预测分析：技术、模型与应用 - SAP Predictive Analytics
预测分析技术模型与应用 SAP Predictive Analytics
较高的整体设备效率？（资产可用性和性能 及品质） 提高维修效率 降低维护成本 报警和故障更快反应 更高故障之间的平均时间 较低的平均修复时间
检验误差
模型复杂度
Public
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SAP PA不问算法 只问场景
客户分群
聚类 分析
销量预测
关联 规则
供货配比
商品陈 列
PA 自动选择 最佳算法
时序 分析
分类 回归
微商营销 影响路径
社交 网络
相关性 分析
商品促销
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预测分析：技术、模型与应用SAP Predictive Analytics
SAP Predictive Analytics ——智能预测分析平台
自动化 简单化 普及化 人人会用的大数据
自动模型
针对业务用户，不用编程 数据挖掘工作可以轻松完成
数据管理/自动建模/模型管理
专家模型
针对专业用户，可以通过R语言创建 定制的算法（支持R语言加密）
SAP预测分析
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April 11, 2012
关联分析
April 12, 2012
Trouble code
April 13, 2012
April 14, 2012
eng temp oil pres CO2
利用分析工具找到设备严重预警信息 ,进行故障预测
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零售/ 消费品/ 电信/ 高科技/ 离散制造/ 金融服务 /公共部门 / 公用事业
预测性分析解决方案
预测性分析解决方案预测性分析是指通过对历史数据和现有数据的分析，运用统计学和机器学习等方法，来进行未来事件的预测和趋势预测。
预测性分析可以帮助企业在决策过程中更加准确地评估风险和机会，并制定相应的解决方案。
下面将介绍一种常用的预测性分析解决方案。
一、背景描述及问题分析在企业运营过程中，经常会面临各种决策问题，例如销售预测、库存管理、供应链优化等。
这些问题的解决与企业的长远发展息息相关。
然而，由于市场环境的快速变化和信息获取的困难，企业需要一种可靠的方法来提前做出决策。
二、数据获取与清洗要进行预测性分析，首先需要获取相关的历史数据。
这些数据可以来自企业内部的数据库，也可以从外部数据源进行采集。
获取到数据后，需要进行清洗和整理，确保数据的准确性和一致性。
三、特征工程和模型选择在将数据输入模型之前，需要进行特征工程的处理，即将原始数据转化为可供模型使用的特征。
这一步通常包括数据标准化、特征选择和特征构建等操作。
接下来，需要选择适合问题的预测模型。
常见的预测模型包括线性回归、决策树、支持向量机等。
模型的选择应综合考虑数据情况、问题的复杂度以及模型的适用性。
四、模型训练和验证选择好模型后，需要将数据集分为训练集和验证集。
使用训练集对模型进行训练和优化，然后使用验证集评估模型的性能和准确度。
通过重复这个过程，可以找到最优的模型参数。
五、模型应用与结果分析在模型训练和验证完成后，可以将模型应用于实际问题中进行预测和分析。
根据预测结果，企业可以采取相应的措施和策略。
同时，还需要对预测结果进行分析和解读，了解模型的可行性和局限性，并对模型进行进一步的改进。
六、持续优化和改进预测性分析是一个迭代的过程，不断优化和改进模型是必要的。
随着时间的推移和数据的累积，模型的性能可以得到提升。
因此，企业需要建立一个持续改进的机制，不断监测模型的表现，并针对问题进行修正和优化。
七、案例应用预测性分析广泛应用于各个行业和领域。
例如，在零售业中，企业可以利用预测性分析来进行销售预测，从而优化库存管理和供应链配送。
管理会计——预测分析
