客户分类

http://blog.sina.com.cn/s/blog_8eda1a620100uwzj.html No. 配置对象 事务代码 配置内容 路径 备注 1 定义公司 OX15 　 企业结构>定义>财务会计>定义公司 　 2 编辑, 复制, 删除, 检查公司代码 SPRO 　 企业结构>定义>财务会计>编辑, 复制, 删除, 检查公司代码--编辑公司代码数据 　 3 给公司分配公司代码 OX16 　 企业结构>分配>财务会计>给公司分配公司代码 　 4 定义信贷控制范围 OB45 　 企业结构>定义>财务会计>定义信贷控制范围 　 5 检查交换率类型 OB07 　 SAP NetWeaver>一般设置>货币>检查交换率类型 　 6 定义货币换算的换算率 OBBS 　 SAP NetWeaver>一般设置>货币>定义货币换算的换算率 　 7 编辑科目表清单 OB13 　 财务会计（新）>总帐会计核算(新)>主数据>总帐科目>准备>编辑科目表清单 　 8 定义未结清过帐期间变式 OBBO 　 财务会计（新）>财务会计基本设置 (新)>分类帐>会计年度和过帐期间>记帐期间>定义未结清过帐期间变式 　 9 未清和关帐过帐期间 OB52 　 财务会计（新）>财务会计基本设置 (新)>分类帐>会计年度和过帐期间>记帐期间>未清和关帐过帐期间 　 10 将变式分配给公司代码 OBBP 　

Accounting Documents会计凭证 SAP系统在数据处理，无论是业务处理，还是财务处理都会产生大量的凭证，无论是什么凭证，最终的反映形式就是会计凭证。 1.凭证原则Code 每笔记账都一直以凭证形式存储，每一凭证都作为前后一致的单位保留在系统中，直至将它归档。唯有完整凭证可以计入SAP系统；“完整”是指借贷余额为零。 其近一步的条件是完整、准确输入系统配置时定义为“必输（Required）”的字段。保存凭证或者进入不同凭证项目时，系统自动根据配置检查必输项目是 否已经输入或者是否按照标准输入，并发出适当的提示信息，拒绝进行下一步动作，如果输入错误的话。 2.凭证结构Structures 每张凭证都有一个凭证抬头（Document Header）和两个以上的行项目（Document Items）组成。 凭证抬头——对整个凭证有效的信息，例如四个日期、文本摘要、凭证类型等等。 行项目(Line Items)——仅仅包含特定项目的信息，如记账码、科目编码、金额、税码、成本对象等有科目、记账码等配置综合决定的信息。 3.凭证特征Features 凭证的基本特征包括子分类帐/总分类帐一体化、自动记账、跨公司代码业务（Across Company Code）。 子分类帐/总分类账一体化 FI-AR应收帐款和FI总分类帐、FI-AP应付账款和FI总分类帐、FI

概览 总分类帐会计的中心任务是提供一个关于外部会计和所涉及科目的全面图景。在一个与公司其他所有经营部门高度结合为一体的软件系统中记录所有业务往来（基本记帐以及内部会计结算），从而保证了会计数据总是完整的和准确的。 特征 等级的自由选择：集团公司或公司 在适当的总分类帐科目中（统驭科目）自动并且同步地将所有明细帐项目记帐。 总分类帐和成本会计核算的即时更新 以科目显示、会计报表和不同的资产负债表方案和附加分析的形式，对当前会计数据进行实时评估和报表。 明细分类帐/总分类帐 当您在供应商或客户帐户上记帐时，系统会在总分类帐中的恰当的统驭科目自动作出相应记帐。这意味着您不必在创建资产负债表前将数字从明细分类帐转移到总分类帐。 明细分类帐已记帐后,系统如何自动将对应分录记帐到总分类帐。 标准的统驭科目是： 国内应付帐及应收帐 合并公司应付帐及应收帐 国外应付帐及应收帐 凭证类型 客户发票 客户收付 客户贷项凭单 供应商凭证 供应商贷项凭单 一般凭证 总分类帐凭证 现金凭单 记帐凭证 如果借贷相等，您可以让系统记帐凭证。您记帐凭证时，系统会保存并且更新总分类帐的余额。您选择“记帐”后，系统检查： 借贷是否相等, 如果借贷不平，系统会阻止您记帐。 您所记帐金额是否少于或等于根据您系统管理人定义的容限所允许的限度 冲销凭证 如果您输入一个不正确的凭证，有可能冲销那个凭证，因而结算未清项目。

