Configurando o componente HANA Demand Forecasting

Você pode configurar as propriedades do componente HANA Demand Forecasting.

Pré-requisitos:

  • Servidor: o sistema HANA (SPS 9+) e a versão correspondente da biblioteca de funções de aplicação (APL, Application Function Library) do Unified Demand Forecast (UDF).

  • Cliente: o Predictive Analytics 2.4+ instalado.

Processo de configuração:

Ao configurar o componente HANA Demand Forecasting, é obrigatório associar informações sobre o esquema, a tabela e os nomes de coluna da sua tabela de vendas do HANA. Você faz a associação na seção Variáveis da guia Propriedades do componente.

Você tem a opção de fazer configurações nas seções restantes da guia Propriedades, assim como fazer configurações nas guias Avançado e Geral.

Para configurar o componente, siga estas etapas:
  1. No Expert Analytics, conecte-se a uma Fonte de dados HANA. Esta fonte de dados é sua tabela de vendas.
  2. Navegue para a divisão Prever.
  3. Na divisão Prever, na Lista de componentes, selecione Série cronológica - HANA Demand Forecasting. Arraste o componente HANA Demand Forecasting e solte-o no editor de análise. Como alternativa, clique duas vezes no componente HANA Demand Forecasting. Clique em OK.
  4. Para abrir as configurações de definições, clique duas vezes no componente HANA Demand Forecasting. Como alternativa, no componente, clique no ícone Configurações e, no menu de contexto, selecione Configurar definições.
  5. No painel Propriedades da caixa de diálogo HANA Demand Forecasting, a seção Horizonte de previsão permite que você defina o período de previsão. Defina as datas de Início e Término.
  6. Na seção Variáveis, você associa informações da sua tabela de vendas ao componente. Faça as seguintes configurações:
    1. ID do produto: selecione a coluna só de strings da tabela de entrada que contém o código identificador do produto, que pode ter até 60 caracteres.
    2. ID do local: selecione a coluna só de strings da tabela de entrada que contém o código identificador do local, que pode ter até 60 caracteres.
    3. Marca de horário da transação: selecione a coluna da tabela de entrada que contém a marca de horário da transação, que precisa estar no formato de data ou data e hora.
    4. Vendas da unidade: selecione a coluna só de números da tabela de entrada que contém o número de vendas da unidade.
    5. Receita: selecione a coluna só de números da tabela de entrada que contém o montante da receita.
  7. Opcionalmente, na seção Feriados, faça as seguintes configurações:
    1. Esquema: selecione o esquema para a tabela de entrada.
    2. Tabelas: selecione uma tabela do esquema.
    3. Visões: selecione uma visão do esquema.
    4. ID da marcação cronológica: selecione a coluna só de strings da tabela de entrada que contém o código identificador da marcação cronológica, que pode ter até 10 caracteres.
    5. Chave de feriado nacional: selecione a coluna só de strings da tabela de entrada que contém a chave de feriado nacional, que pode ter até 3 caracteres.
    6. Status operacional: selecione a coluna só de números inteiros da tabela de entrada que contém o status operacional.
    7. Marca de horário: selecione a coluna da tabela de entrada que contém a marca de horário da transação, que precisa estar no formato de data ou data e hora.
  8. Opcionalmente, na seção Associação de locais a feriados, faça as seguintes configurações:
    1. Esquema: selecione o esquema que contém a tabela com informações sobre a associação de locais a feriados nacionais.
    2. Tabelas: selecione uma tabela do esquema.
    3. Visões: selecione uma visão do esquema.
    4. ID do local: selecione a coluna só de strings da tabela de entrada que contém o código identificador do local, que pode ter até 60 caracteres.
    5. ID do feriado: selecione a coluna só de strings da tabela de entrada que contém o código identificador do feriado, que pode ter até 10 caracteres.
  9. Opcionalmente, na seção Fatores de influência na demanda, faça as seguintes configurações:
    1. Esquema: selecione o esquema que contém a tabela com informações sobre os fatores de influência na demanda.
    2. Tabelas: selecione uma tabela do esquema.
    3. Visões: selecione uma visão do esquema.
    4. ID do produto: selecione a coluna só de strings da tabela de entrada que contém o código identificador do produto.
    5. ID do local: selecione a coluna só de strings da tabela de entrada que contém o código identificador do local.
    6. Tag de FID: selecione a coluna só de strings da tabela de entrada que contém a tag de fator de influência na demanda, que pode ter até 32 caracteres.
    7. Atributo FID: selecione a coluna só de strings da tabela de entrada que contém o atributo Fator de influência na demanda, que pode ter até 32 caracteres.
    8. Marca de horário De: selecione a coluna só de datas da tabela de entrada que contém a data na qual a marca de horário começa.
    9. Marca de horário A: selecione a coluna só de datas da tabela de entrada que contém a data na qual a marca de horário termina.
    10. Valor do FID: selecione a coluna só de números da tabela de entrada que contém o valor do Fator de influência na demanda (FID).