管理会计——预测分析管理会计，预测分析预测分析是管理会计中的一项重要工具，通过对过去和现在的数据进行分析和解读，来预测未来的业务发展趋势和结果。
它可以帮助管理者在决策过程中做出更准确的判断和预测，从而优化公司的经营策略和资源配置。
预测分析在管理会计中的应用非常广泛，可以涉及到从销售、生产、供应链到市场营销等多个领域。
比如，在销售预测方面，管理会计师可以通过分析历史销售数据和市场趋势，预测未来一些产品的销售量和销售额，从而帮助公司合理安排生产和库存，实现供需平衡；在生产预测方面，管理会计师可以通过对生产过程中的数据进行分析，预测生产的效率和成本，以及可能出现的问题和瓶颈，从而帮助公司制定合理的生产计划和调整生产流程；在供应链预测方面，管理会计师可以通过对供应链中各个环节的数据进行分析，预测供应商的交货时间和供应量，从而帮助公司避免供应链断裂和提高供应链的稳定性；在市场营销预测方面，管理会计师可以通过对市场调研和竞争对手的分析，预测市场需求和竞争环境的变化，从而帮助公司调整营销策略和推出更符合市场需求的产品。
预测分析的核心是数据分析，通过对大量的数据进行收集和整理，采用各种统计和数学模型进行分析和预测。
常用的预测分析方法包括时间序列分析、回归分析、决策树分析等。
在这些分析方法中，时间序列分析是最常用的方法之一，通过对历史数据的分析，识别出其中的趋势和周期性变动，从而预测未来的变化趋势。
回归分析则通过建立一个数学模型，来研究多个变量之间的关系，从而预测一个变量的值。
决策树分析是一种基于树形结构的方法，通过构建一个决策树来解决问题，将问题的解决过程分为多个步骤，从而得出最终的预测结果。
在进行预测分析时，管理会计师需要具备一定的数据分析技能和业务知识。
首先，他们需要有良好的数据收集和整理能力，能够从大量的数据中筛选出对预测结果有影响的关键因素。
其次，他们需要具备统计和数学建模的能力，能够选择适当的预测方法和模型，并将数据输入到模型中进行分析和预测。
几个预测方法及模型的研究
几个预测方法及模型的研究随着科技的发展，预测方法和模型在各个领域中的应用越来越广泛。
它们在商业决策、气候变化预测、人口发展趋势分析等诸多方面发挥着至关重要的作用。
本文将介绍几种常见的预测方法和模型，以及它们在实践中的应用。
回归分析是一种统计学中常用的预测方法和模型，用于探索变量之间的关系。
它可以通过建立因变量和自变量之间的数学模型，来预测因变量的取值。
回归分析可以用来预测连续型变量（例如销售额）或二元变量（例如是否购买商品）。
时间序列分析是一种专门用于预测时间序列数据的预测方法和模型。
它的是一系列时间点上的数值，以及这些数值之间的相互关系。
时间序列分析可以用来预测股票价格、销售额等随时间变化的数据。
决策树是一种非参数的预测方法和模型，它通过将数据分成不同的群组，来预测目标变量的取值。
决策树可以用来解决分类和回归问题。
在决策树中，每个内部节点表示一个特征或属性，每个分支代表一个决策规则，每个叶节点代表一个预测结果。
神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，具有自学习和自适应的能力。
在预测领域中，神经网络可以通过训练，学习历史数据中的模式，并用来预测未来的趋势。
神经网络可以处理复杂的非线性问题，并具有很强的泛化能力。
支持向量机（SVM）是一种监督学习模型，用于分类和回归分析。
SVM 通过寻找一个最优超平面，将数据分成不同的类别或回归类型。
SVM主要应用于文本分类、图像识别等问题，以及高维数据的分类和回归分析。
以上介绍的几种预测方法和模型，在不同的场景下有着各自的应用。
例如，在金融领域中，回归分析和神经网络可以用于股票价格预测；在气象领域中，时间序列分析可以用于天气预报；在电商领域中，决策树可以用来预测用户的购买行为。
这些预测方法和模型也可以相互结合使用，以获得更好的预测效果。
预测方法和模型的研究对于各领域的决策制定具有重要的意义。
通过深入了解和掌握这些方法，我们可以更好地应对复杂多变的现实情况，提高决策的科学性和精准性。
SAP Predictive Analytics中文白皮书
