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1，如何用max做有弧度的星型模型

硬是要求模型的话可以用shapemerge这个命令首先拉一个球出来然后在在前视图用线画出三个星型把星型在前视图放到球前面在球选中的情况下使用shapemerge这个命令这样线就映射到球上面了把球再转换为POLY 选择面的级别那些星型的面都已经处于被选中状态你直接使用挤出命令就好了
分开来一个一个的加上去不行么 干嘛非要一次搞定
图形合并 然后 挤出

如何用max做有弧度的星型模型

2，谁能给介绍一下star模型有关于管理方面的star 模型谁能介绍一下

所谓STAR原则，即Situation（情景）、Task（任务）、Action（行动）和Result（结果）四个英文单词的首字母组合。STAR原则是结构化面试当中非常重要的一个理论。S指的是situation,中文含义是情景，也就是在面谈中我们要求应聘者描述他在所从事岗位期间曾经做过的某件重要的且可以当作我们考评标准的事件的所发生的背景状况。T指的是task，中文含义为任务，即是要考察应聘者在其背景环境中所执行的任务与角色，从而考察该应聘者是否做过其描述的职位及其是否具备该岗位的相应能力A指的是action,中文含义是行动，是考察应聘者在其所描述的任务当中所担任的角色是如何操作与执行任务的。R指的是result,中文含义为结果，即该项任务在行动后所达到的效果
不明白啊 = =！

谁能给介绍一下star模型有关于管理方面的star 模型谁能介绍一下

3，STAR法则的详细释义

STAR法则,500强面试题回答时的技巧法则,备受面试者成功者和500强HR的推崇。由于这个法则被广泛应用于面试问题的回答，尽管我们还在写简历阶段，但是，写简历时能把面试的问题就想好，会使自己更加主动和自信，做到简历，面试关联性，逻辑性强，不至于在一个月后去面试，却把简历里的东西都忘掉了（更何况有些朋友会稍微夸大简历内容）在我们写简历时，每个人都要写上自己的工作经历，活动经历，想必每一个同学，都会起码花上半天甚至更长的时间去搜寻脑海里所有有关的经历，争取找出最好的东西写在简历上。但是此时，我们要注意了，简历上的任何一个信息点都有可能成为日后面试时的重点提问对象，所以说，不能只管写上让自己感觉最牛的经历就完事了，要想到今后，在面试中，你所写的经历万一被面试官问到，你真的能回答得流利，顺畅，且能通过这段经历，证明自己正是适合这个职位的人吗？

