SAP Predictive Analytics est une solution d'analyse statistique et d'extraction de données permettant de créer des modèles prédictifs pour découvrir des informations et relations cachées au sein de vos données, à partir desquelles vous pouvez faire des prédictions relatives à des événements futurs.
SAP Predictive Analytics associe SAP InfiniteInsight et SAP Predictive Analysis dans une seule installation de bureau. SAP Predictive Analytics comprend deux interfaces utilisateur, Automated Analytics et Expert Analytics.
Automated Analytics inclut les modules suivants :
- Data Manager est un outil de couche sémantique servant à faciliter la préparation des données.
- Modeler vous aide à créer des modèles tels que des règles de classification, de régression, de mise en cluster, de séries chronologiques et d'association. Les modèles peuvent être exportés sous différents formats afin que vous puissiez facilement les appliquer dans votre environnement de production.
- Social extrait et utilise des informations relationnelles structurelles stockées dans différents types de jeux de données, améliorant ainsi les fonctionnalités de décision et de prévision des modèles. Les données peuvent être représentées sous forme de graphiques montrant le lien entre les différentes données. Les workflows dédiés vous aident à créer des analyses des chemins fréquents et des colocations en fonction de données géoréférencées.
- Recommendation génère des recommandations de produits pour vos clients en fonction d'une analyse des réseaux sociaux.
- Predictive Factory (installé séparément) vous permet d'automatiser la gestion de modèles prédictifs créés dans Modeler comme le réentraînement d'un modèle, l'application d'un modèle à un nouveau jeu de données et la détection de l'écart d'un modèle. Veuillez vous référer à l'aide en ligne de Predictive Factory
Expert Analytics permet :
- de réaliser différentes analyses sur les données, notamment la prévision de série chronologique, la détection de valeurs hors norme, l'analyse de tendance, l'analyse de classification, l'analyse de segmentation et l'analyse d'affinité ;
- d'analyser les données à l'aide de diverses techniques de visualisation, telles que les diagrammes matriciels à nuage de points, les coordonnées parallèles, les diagrammes de cluster et les arbres de décision ,
- d'utiliser une série d'algorithmes prédictifs, le langage d'analyse statistique en open source R et les fonctionnalités d'extraction de données en mémoire pour la gestion efficace de l'analyse de grands volumes de données.
Veuillez vous référer à l'aide en ligne de Expert Analytics