SAP Predictive Analytics 目 动化了这些步 骤。 件格式例如SAS和SPSS。数据目 动编码——目 使目 目 助服务，业务用户定义目 组目 泛的可重 论变量是无序分类还是有序分类，或是某个字
复使目 的业务组件，称为分析记录，这可以被 段有缺失 值或包含异常值——您总能得到最
目 来目 动创建建模数据集。
在构建预测模型前，您的数据必须被转化成分 析引擎可以处理的格式。传统的数据准备涉及 许多目 目 的，重复的，容易出现目 为错误的操 作。
这种创新目 法相目 传统目 法能产目 更快，更准 确的结果。
您的数据来源包括各种各样的应目 程序，数据 仓 库，传统的分析目 具，甚目 文本文件。 SAPPredictive Analytics 能连接到目 乎所 有的数据源，包括电目 表格，数据库，目 结构 化数据源如Hadoop ， 目 本目 件，以及专有目
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自动化数据准备，产目 更快，更准确的结果 预测模型带来竞争优势 目 级直观的数据可视化，揭目 更好的洞察 预测评分进目 实时决策 模型管理带来更一 一 产一 社交网络分析及产品推荐功能 预测分析函数库和R集成
“SAP Predictive Analytics使我们能为客户 提供新的定制服务，提升了客户投入度及整体 网站的粘性。”
Rémi Kirche，营销总监，
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目 乎所有的仪器设备都在创造大量的数据，包 括结构化和目 结构化两种。每个企业都意识到 数据是目 价的战略资产和竞争优势资源。但是 数据本目 并没有多目 目 处。
浅谈SAP系统的预测模型与预测公式【范本模板】
在之前已经有多篇博文从多个角度对SAP系统的MRP功能进行过分析的情况下，从本篇博文起，我们将开始探讨SAP系统中一个很不常用的物料计划功能——预测(Forecast）。
物料计划是PP模块的一个重要组成部分，其核心要素在于通过不同的方式，对未来一段时间内预期的物料需求进行提前计划,从而根据相应的提前期进行有条不紊的生产与采购活动。
在众多的物料计划方式中，MRP无疑是应用最为广泛的一种，这是因为MRP这种物料需求的计划方式逻辑清晰、容易理解、易于使用,且 MRP的顺利运行无需过多过严苛的先决条件.同时，MRP的运算逻辑本身也十分合理、在功能上也强大，为企业物料计划员所广为接受。
从本质上讲，MRP的物料计划方式是一种根据未来需求推算未来需求、以及根据未来需求推算未来供给的过程。
无论如何，我们一定要事先通过某种方式（如计划独立需求、销售订单）将未来的物料需求给到系统，而后系统才能根据这些需求进行一系列的MRP运算。
这样一来,当我们使用MRP 的时候，就必须要花费一定的工作量，找到一些可行的方法,将未来的物料需求输入到系统中.因此可以说，虽然MRP的运行在很大程度上降低了计划员的工作量，但由于MRP本身以物料需求的输入作为前提条件,则维护物料需求的工作量就是不可避免的。
在SAP系统中，除了最经典的MRP运算方式之外，还存在着另外一种物料计划方式，这就是预测（Forecast)。
与MRP所不同的是，预测功能的本质是根据过去的物料消耗值来推算未来的物料消耗值（即物料需求)。
在这种情况下，我们无需在系统中输入物料在未来的预期需求,系统就会直接根据物料在历史上的消耗数据，自动推算出未来的物料需求。
可以看出，预测功能在SAP系统中是一项非常高级与深入的功能，它可以实现物料需求推算的自动化、进而实现物料供给推算的自动化。
我们再也不需绞尽脑汁地去设想物料在未来的需求数据了，系统的自动运算会搞定一切.然而,虽然预测功能是如此的高档与智能化，但真正在SAP系统中应用了这一功能的企业却是寥寥无几。
预测分析技术在供应链管理中的应用
预测分析技术在供应链管理中的应用一、前言随着全球经济的发展，供应链管理日趋复杂，企业需要更加高效和精确的预测分析技术，以优化生产和运营流程。
预测分析技术作为人工智能的一种，已经得到广泛的应用。