STAR法则的详细释义

4，企业管理者该如何带领团队

知识管理是一种管理知识的理念和方法，它是指将企业员工拥有的各种资料、信息、经验进行解析和重构，提炼出一套易学、易记、可复制、可操作的标准化模式，从而提升企业员工的能力，提高企业的竞争力和管理绩效。一、知识萃取的内容对知识内容的提取主要包含两个方面：1.经验收割，注重隐性知识，经验、技术的提炼。2.文档收割，注重显性知识，价值文档的整理。二、知识萃取模式一由企业邀请数位专家就某课题或某经验进行分享。通过有效提问来引导专家分享相关经验，最后成果由萃取师整理输出，制作成标准化流程等。1.研读内外部资料，熟悉所萃取对象的工作内容，做到能与专家交流工作内容情况。2.1对1访谈或小组访谈，收集典型案例、提取流程步骤、整理方法等。3.理论与实践结合，对收集所得经验进行真理提炼，得出可复制的方法论。具体的经验收集方法，可以使用经典实用的STAR内容模型，目前大部分的企业知识管理案例都可以采用STAR内容模型，不少HR在招聘时也常使用该模型。1.Situation（情景），对项目背景介绍、动因、环境2.Target（目标），相关的愿景、使命、目标、规划、任务等3.Approach（途径），完成目标所采用的途径、方法、方案等4.Results（结果），最终产生的结果，效果、数据、收获、反思、改变等请被提取对象，按照背景、目标、途径、结果讲述场景和高绩效行为，自己当时做了什么，怎么做的，为什么这样做。三、知识萃取模式二由专家对自身的经验进行一次全面的复盘。联想复盘是非常知名的知识萃取模型，“复盘”来源于围棋术语，后被联想引入企业文化而成为重要的方法论。联想复盘分为4个步骤：1.回顾目标：当初的目的是什么？要达成的目标是什么？具体确定的里程碑是什么？2.评估结果：实际结果如何？有哪些超过目标期望？有哪些低于目标期望？3.分享原因：成功的关键因素是什么？失败的原因有哪些？4.总结规律：有哪些经验可以总结？有什么规律可以提炼吗？如果再来一次项目的进行步骤是什么样的？每个项目或工作任务结束后，需要重新回顾演练一遍，审视过程的各个模块与细节，不断总结得失提取规律。知识萃取的成果是多种多样的，可以是案例、标准化流程，也可以是培训课程、问题解决方案。形式包含报告、案例集、课程、微课、视频等等，企业应该根据业务需要选择萃取形式在组织内传播。最终使得知识萃取呈现一个螺旋上升的过程，不断完善。企慧通的人人为师功能就是由此理念转化而来。系统通过移动手机的拍摄、拍照、语言录制和文档编辑功能，即时把这些信息和资料整合起来，并配上语言和文字描述、记录、考试题及问卷，制作成即时课件，上传到平台或分享到圈子、团体群中，供大家学习、讨论、分享。