以下是我个人目前遇到的一些FI/CO问题的小结，希望对大家有所帮助， 也可能有回答错误的地方，希望高手不吝赐教。也希望各位顾问们讲你们遇到的一些面试问题做个跟贴，方便大家共同进步，谢谢。 Q： 假设你作为SAP的顾问，请介绍SAP系统中统驭科目的用处。 A: 统驭科目（ reconciliation account ）指的就是将明细科目归集起来的意思。 系统总帐科目表中包括统驭科目，该统驭科目是与应收模块、应付模块、固定资产模块有关的，其中长、短期借款运用了应付模块的功能，也成为了统驭科目。 假设用户在Customer Master Data设定错误，将Reconciliation Account输入错误， 作为顾问如何将系统的错误数据调整正确？利用统驭科目的修改功能. 在实际业务过程，我们可能会发生统驭科目选用错误，此时就要用到统驭科目的变更功能。如客户 A 的统驭科目被误选为 11310101 ，并有一笔分录输入，假设为 1000 元，此时的总帐科目 11310101 就有 1000 元余额，事后发现用错统驭科目，为此在此客房的主数据中更改统驭科目假设为 113102101 （注意这并不会更改已过入 11310101 的 1000 元），更改完毕后，至月末（假设本月只有一笔分录及余额为 1000 元）运行客户重组程序，系统会产生借： 11310299 （系 11310201

欢迎来到机器学习工程师纳米学位的第三个项目！在这个notebook文件中，有些模板代码已经提供给你，但你还需要实现更多的功能来完成这个项目。除非有明确要求，你无须修改任何已给出的代码。以 '练习' 开始的标题表示接下来的代码部分中有你必须要实现的功能。每一部分都会有详细的指导，需要实现的部分也会在注释中以 'TODO' 标出。请仔细阅读所有的提示！ 除了实现代码外，你还 必须 回答一些与项目和你的实现有关的问题。每一个需要你回答的问题都会以 '问题 X' 为标题。请仔细阅读每个问题，并且在问题后的 '回答' 文字框中写出完整的答案。我们将根据你对问题的回答和撰写代码所实现的功能来对你提交的项目进行评分。 提示： Code 和 Markdown 区域可通过 Shift + Enter 快捷键运行。此外，Markdown可以通过双击进入编辑模式。 开始 在这个项目中，你将分析一个数据集的内在结构，这个数据集包含很多客户真对不同类型产品的年度采购额（用 金额 表示）。这个项目的任务之一是如何最好地描述一个批发商不同种类顾客之间的差异。这样做将能够使得批发商能够更好的组织他们的物流服务以满足每个客户的需求。 这个项目的数据集能够在 UCI机器学习信息库 中找到.因为这个项目的目的，分析将不会包括'Channel'和'Region'这两个特征——重点集中在6个记录的客户购买的产品类别上。

