的任务定价；同问题一，求任意两个任务之间的距离。当两个任务之间的距离小于一定值时，便可将这两个任务种做打包处理。对于打包的任务，可将每个任务的定价结合附近会员的信息求出最终定价；对于未打包的任务，任务定价不变。 针对问题四：为了对新项目设计定价方案，并评价方案的实施效果，将新项目中任务的位置定位于地图上，可以发现任务集中分布于两个区域，且两个区域距离较远，可认为互不影响。结合前面问题的分析，可知任务定价与区域的经济发展情况和用户到任务的距离有关。对用户而言，用户将优先选择距离较近且定价较高的任务，因此，可以使用灰度关联分析的方法，建立不同任务对会员的吸引力，从而对定价方案做出评价。 关键词：聚类分析、RBF神经、灰色关联分析法、网络爬虫

Tableau 基础入门

在本教程中，我们将在Tableau中进行一些基本操作，以熟悉其界面。创建任何Tableau数据分析报告涉及三个基本步骤。它们在下面给出。 ?连接到数据源: 它涉及定位数据并使用适当类型的连接来读取数据。 ?选择尺寸和度量: 这包括从源数据中选择所需的列进行分析。 ?应用可视化技术: 这涉及将所需的可视化方法（如特定图表或图形类型）应用于正在分析的数据。 在本教程中，我们将使用Tableau安装附带的样本数据集，名为sample - superstore.xls。找到Tableau的安装文件夹，然后转到My Tableau Repository 。在它下面你会发现上面的文件在Datasources \\ 9.2 \\ en_US-US。 连接到数据源 一个打开的Tableau，我们得到开始页面显示各种数据源。在标题连接下，我们有选择文件或服务器或保存的数据源的选项。在文件下，我们选择excel。 然后导航到文件“Sample - Superstore.xls"，如上所述。excel文件有三张命令，人和返回。我们选择订单。 选择尺寸和度量 接下来，我们通过决定尺寸和度量来选择要分析的数据。尺寸是描述性数据，而度量是数字数据。当放在一起时，它们帮助我们可视化关于作为度量的数据的维度数据的性能。我们选择类别和区域作为维度和销售额作为度量。 拖放它们，如下所示。结果显示每个区域的每个类别的总销售额。

应用可视化技术 在上一步中，我们看到数据仅作为数字可用。我们必须读取和计算每个值来判断性能。但我们可以将它们看作是具有不同颜色的图表或图表，以便更快地做出判断。 我们将总和(销售)列从“标记"标签拖放到“列"货架。现在，显示销售额数值的表格会自动变为条形图。

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

SAP BW配置及操作手册(BW中文图文教程)

SAP BW配置及操作手册 SAP BW配置及操作手册 概述 业务说明 基于SAP ECC6 使用RSA3 0TCT_DS01数据源可以查看对BW数据的读取情况。 为了从EP中链接到SAP系统，需要配置单点登录，另外需要用户在ECC中拥有RSRR_WEB 的权限 基本原理 以下是基于文件的BW设置的基本原理，也可以说是一个基本的操作过程。 1.设置一个源系统，用于确定数据从哪里来。 2.创建一个Datasource，用于存放抽取过来的数据。此时的抽取式通过InfoPackage实现的。 3.创建一个DataStore Object对象，用于存放处理后的数据。Datasource和DataStore Object 之间通过Transformation（转换规则）进行关联，同时需要创建一个Transfer Process用于数据的抽取处理。每个DataStore Object是属于一个InfoArea，也就是说一个Info Area下可以根据需要按照不同的规则更新出不同DataStore Object。 4.在Explorer中创建一个查询，查询需要的数据，设计查询时可以设置一个过滤器进行必要的筛选。 T able RSIDOCSA VE