5，行为事件访谈法的STAR在行为事件访谈法中的应用

在进行BEI的时候，访谈者访谈的重点是在过去确实的情境中采取措施和行动方面，不是假设性的答复，哲理性、抽象性或信仰性的行为。这需要采用STAR方法来深层次挖掘出具体的行为细节来。STAR方法主要有4个问题：S（situation） 　“那是一个怎么样的情境？什么样的因素导致这样的情境？在这个情境中有谁参与？”T（Task） 　“您面临的主要任务是什么？为了达到什么样的目标？”A（Action） 　“在那样的情境下，您当时心中的想法、感觉和想要采取的行为是什么？”在此，要特别了解被访谈人对于情境的认知和事例的关注点。被访谈人如何看待其他的人（例如，肯定或是否定）或情境（例如，问题分析与解决的思考）？被访谈人的感受是什么（例如，害怕、信心、兴奋）？被访谈人内心想要做的什么？什么想法激励他们（例如，想把事情做得更好，让老板印象深刻）？R（result） 　“最后的结果是什么？过程中又发生了什么？”STAR是BEI最好的武器，也是最有效的问法，访谈中主要使用STAR提问。但是STAR也是一项比较复杂的技术，以下是技术关键点：（1）从正向的事件开始。（2）遵循事件本身的时间顺序。（3）探究相关的时间、地点和心情，通常有助被访谈人回忆起当时的情节。（4）强化被访谈者多说有用的素材。通过不断地强化，可以训练被访谈人，如何描述此类事件。（5）了解访谈过程，被访谈人可能会引发情绪的反应。（6）一次只描述一个情况，注意探究其行为模式。探究思想上的起因S和行为过程A，即实例中的技术问题的解决模式和策略规划的思考程序。为了能够更好地应用STAR技术，更加客观地反映被访谈者的实际情况，我们在访谈的过程中还要注意以下几点：（1）在对访谈者进行STAR提问时，避免被访谈进入理论化或泛泛的陈述中，发现这样的情况时，我都会礼貌地打断对方，使其谈话回到具体事件访谈中。（2）当询问意图问题后，跟进一个问题：您实际上做了什么？整个计划中，什么是特别重要的步骤？有哪些是您最难忘的事情？（3）避免问题转向绝对化和抽象化。访谈核心是了解被访谈人过去实际做过的事情。我一般不会使用“为什么”。“为什么”经常会诱发一个人陷入描述情境的理论模式，而非谈出他实际做的行为；这样的问题会引发对方的理论探讨，谈的更多的是他的思想而不是事实。因而我一般会用这样的提问：“当时是什么情况促使您这样做？”（4）避免使用现在式和未来式的问法。“在这样的情况下，您会做什么？”， “下一次，您将会怎么做？”等，这些现在式和未来式的问法容易导致假设性的答案。（5）避免使用问假设性问题：“您当时觉得该如何去做？”这样问对方会回答他当时想采取的措施，而未必就是实际采取的措施，我一般的提问是：“您当时做了些什么？”（6）避免问一般性的问题：“您通常会如何做？”“通常”两个字会把他带入一般性的或理论性的做法，我采用了这样的提问：“当时情况下您做了什么？”（7）避免使用引导型问题或直接跳向事件结论。“这种情况您尝试去说服他吗？”“关于用人方面您能谈谈吗？”“您经常培训下属吗？”对那些优秀的管理者而言，当问他成功事例时，往往会脱口而出，因为一个成功业绩会凝结他的心血，对他的印象是极深刻的，而引导性问题会把被访谈人带入理论探讨，或者一般性的叙述中。（8）不揣测和诱导被访谈者说的内容，避免探究那些会限制被访谈者思路的领域。
作为人力资源管理咨询顾问，行为事件访谈法是经常会使用到的一种重要工具，我们通常也把行为事件访谈法也称为bei访谈法，即behavior event interview，是由关键事件技术（critical incident technique：cit）基础上发展的一种访谈技术。bei主要用于确定优秀工作人员的特征，而cit主要用于确定工作的任务成分。bei最早是心理学家用以进行心理测评的一种方法，通过一系列的问题如“您当时是怎么想的？”“您是怎么对他说的？”“您采取了什么措施？”等，收集被访者在代表性事件中的具体行为和心理活动的详细信息。通过对所收集信息的分析，挖掘其职位的任职特征。bei是一种专业性很强的访谈方法。面对各种各样的被访者，如何在有限的时间里挖掘出大量有价值的信息的确是一门学问。通过我在人力资源管理咨询项目中使用bei访谈法的经验，总结出了行为事件访谈的基本程序。 这是访谈的核心步骤。我们通过请被访者“讲故事”，采集被访者在职位上经历过的典型或关键事件（包括两到三个成功事例，以及两到三个失败的例子）的详细资料。为得到每个“故事”的完整信息，通常需要被访者不断地回答下列问题：当时出了什么事情？为什么会出现这样的事情？当时您是怎么想的，您打算怎么做？您实际上是怎么做的？您与哪些人一起处理这件事情？最后结果如何？这是bei访谈的关键阶段，但却常常出现问题，不是被访者想不出描述什么行为事件，就是描述过于简单，甚至还有些被访者洋洋洒洒以至于跑了题。正是在这样的情况下，我们的专业技巧得以充分体现：需要通过有目的的提问，帮助被访者整理思绪，引导他们集中谈了真正体现其任职特征的关键事件，并针对谈话具体内容追问下去，直到获得所需的信息。例如，被访者说道：“我要定期收集一些信息”，仅有这一信息并不足以证明被访者是否具有相关的任职特征。我们则需要马上追问：“是上级要求您定期收集信息还是您自己主动收集的？需要收集哪些信息？您一般会通过哪些渠道去获得您所需要的信息？”被访者回答：“公司要求我们每年要提交销售计划，我们一般可以从客户那里得到他们下一年度的业务规划，从中分析出所负责区域的基本销售订单数量及金额，然后分解到销售计划里面去………”我们随即把回答记下。这些行为事件的细节，结合其职位职责分析出该职位的任职特征，从而建立任职资格模型的“原料”。 访谈结束，应向被访者致谢，接着开始整理访谈记录，撰写访谈纪要，详细记录所获得的信息，有的甚至需要保留被访者的原话。被访者的外在形象、谈吐风格以至于他的工作场所的特点有时也需要被记下。访谈纪要则是我们后续方案设计重要的“原材料”之一。