本文将重点探讨预测分析技术在供应链管理中的应用。
二、预测分析技术的概念预测分析技术是指利用数据挖掘、机器学习等技术对历史数据进行分析，从而得出未来发展趋势和预测结果的一种技术。
它可以通过分析客户需求、生产能力、库存水平等因素，预测销售量、生产情况、库存需求等供应链管理相关指标，在生产、运营、管理等方面提供决策支持。
三、预测分析技术在需求预测中的应用需求预测是供应链管理中最为关键的环节之一。
通过历史销售数据、市场趋势、市场环境等数据的分析，预测未来一段时间的销售趋势，以便企业准确控制库存和组织生产，从而提高生产效率和降低成本。
传统的预测方法通常是人工经验和简单的统计学算法，但其准确率较低。
而预测分析技术可以更快、更准确地预测销售趋势，提高准确率。
此外，预测分析技术还可以根据实际销售情况及时进行调整，不断优化预测模型，提高预测的准确性。
四、预测分析技术在库存管理中的应用库存管理是供应链管理中的重要环节之一。
传统的库存管理方法通常是基于历史数据和经验的人工决策，常常导致库存过高或过低的问题。
而预测分析技术可以通过对历史销售数据和库存水平的分析，预测未来一段时间的库存需求，从而帮助企业更精确地控制库存水平，避免过多或者过少的库存，降低库存运营成本。
同时，预测分析技术还可以根据实际销售情况进行调整，保证库存水平的准确性。
五、预测分析技术在供应链协同中的应用供应链协同是多个企业之间协同工作的过程，包括生产、销售、物流等多个环节。
企业需要协调不同环节之间的关系，以提高全局效率和减少成本。
预测分析技术可以帮助企业更好地进行供应链协同，通过对历史数据、市场趋势和供需关系的分析，预测未来产品需求、进出货物的时间和数量等，从而对供应链的协调和安排提供指导，实现产、供、销等各个环节之间的协同管理。
SAP Predictive Analytics-商业预测分析方案
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XX百货 方案：CRM （欺诈） 行业：零售
地区：中国
商业挑战： 集团总部发现存在营业员办理VIP会员卡盗刷大额积分的情况。 总部领导希望找出有效方法屏蔽“异常卡”，降低企业损失 现有的商务智能工具缺乏数据挖掘功能不能提供更明智的决策 集团BI部门尝试使用SPSS建立分析模型 结果发现建模时间相对较长（1周以上） 模型调试需要密集的劳动力支持 解决方案： 选择SAP Predictive Analytics 作为分析建模的标准化工具
SAP PA 业务分析师 无需专业 数学知识 几分钟
自动化 简单化 普及化 人人会用的大数据
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SAP PA专为业务用户设计
无
低 数据挖掘/统计学/概率学 专业知识
高
业务用户
关联 规则
故障关联分析 聚类 分析 设备异常探测 社交 网络 设备网络分析
PA 自动选择 最佳算法
销量预测
空气污染预测 时序 分析
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良品率提升 测试优化 预测性维护 分类 回归
业务人员以集团视角可明确发现 保养厂:M8 保养课:M810 生产厂:86 的非计划维护产生的材料费用最突出
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图形下钻针对M8\M810\86厂按时间维度对各种异常原因的勘查 发现主要原因是：3.4预期磨耗或老化原因
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乙烯增压压缩机：1B-303
乙烯二段压缩机：1B-302
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基于设备传感器数据运行SAP高级预测分析
机械可用性分析和故障预测
设备数据 • Engine temp • Oil pressure • RPM • CO2 • Defect codes • Speed • Etc.