相关概念 BI（Business Intelligence，商务智能） SAP BI（SAP Business Information Warehouse）DW（Data Warehouse，数据仓库） DM （Data Mining，数据挖掘） OL TP（Online Transaction Process，在线事务处理）OLAP（Online Analysis Process，在线分析处理） 逻辑视图 概念（BW） 信息区域（Info Area）

维度建模与关系建模的比较

维度建模与关系建模的比较 徐辉强北京大学智能科学系1001213776 摘要： 数据仓库技术的快速发展，使得从数据库中获取信息快速高效准确。但涉及一个能够真正支持用户进行决策分析的数据仓库，并非是一件轻而易举的事情。这需要经历一个从实现环境到抽象模型，从抽象模型到具体实现的过程。要完成这一过程，必须依靠各种不同的数据模型。本文主要将介绍两种数据数据仓库建模技术实体关系建模与维度建模，并比较两者之间的关系 关键词：数据仓库、实体关系建模、维度建模 1、引言 传统的数据库技术是以单一的数据资源，即数据库为中心，进行从事务处理、批处理到决策分析等各种类型的数据处理工作。近年来，计算机技术正向着两个不同的方向扩展：一是广度计算；二是深度计算。特别是数据库处理可以大致地划分为两大类：操作型处理和分析型处理（或信息型处理）。这种分离划清了数据处理的分析型环境与操作型环境之间的界限，由原来的以单一数据库为中心的数据环境发展为一种新的体系化环境，从而导致了数据仓库技术的出现和迅速发展。

数据仓库是决策支持系统（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。 数据仓库之父William H. Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)。 数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它并不是所谓的“大型数据库”。数据仓库的方案建设的目的，是为前端查询和分析作为基础，由于有较大的冗余，所以需要的存储也较大。 设计好一个数据仓库是一个相对比较复杂的过程，需要抽象数据进行具体化，并且建立好模型，因此在这个过程中，模型设计是一个比较重要的一环。 2、关系建模 实体关系模型是通过两个概念（“实体”和“关系”）构造特定的数据模型，实体关系模型是一种抽象的工具，能够简化复杂的数据关系，并用规范的方式表示出来，使其易于理解。关系模型：用二维表的形式表示实体和实体间联系的数据模型。关系数据模型是以集合论中的关系概念为基础发展起来的。关系模型中无论是实体

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 ]

任务三：建模计算

2014级“知行教改班”建模练习题三 A题人口增长模型 下表列出了中国1982~1998年的人口统计数据，取1982年为起始年(t=0)，1982年的人口101654万人，人口自然增长率为14‰，以36亿作为我国人口的容纳量，试建立一个较好的人口数学模型并给出相应的算法和程序，并与实际人口进行比较。 B题长途列车食品的价格方案 长途列车由于时间漫长，需要提供车上的一些服务。提供一天三餐是主要的服务。由于火车上各方面的成本高，因此车上食物的价格也略高。以T238次哈尔滨到广州的列车为例，每天早餐为一碗粥、一个鸡蛋及些许咸菜，价格10元；中午及晚上为盒饭，价格一律15元。由于价格偏贵，乘客一般自带食品如方便面、面包等。列车上也卖方便面及面包等食品，但价格也偏贵。如一般售价3元的方便面卖5元。当然，由于列车容量有限，因此提供的用餐量及食品是有限的，适当提高价格是正常的。但高出的价格应有一个限制，不能高得过头。假如车上有乘客1000人，其中500人有在车上买饭的要求，但车上盒饭每餐只能供给200人；另外，车上还可提供每餐100人的方便面。请你根据实际情况设计一个价格方案，使列车在用餐销售上效益最大。