6，什么是数据仓库 星型模式

详细和你说一下星型模型和雪花模型　　星型模式 vs 雪花模型多维数据建模以直观的方式组织数据，并支持高性能的数据访问。每一个多维数据模型由多个多维数据模式表示，每一个多维数据模式都是由一个事实表和一组维表组成的。多维模型最常见的是星形模式。在星形模式中，事实表居中，多个维表呈辐射状分布于其四周，并与事实表连接。在星型的基础上，发展出雪花模式，下面就二者的特点做比较。 星型模式位于星形中心的实体是指标实体，是用户最关心的基本实体和查询活动的中心，为数据仓库的查询活动提供定量数据。每个指标实体代表一系列相关事实，完成一项指定的功能。位于星形图星角上的实体是维度实体，其作用是限制用户的查询结果，将数据过滤使得从指标实体查询返回较少的行，从而缩小访问范围。每个维表有自己的属性，维表和事实表通过关键字相关联。星形模式虽然是一个关系模型，但是它不是一个规范化的模型。在星形模式中，维度表被故意地非规范化了，这是星形模式与oltp系统中的关系模式的基本区别。使用星形模式主要有两方面的原因:提高查询的效率。采用星形模式设计的数据仓库的优点是由于数据的组织已经过预处理，主要数据都在庞大的事实表中,所以只要扫描事实表就可以进行查询，而不必把多个庞大的表联接起来，查询访问效率较高。同时由于维表一般都很小,甚至可以放在高速缓存中,与事实表作连接时其速度较快;便于用户理解。对于非计算机专业的用户而言，星形模式比较直观，通过分析星形模式，很容易组合出各种查询。总结：非正规化；多维数据集中的每一个维度都与事实表连接（通过主键和外键）；不存在渐变维度；有冗余数据；查询效率可能会比较高；不用过多考虑正规化因素，设计维护较为简单。　　雪花模式 在实际应用中，随着事实表和维表的增加和变化，星形模式会产生多种衍生模式，包括星系模式、星座模式、二级维表和雪花模式。雪花模式是对星形模式维表的进一步层次化，将某些维表扩展成事实表，这样既可以应付不同级别用户的查询，又可以将源数据通过层次间的联系向上综合，最大限度地减少数据存储量，因而提高了查询功能。雪花模式的维度表是基于范式理论的，因此是界于第三范式和星形模式之间的一种设计模式，通常是部分数据组织采用第三范式的规范结构，部分数据组织采用星形模式的事实表和维表结构。在某些情况下，雪花模式的形成是由于星形模式在组织数据时，为减少维表层次和处理多对多关系而对数据表进行规范化处理后形成的。雪花模式的优点是:在一定程度上减少了存储空间;规范化的结构更容易更新和维护。同样雪花模式也存在不少缺点:雪花模式比较复杂，用户不容易理解;浏览内容相对困难;额外的连接将使查询性能下降。在数据仓库中，通常不推荐“雪花化”。因为在数据仓库中，查询性能相对oltp系统来说更加被重视，而雪花模式会降低数据仓库系统的性能。总结：正规化；数据冗余少；有些数据需要连接才能获取，可能效率较低；规范化操作较复杂，导致设计及后期维护复杂；实际应用中，可以采取上述两种模型的混合体：如：中间层使用雪花结构以降低数据冗余度，数据集市部分采用星型以方便数据提取及和分析。　　有时候规范化和效率是一组矛盾。一般我们会采取牺牲空间（规范化）来换取好的性能，把尽可能多的维度信息存在一张“大表”里面是最快的。通常会视情况而定，采取折中的策略。　　星型有时会造成数据大量冗余，并且很有可能将事实表变的及其臃肿（上百万条数据×上百个维度）。　　每次遇到需要更新维度成员的情况时，都必须连事实表也同时更新。　　而雪花型，有时只需要更新雪花维度中的一层即可，无需更改庞大的事实表。　　