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模型生产力提升Demo
某集团大数据科学家团队基于历史订单数据， 使用R语言创建回归模型预测季末销量，协助 销售经理及时调整销售策略 模型准确率应保证在90%-95% 面临挑战：
1. 相关课题按品类需要创建几百个模型
2. SAP PA自动建模，模型管理是否可以帮助 到大数据科学家？
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预测分析世界中的自动档：SAP Predictive Analytics
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如何保证自动模型的准确度？
SRM原则如何选择最佳模型？
高准确/低稳定
(低训练误差/高测试误差)
自动保留5个变量
2. 发现大数据科学家团队 原模型中包含两个可疑变量
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里程碑1：测试数据预测结果（回归模型）
平均误差
3.8%
中位数误差 3.1%
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预测性维护
(Predictive Maintenance)
预测性维护技术，旨在帮助确定处在使用中的设备的状况，并预测何时进行维修行为。
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以集团视角多维度按时间勘查计划外运维产生的材料费用
业务人员以集团视角可明确发现 保养厂:M8 保养科:M810 生产厂:86 的非计划维护产生的材料费用最突出
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图形下钻针对M8\M810\86厂按时间维度对各种异常原 因的勘查 发现主要原因是：预期磨耗或老化
SAP PA不问算法 只问场景
关联 规则
供货配比
微商营销 影响路径
聚类 分析 客户分群
商品陈
列
PA 自动选择 最佳算法
社交 网络
销量预测 时序 分析
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相关性分析
商品促销
分类 回归
低准确/高稳定
(高训练误差 = 高测试误差)
最佳模型
(低训练误差 ≈ 低测试误差)
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测试模型 已知数据 新数据
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如何保证自动模型的准确度？
SRM原则如何选择最佳模型？
预测分析：技术、模型与应用SAP Predictive Analytics
SAP Predictive Analytics——智能预测分析平台
自动化 简单化 普及化 人人会用的大数据 自动模型
针对业务用户，不用编程 数据挖掘工作可以轻松完成 数据管理/自动建模/模型管理
专家模型
针对专业用户，可以通过R语言创建 定制的算法（支持R语言加密） R语言集成/可视化与分享故事
准确性(KI):
模型对现有数据的解释能力怎样？ 通过最小化误差获得
稳定性(KR):
现有模型对将来事件的预测能力。 减小不稳定性
风险
最佳模型 学习误差
检验误差
模型复杂度
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客户全渠道营销体验
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企业数字化转型，从预测分析开始！
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SAP预测性维护
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预测性维护
为设备制造商和运营商提供显著的商业价值
设备制造商
设备运营商
提高服务盈利能力较低的服务成本和新 的收入流 更高的故障分辨率 较高的首诊修复率
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继续下探到具体设备，因预期磨耗或老化产生的维修材料金额
前四台设备产生的维修材料：2B-306
乙烯增压压缩机：2B-415
3. SAP只有5天时间去证明！
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里程碑1：回归模型
数据学习范围：
2011-07-31/2014-03-15 数据校验范围： 2014-03-16/2015-01-25 1. 模型在203个变量中
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里程碑2：自动创建400+模型
几乎不用任何额外工作即创建并部署400+模型 1. 导出模型脚本
2. 调整参数生成模型
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里程碑3：模型管理器自动管理400+模型
SAP预测分析
关联分析
500
Trouble code
eng temp oil pres CO2
0
April 11, 2012
April 12, 2012
April 13, 2012
April 14, 2012
利用分析工具找到设备严重预警信息,进行故障预测
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依据新数据是否存在偏差 设置模型应用规则
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SAP 预测分析 全程参与 企业数字化转型
在数字化核心的基础上将整个 价值链数字化作为业务创新与 最佳化平台 数字化企业连接各个价值链以 实时推动和预测业务成果 各行业中的企业都可通过完全 重构商业模式、业务流程与工 作引领数字化转型。
较高的整体设备效率？（资产可用性和性能 及品质） 提高维修效率 降低维护成本 报警和故障更快反应 更高故障之间的平均时间 较低的平均修复时间
客户的满意度和忠诚
更高的服务合同续签率 启用新的创新的商业模式
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为所有角色——业务分析师或数据科学家——提供预测分析的服务
IOT大数据平台原生类库支持
完全库内运算，无需传输数据 支持50万以上的变量 HANA PAL/APL Native Spark Modeling 流处理语言（CCL）支持
应用场景广泛
客户细分，交叉销售，营销提升， 客户流失率分析，预测性维护，良品率 零售/消费品/电信/高科技/离散制造/ 金融服务/公共部门/公用事业
SAPPredictive Analytics SAPPredictive Analytics
员工 参与度
供应商协作业务网络
SAPPredictive Analytics SAPPredictive Analytics
数字化核心
SAPPredictive Analytics
大数据与物联网
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预测模型产能指数级上升
创建数据集
EDW
创建模型
模型数量 1
部署时间 6-8 周
传统方式
EDW
Modeler
自动建模
1
几天
EDW
Data Manager
批量建模
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几小时
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大数据科学家 学习路线图
DBA/BI童鞋们 已掌握的技能树
PA能帮助大家 快速点亮的技能 树
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