### 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。

【华南师范大学821往届复试真题及面试问题解析】 在考研的道路上，复试环节是至关重要的一环，尤其对于华南师范大学这样的知名高校，其821科目的复试更是考生们关注的重点。华南师范大学，作为我国华南地区重要的教育科研基地，拥有物理学、光学以及光电子信息工程等领域的高水平研究团队，如华南先进光电子研究院和信息光电子科技学院，为考生提供了丰富的学习和研究平台。因此，对这些专业方向的深入理解和扎实的基础知识是复试成功的关键。 在复习过程中，了解往届的复试真题和面试问题，可以为考生提供宝贵的参考，帮助他们有针对性地准备。以下将详细解析这些关键知识点： 1. **物理学基础**：复试中可能会涉及到经典力学、热力学与统计物理、电磁学、量子力学等基础物理知识。考生需要对这些领域的基本概念、定律和公式有深入理解，并能灵活应用解决实际问题。 2. **光学理论**：光学是华南师范大学相关专业的重要研究领域。考生需要掌握几何光学、波动光学的基本原理，如光的反射、折射、干涉、衍射和偏振现象，同时了解量子光学中的基础概念，如光子、激光等。 3. **光电子工程**：这涉及到光电器件的工作原理、光电转换过程、光通信技术等。考生需熟悉半导体物理，了解LED、激光二极管、太阳能电池等器件的工作机理，以及光纤通信、光调制和光检测等基础知识。 4. **实验技能与分析能力**：在面试中，导师可能会考察考生的实验操作能力、数据分析能力和解决问题的能力。考生应具备一定的实验室安全知识，能够独立设计实验、分析实验结果，并对实验中出现的问题进行合理的解释。 5. **科研热点与前沿**：了解当前物理学和光电子工程领域的最新进展，如量子计算、光子芯片、二维材料等，不仅有助于在面试中展现自己的学术敏锐度，也是展示自己科研潜力的重要方式。 6. **跨学科交叉知识**：信息光电子科技学院的研究往往涉及多学科交叉，例如光电子与信息技术、生物医学光子学等。考生需要具备一定的计算机编程基础，熟悉数据处理和信号分析的相关知识。 在复习时，考生不仅要熟记知识点，还要注重理解和应用。通过模拟面试，提高自己的表达和应变能力。同时，关注导师的研究方向，准备一些有针对性的问题，展示出对研究方向的热情和理解，这将对提升复试成功率大有裨益。 华南师范大学的复试不仅是对专业知识的检验，更是对综合素养和科研潜力的评估。考生需要全面准备，既要扎实基础，又要关注前沿，才能在竞争激烈的复试中脱颖而出。

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