具体问题具体分析，如时间维度，年，季就没必要做雪花，而涉及到产品和产品的分类，如果分类信息也是我们需要分析的信息，那么，我肯定是建关于分类的查找表，也就是采用雪花模式　　雪花型结构是一种正规化结构，他取除了数据仓库中的冗余数据。比如有一张销售事实表，然后有一张产品维度表与之相连，然后有一张产品类别维度表与产品维度表连。这种结构就是雪花型结构。雪花型结构取除了数据冗余，所以有些统计就需要做连接才能产生，所以效率不一定有星型架构高。正规化也是一种比较复杂的过程，相应数据库结构设计、数据的etl、以及后期的维护都要复杂一些。　　星型架构是一种非正规化的结构，多维数据集中的每一个维度都与事实表相连接，不存在渐变维度，所以数据有一定的冗余，正因为数据的冗余所以很多统计查询不需要做外部的连接所以一般情况下效率比雪花型要高。星型结构不用考虑很多正规化的因素，设计与实现都比较简单。　　虽然两种结构有一定差别，我个人认为没有好坏之分，最主要的还是看项目的需求，看业务逻辑。
是数据仓库多为模型中的三种之一，还有雪花模式，事实星座。星型模式是一个事实表同时连接很多多维表，类似星型状。
（星形模式是一种多维的数据关系，它由一个事实表（Fact Table）和一组维表（Dimension Table）组成。每个维表都有一个维作为主键，所有这些维的主键组合成事实表的主键。事实表的非主键属性称为事实（Fact），它们一般都是数值或其他可以进行计算的数据；而维大都是文字、时间等类型的数据，按这种方式组织好数据我们就可以按照不同的维（事实表主键的部分或全部）来对这些事实数据进行求和（summary）、求平均（average）、计数（count）、百分比（percent）的聚集计算，甚至可以做20～80分析。这样就可以从不同的角度数字来分析业务主题的情况。）在多维分析的商业智能解决方案中，根据事实表和维度表的关系，又可将常见的模型分为星型模型和雪花型模型。在设计逻辑型数据的模型的时候，就应考虑数据是按照星型模型还是雪花型模型进行组织。当所有维表都直接连接到“ 事实表”上时，整个图解就像星星一样，故将该模型称为星型模型， 如图 2 。星型架构是一种非正规化的结构，多维数据集的每一个维度都直接与事实表相连接，不存在渐变维度，所以数据有一定的冗余，如在地域维度表中，存在国家 A 省 B 的城市 C 以及国家 A 省 B 的城市 D 两条记录，那么国家 A 和省 B 的信息分别存储了两次，即存在冗余。销售数据仓库中的星型模型当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上时，其图解就像多个雪花连接在一起，故称雪花模型。雪花模型是对星型模型的扩展。它对星型模型的维表进一步层次化，原有的各维表可能被扩展为小的事实表，形成一些局部的 " 层次 " 区域，这些被分解的表都连接到主维度表而不是事实表。如图 2-3，将地域维表又分解为国家，省份，城市等维表。它的优点是 : 通过最大限度地减少数据存储量以及联合较小的维表来改善查询性能。雪花型结构去除了数据冗余销售数据仓库中的雪花型模型星型模型因为数据的冗余所以很多统计查询不需要做外部的连接，因此一般情况下效率比雪花型模型要高。星型结构不用考虑很多正规化的因素，设计与实现都比较简单。 雪花型模型由于去除了冗余，有些统计就需要通过表的联接才能产生，所以效率不一定有星型模型高。正规化也是一种比较复杂的过程，相应的数据库结构设计、数据的 ETL、以及后期的维护都要复杂一些。因此在冗余可以接受的前提下，实际运用中星型模型使用更多，也更有效率。

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