SAP Predictive Analytics es una solución de análisis estadístico y minería de datos que permite elaborar modelos predictivos para descubrir perspectivas y relaciones ocultas en los datos, desde los que puede realizar predicciones sobre eventos futuros.
SAP Predictive Analytics combina SAP InfiniteInsight y SAP Predictive Analysis en una única instalación de desktop. SAP Predictive Analytics incluye dos interfaces de usuario Automated Analyticsy Expert Analytics.
Automated Analytics incluye los siguientes módulos:
- Data Manager es una herramienta de capa semántica utilizada para facilitar la preparación de datos.
- Modeler le ayuda a crear modelos como clasificación, regresión, agrupación en clústeres, series temporales y reglas de asociación. Los modelos pueden exportarse en diferentes formatos para que se puedan aplicar fácilmente en su entorno de producción.
- Social extrae y utiliza información relacional estructural almacenada en diferentes tipos de conjuntos de datos, de forma que mejora las capacidades de decisión y predicción de los modelos. Puede representar datos en forma de gráficos que muestran cómo se enlazan los diferentes datos. Los workflows dedicados le ayudan a crear análisis de colocación y de ruta frecuente basados en datos de referencia geográfica.
- Recommendation genera recomendaciones de productos para sus clientes basadas en un análisis de redes sociales.
- Predictive Factory(se instala por separado) permite automatizar la gestión de modelos predictivos creados en Modeler, por ejemplo, reciclar un modelo, aplicar un modelo a un nuevo conjunto de datos y detectar desviaciones respecto al modelo. ConsultePredictive Factory ayuda online
Expert Analytics permite hacer lo siguiente:
- Realizar varios análisis en los datos, incluida la previsión de series de tiempo, la detección de valores atípicos, el análisis de tendencias, el análisis de clasificación, el análisis de segmentación y el análisis de afinidad.
- Analizar datos mediante distintas técnicas de visualización, como gráficos de matriz de dispersión, coordenadas paralelas, gráficos de clúster y árboles de decisiones.
- Utilizar una gama de algoritmos de análisis predictivo, el lenguaje de análisis estadístico de origen abierto R y capacidades de minería de datos en la memoria para gestionar de forma eficaz análisis de datos de gran volumen.
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