C 题 动物繁殖预测 某动物最高年龄29岁，按间隔10岁将此动物种群划分为三组，现设初始时刻在0~9，10~19，20~29三个年龄组的动物数量均是1000头，相应的莱斯利矩阵为： ???? ??????=02/10006/1030 L 根据以上题目所给的条件及数据，回答以下问题： 问题一：试求10年、20年、30年后各年龄组的动物数量； 问题二：求这一动物种群的自然增长率r 及相应的稳定年龄分布； 问题三：指出该动物种群的发展趋势。 D 题 细菌繁殖问题 下表是一组培养物中酵母菌的观察数据 现在要根据已有的数据来预测酵母菌的数量，要求尽量与实际相符。 (1) 建立酵母菌数量的数学模型，确定模型中的未知参数。 (2) 利用(1)中的模型，预测20小时时的酵母菌的数量。 (3) 若二次多项式2012()N t k k t k t =++作为新模型，试从误差的角度说明新模型与(1)中的模型哪个具有更好的的预测能力，并画出对比曲线。

基于 Tableau 软件的数据分析领域预测方法(IJIEEB-V11-N1-3)

I.J. Information Engineering and Electronic Business, 2019, 1, 19-26 Published Online January 2019 in MECS (https://www.sodocs.net/doc/9015857130.html,/) DOI: 10.5815/ijieeb.2019.01.03 An Approach for Forecast Prediction in Data Analytics Field by Tableau Software Bibhudutta Jena Email: bibhudutta93@https://www.sodocs.net/doc/9015857130.html, Received: 13 December 2017; Accepted: 18 October 2018; Published: 08 January 2019 Abstract—The current era is generally treated as the era of data, Users of computer are gradually increasing day by day and vast amount of data is generated from multiple domains such as healthcare- domain, Business related domains etc. The terminology Business Intelligence (BI) generally refers different technologies, applications and practices used for the collection, integration, analysis, and presentation of information of business related domain. The main motive for Business intelligence and analytics are to help in decision making process and to enhance the profit of the organisation. Various business related tools are used to analyze & visualize different types of data which are generated frequently. Tableau prepared its mark on the Field of BI by being one of the first companies to permit business customers the ability to achieve equitably arduous data visualization in a very interesting, drag and drop manner. Tableau will enhance decision making, add operational awareness, and increase performance throughout the organization The presented paper describes different tools used for business intelligence field and provides a depth knowledge regarding the tableau tool. It also describes why tableau is widely used for data visualization purpose in different organization day by day. The main aim of this paper is to describe how easily forecasting and analysis can be done by using this tool ,this paper has explained how easily prediction can be done through tableau by taking the dataset of a superstore and predict the forthcoming sales and profit for the next four quarters of the forthcoming year. In the collected dataset sales and profit details of different categories of goods are given and by using the forecasting method in tableau platform these two measures are calculated for the forthcoming year and represented in a fruitful way. Finally, the paper has compared all the framework used for business intelligence and analytics on the basis of various parameters such as complexity, speed etc. Index Terms—Big Data, Business Intelligence, Data Visualization, Tableau, QlickVieew. I.I NTRODUCTION Due to the increased market competition increased data management and analysis has landed as in an era that requires further optimization data management and analysis. Big data technologies like apache HADOOP provide a frame work for parallel data processing and generation of analyzed results .MAPREDUCE method is used for analysis of data using various data analysis algorithms like clustering, fragmentation and aggregation. (BI) generally refers different technologies, applications and practices used for the collection, integration, analysis, and presentation of information of business related domain[1]. The main motive for Business intelligence and analytics are to help in decision making process and to enhance the profit of the organisation. Various business related tools are used to analyze & visualize different types of data which are generated frequently. Data is one of the most important and vital aspect of different activities in today's world. Now -a -days the modern civilization gradually more dependent on the age of information which is concentrated in computers, So the Society is becoming more dependent on computers and technology for functioning in every- day life .As the number of users are gradually increasing day by day, So the data generated by them is also enlarging gradually[2].The main aim of this paper is to describe how easily forecasting and analysis can be done by using this tool ,this paper has explained how easily prediction can be done through tableau by taking the dataset of a superstore and predict the forthcoming sales and profit for the next four quarters of the forthcoming year. The reminder of this paper is organized as. Section II presents a literature survey on various approaches and tools used for business intelligence and analysis purpose. Section III presents a brief idea about Tableau tools and its application. The motivation for this work is laid out in Section II. Section IV represents the Implementation part for the forecast analysis of sample retail store data Finally, Section V concludes the paper. II.L ITERATURE S URVEY Tableau presently has the largest customer domain. When businesses organization are focusing for a BI solution, it’s always their first choice. In the below section the paper has described different BI tools that are currently used in the business market for enhancing the business strategy. Sisense is one of the leaders in the market of BI and a winner of the Best Business Intelligence Software Award given by Finances Online [3][4], It was considered as one of the most adopted business, software review platforms. The users of this