Abstract 通过提高贸易伙伴的可见度来优化实物分销可直接影响产品成本。然而，当前的供应链信息系统通常缺乏经济有效地将地面实况信息近乎实时地传递给所有利益相关者，最重要的是在运输过程中向供应商和客户传递的能力。本文提出了一种通过点对点架构解决这一差距的解决方案，该架构可以支持在供应链的物流分配阶段对可见性和及时交付信息的不断增长的需求。所提出的解决方案的附加特征包括传递给贸易伙伴的信息的可扩展性，隐私性和有效性。该解决方案使小型，中型和大型企业能够通过私有区块链子分类账以动态和以货物为中心的方式进行交互，该子分类帐将每批货物的托管链转移数字化。此私人分类帐中的信息由公共事件分类帐增强，该分类帐近乎实时地反映货件的移动。第三方监视器通过将事件形式的物理接近度发布到公共分类帐，从而验证货物的地理位置。 INTRODUCTION 全球供应链（SC）是供应商，制造商，仓储商，运营商和客户之间交互和权衡的复杂而动态的组合，以便在合适的时间和正确的条件下提供正确的产品[1]。典型的SC包括八个主要流程：客户关系管理，客户服务管理，需求管理，订单履行，制造管理，供应商关系管理，产品开发和退货管理[2]。支持这些流程中的权衡决策以便最大化利润而不仅仅是为了最小化成本的数据分布在全球SC中，系统和基础数据的所有权根据所做出的决策类型而变化。在过去的二十年中，企业解决方案已经开发出来

https://www.cnblogs.com/nxld/p/6168380.html 本文，主要想简单介绍下数据挖掘中的算法，以及它包含的类型。然后，通过现实中触手可及的、活生生的案例，去诠释它的真实存在。 一般来说，数据挖掘的算法包含四种类型，即分类、预测、聚类、关联。前两种属于有监督学习，后两种属于无监督学习，属于描述性的模式识别和发现。 有监督学习 有监督的学习，即存在目标变量，需要探索特征变量和目标变量之间的关系，在目标变量的监督下学习和优化算法。例如，信用评分模型就是典型的有监督学习，目标变量为“是否违约”。算法的目的在于研究特征变量（人口统计、资产属性等）和目标变量之间的关系。 分类算法 分类算法和预测算法的最大区别在于，前者的目标变量是分类离散型（例如，是否逾期、是否肿瘤细胞、是否垃圾邮件等），后者的目标变量是连续型。一般而言，具体的分类算法包括，逻辑回归、决策树、KNN、贝叶斯判别、SVM、随机森林、神经网络等。 预测算法 预测类算法，其目标变量一般是连续型变量。常见的算法，包括线性回归、回归树、神经网络、SVM等。 无监督学习 无监督学习，即不存在目标变量，基于数据本身，去识别变量之间内在的模式和特征。例如关联分析，通过数据发现项目A和项目B之间的关联性。例如聚类分析，通过距离，将所有样本划分为几个稳定可区分的群体。这些都是在没有目标变量监督下的模式识别和分析。

https://www.toutiao.com/a6706348363916247559/ 写给产品经理的机器学习算法入门，在文章中会忽略一些细节以及算法本身具体的实现方式。我想尽量用直白的语言、较少的数学知识给各位产品经理讲清楚各个算法的原理是什么。 机器学习的过程 机器学习的过程从本质上来说就是通过一堆的训练数据找到一个与理想函数（f）相接近的函数。在理想情况下，对于任何适合使用机器学习的问题在理论上是存在一个最优的函数让每个参数都有一个最合适的权重值，但在现实应用中不一定能这么准确得找到这个函数，所以我们要去找与这个理想函数相接近的函数，能够满足我们的使用那么我们就认为是一个好的函数。 这个训练数据的过程通常也被解释为在一堆的假设函数（Hypothesis set）中，它是包含了各种各样的假设，其中包括好的和坏的假设，我们需要做的就是从这一堆假设函数中挑选出它认为最好的假设函数（g）,这个假设函数是与理想函数（f）最接近的。 机器学习过程 机器学习这个过程就好比在数学上，我们知道了有一个方程和一些点的坐标，用这些点来求这个方程的未知项从而得到完整的方程是什么。但在机器学习上我们往往很难解出来这个完整的方程是什么，所以我们只能通过各种手段求最接近理想情况下的未知项取值，使得这个结果最接近原本的方程。 什么问题适合用机器学习解决 机器学习不是万能的，并不能解决所有的问题