Обзор SAP Predictive Analytics

SAP Predictive Analytics – это решение для статистического анализа и сбора данных, предназначенное для построения прогнозных моделей, выявляющих скрытые закономерности и взаимосвязи в данных, на основе которых можно прогнозировать результаты будущих событий.

SAP Predictive Analytics совмещает SAP InfiniteInsight и SAP Predictive Analysis в одной настольной установке. SAP Predictive Analytics включает в себя два пользовательских интерфейса: Automated Analytics и Expert Analytics.

Automated Analytics включает в себя следующие модули:

  • Data Manager – инструмент семантического уровня, который используется для ускорения процесса подготовки данных.
  • Modeler позволяет создать следующие модели: классификация, регрессия, кластеризация, временные ряды и правила ассоциации. Модели можно экспортировать в разных формат, чтобы затем применять в продуктивной среде.
  • Social извлекает и использует неявную структурную реляционную информацию, которая хранится в разных типах наборов данных, для совершенствования возможностей принятия решений и прогнозирования в моделях. Данные могут быть представлены в форме графов, чтобы показать связи различных данных. Специальные потоки работ помогают создать анализ совмещений и частых путей на основе географических данных.
  • Recommendation создает рекомендации по продуктам для клиентов на основе анализа социальных сетей.
  • Приложение Predictive Factory (устанавливается отдельно) позволяет автоматизировать управление моделями прогнозирования, созданными в Modeler, например повторное обучение моделей, применение к новому набору данных и поиск отклонений моделей. См. интерактивную справку по приложению Predictive Factory

Expert Analytics позволяет выполнять следующие операции:

  • применять различные методы анализа данных, в том числе прогноз на основе временных рядов, обнаружение посторонних значений, анализ трендов, классификационный анализ, сегментный анализ и анализ аффинитивности.
  • различные способы визуализации результатов анализа, в том числе точечные матричные диаграммы, параллельные координаты, кластерные диаграммы и деревья принятия решений.
  • использование широкого диапазона алгоритмов упреждающего анализа с применением языка статистического анализа с открытым исходным кодом R и функций сбора данных в памяти для эффективной обработки больших объемов данных.

См. интерактивную справку по приложению Expert Analytics