数学建模车间任务调度问题

数学建模车间任务调度问题 2008-08-11 15:10:53| 分类：|字号 数学建模培训讲座 数学建模历年赛题的分析与思考 主要内容： 1、CUMCM的历年赛题分析； 2、数学建模竞赛的发展趋势； 3、对数学建模的几点想法和思考； 4、参加数学建模竞赛的技巧; 5、近年竞赛题的简要分析与评述。 一、CUMCM历年赛题的分析 数学建模竞赛的规模越来越大, 水平越来越高；竞赛的水平主要体现在赛题水平的提高； 赛题的水平主要体现： （１）综合性、实用性、创新性、即时性等；

（２）多种解题方法的创造性、灵活性、开放性等； （３）给参赛者留有很大的发挥创造的想象空间。 纵览15年的本科组30个题目(专科组还有11个题目)，可以从问题的实际意义、解决问题的方法和题型三个方面作一些简单的分析。 一、CUMCM历年赛题的分析 1. CUMCM 的历年赛题浏览： 1992年:(Ａ)作物生长的施肥效果问题(北理工：叶其孝） (B)化学试验室的实验数据分解问题（复旦：谭永基） 1993年:(Ａ)通讯中非线性交调的频率设计问题（北大:谢衷洁） (Ｂ)足球甲级联赛排名问题（清华：蔡大用） 1994年:(Ａ)山区修建公路的设计造价问题（西电大：何大可） (Ｂ)锁具的制造、销售和装箱问题（复旦:谭永基等） 1995年:(Ａ)飞机的安全飞行管理调度问题（复旦:谭永基等） (Ｂ)天车与冶炼炉的作业调度问题（浙大:刘祥官等） 1996年:(A)最优捕鱼策略问题（北师大：刘来福）

(B)节水洗衣机的程序设计问题（重大：付鹂）1997年:(A)零件参数优化设计问题（清华：姜启源） (B)金刚石截断切割问题（复旦：谭永基等） 1998年:(A)投资的收益和风险问题（浙大：陈淑平） (B)灾情的巡视路线问题（上海海运学院:丁颂康）1999年:(A)自动化机床控制管理问题（北大：孙山泽） (B)地质堪探钻井布局问题（郑州大学：林诒勋） (C)煤矸石堆积问题（太原理工大学：贾晓峰） 2000年:(A)DNA序列的分类问题（北工大：孟大志） (B)钢管的订购和运输问题（武大：费甫生） (C)飞越北极问题（复旦：谭永基） (D)空洞探测问题（东北电力学院：关信） 2001年:(A)三维血管的重建问题（浙大：汪国昭） (B)公交车的优化调度问题（清华：谭泽光）

ER图转换为关系模型

将ER模型转换成关系数据库 ER模型转换关系数据库的一般规则： （1）将每一个实体类型转换成一个关系模式，实体的属性为关系模式的属性。（2）对于二元联系，按各种情况处理，如下面所示。 二元 关系ER图 转换成的关 系 联系的处理主键外键 1：1（2个关系） 模式A 模式B （有两种） 处理方式（1）： （1）把模式B的 主键，联系的属性 加入模式A 处理方式（2）： （2）把模式A的 主键，联系的属性 加入模式B （略） （依据联系 的处理方式） 方式（1）： 模式B的主键 为模式A外 键 方式（2）： 表A的主键 为表B的外键

1：M （2个关系） 模式A 模式B 把模式A的主键， 联系的属性加入 模式B （略） 模式A的主 键为模式B的 外键 M：N （3个关系） 模式A 模式B 模式A-B 联系类型转换成 关系模式A-B; 模式A-B的属性: (a)联系的属性 (b)两端实体类型 的主键 两端实体 类型的主 键一起构 成模式 A-B主键 两端实体类 型的主键分 别为模式A-B 的外键 M：N联系的示例比如，ER图如下：

可以转换成以下模式： 学生（学号，姓名，性别，年龄） 主键为学号 课程（课程号，课程名，任课教师） 主键为课程号 选课（学号，课程号，成绩） 主键为课程号、学号，外键为课程号，学号； 1：N联系的示例 比如，ER图如下： 可转换为如下关系模式： 商店模式（商店编号，店名，店址，店经理） 主键为商店编号

商品模式（商品编号，商品名，单价，产地，商店编号，月销售量） 主键为商品编号，外键为商店编号 职工模式（职工编号，职工名，性别，工资，商店编号，开始时间） 主键为职工编号，外键为商店编号 真子集就是一个集 合中的元素全部是另一 个集合中的元素，但不 存在相等； 1、完全依赖与部分依赖： 对于函数依赖W A，如果存在V是W的真子集而函数依赖V A成立，则称A部分依赖于W；否则，若不存在这种V，则称A完全依赖于W； 2、传递依赖： 对于函数依赖X Y，如果Y X（X不函数依赖于A）而函数依赖Y Z成立，则称Z 对X传递依赖； 例：设有关系模式选课SC1（SNO，CNO，GRADE，CREDIT），其中，SNO 表示学号，CNO表示课程号，GRADE表示成绩，CREDIT表示学分。（SNO，CNO）-F->GRADE （完全函数依赖）

Tableau 设计流程之数据类型介绍

Tableau 设计流程 由于Tableau帮助我们分析许多时间段，维度和度量的大量数据，因此需 要非常细致的规划来创建良好的仪表板或故事。因此重要的是要知道设计一个 好的仪表板的方法。像任何其他人类努力领域一样，有许多最佳实践要遵循， 以创建良好的工作表和仪表板。 虽然从Tableau项目预期的最终结果是理想的仪表板与故事，有许多中间 步骤，需要完成达到这一目标。以下是创建有效仪表板时应该理想地遵循的设 计步骤流程。 连接到数据源 Tableau连接到所有常用的数据源。它具有内置的连接器，在提供连接参 数后负责建立连接。无论是简单文本文件，关系源，无Sql源或云数据库，tableau几乎连接到所有数据源。 构建数据视图 连接到数据源后，您将获得Tableau环境中可用的所有列和数据。您可以 将它们分为维，度量和创建任何所需的层次结构。使用这些，您构建的视图传 统上称为报告。Tableau提供了轻松的拖放功能来构建视图。 增强视图 上面创建的视图需要进一步增强使用过滤器，聚合，轴标签，颜色和边框 的格式。 创建工作表 我们创建不同的工作表，以便对相同的数据或不同的数据创建不同的视图。创建和组织仪表板

Tableau 数据类型 作为数据分析工具，Tableau将每个数据分为四个类别之一，即 - String，Number，Boolean和datetime。从源加载数据后，tableau会自动分配数据类

Tableau 显示 作为一种高级数据可视化工具，Tableau通过提供许多分析技术，无需编 写任何自定义代码，即可轻松实现数据分析一个这样的功能是显示。使用它， 我们只需要应用一个必需的视图到工作表中的现有数据。这些视图可以是饼图，散点图或折线图。 无论何时创建带有数据的工作表，它都会显示在右上角，如下所示。某些 视图选项将显示为灰色，具体取决于数据窗格中所选内容的性质。 显示两个字段