  10. Opcionalmente, na seção Preços futuros esperados, faça as seguintes configurações:
    1. Esquema: selecione o esquema que contém a tabela com informações sobre os preços futuros esperados.
    2. Tabelas: selecione uma tabela do esquema.
    3. Visões: selecione uma visão do esquema.
    4. ID do produto: selecione a coluna só de strings da tabela de entrada que contém o código identificador do produto.
    5. ID do local: selecione a coluna só de strings da tabela de entrada que contém o código identificador do local.
    6. Marca de horário De: selecione a coluna só de datas da tabela de entrada que contém a data na qual a marca de horário começa.
    7. Preço: selecione a coluna só de números da tabela de entrada que contém o preço.
  11. Opcionalmente, navegue para a guia Avançado. Na seção Parâmetros de configuração, faça as seguintes configurações:
    1. Fator de nivelamento (FC_TREND_DAMP): define o fator de nivelamento para o regressor da tendência. Intervalo: valor >= 0,00000.
    2. Massa total de regressão (MOD_HDM_NEAR_HOLIDAY_DENSITY): define a proporção da massa total do regressor à direita (POST: à esquerda) da data média. Note que há dois grupos de regressores HDM: SYS:CAL:YR:HDM:PRE:* e SYS:CAL:YR:HDM:POST:*. Os regressores PRE definem o ramp-up antes do feriado, já os regressores POST, o ramp-down após o feriado. Intervalo: 0,50000 <= valor < 1,00000.
  12. Opcionalmente, na seção Efeito de atraso, faça as seguintes configurações:
    1. Ponderação da observação (MOD_TIME_WEIGHT): define a ponderação de uma observação de 1 ano atrás na modelagem, comparada com uma observação feita hoje. Assim, a variável ajuda você a decidir se deve ser dada a mesma importância (ou peso) a todos os registros independentemente das marcas de horário deles. Por exemplo, quando você cria o modelo e define o valor do parâmetro como 1, é dada a mesma importância a todos os registros, independentemente de quando eles foram registrados. Por outro lado, se você define um valor menor que 1 para o parâmetro, o usuário pode dar menos importância aos registros que têm marcas de horário mais antigas, comparados com os registros com marcas de horário mais recentes. Intervalo: 0,50000 <= valor < 1,00000.
    2. Limite inferior na ponderação (MOD_TIME_WEIGHT_MIN): define um limite abaixo do qual a ponderação não pode ficar. Intervalo: 0,00001 <= valor < 1,00000.
  13. Opcionalmente, na seção Detecção de estoque em falta, faça as seguintes configurações:
    1. Período de faturamento zero (MOD_OOSD_MIN_LEN): define a duração mínima de faturamento zero contínuo a ser considerada para uma avaliação de período de faturamento zero. Intervalo: valor >= 1,00000.
    2. Limite de probabilidade (MOD_OOSD_THRSHLD): define o limite da pontuação do cálculo de probabilidade para determinar se um item está com estoque em falta. A pontuação do cálculo de probabilidade de cada item é derivada com base na ocorrência de faturamento zero por um período maior que os valores especificados no parâmetro MOD_OOSD_MIN_LEN. Intervalo: valor >= 1,00000.
  14. Opcionalmente, marque os campos de seleção adequados de Decomposição da série cronológica para decompor e ver claramente a influência de Sazonalidade, Promoção para o usuário e Feriados nos seus resultados. Desmarque os campos de seleção caso não queira considerar o impacto desses fatores nos seus resultados.
  15. Opcionalmente, na seção Detecção de anomalia, faça as seguintes configurações:
    1. Configurar detecção de anomalia: define se a detecção de anomalia estará ativa ou inativa.
    2. Distância aceitável do valor médio (MOD_OUTLIER_MEAN_FACTOR): define o fator da detecção de anomalia para determinar até qual distância do valor médio um valor é aceito.
    3. Mínimo de observações diferentes de zero (MOD_OUTLIER_STD_DEV_FACTOR): define, para a detecção de anomalia, o número mínimo de observações diferentes de zero, normais e promocionais, contadas antes do preenchimento como 0.
    4. Fator de desvio padrão (MOD_OUTLIER_STD_DEV_FACTOR): define o fator da detecção de anomalia para determinar a quantidade aceitável de desvios do valor médio.
  16. Depois de fazer as configurações necessárias, clique em Concluído.
  17. Opcionalmente, na guia Geral, defina as propriedades presentes na seção Básico, como Nome do alias e Descrição do componente.
  18. Clique no ícone Executar análise.
  19. Depois que a análise for executada, clique em OK na mensagem de notificação.
  20. Clique na guia Resultados para visualizar os resultados.

Visualize a grade de resultados:

Na guia Resultados, a grade de resultados é mostrada por padrão. Para obter uma descrição de cada coluna na grade, consulte Grade de resultados.

Visualize o resumo do algoritmo:

Clique em Resumo para obter uma visão geral do algoritmo que descreve o comportamento das combinações de local e produto em relação à elasticidade do preço. Para uma descrição detalhada, consulte Resumo do algoritmo.

Visualize o grafo

Clique em Representação do modelo para ver um grafo que exibe pontos de dados tanto para os dados históricos quanto para o intervalo de previsão. Você pode ampliar o grafo para isolar uma área. Por exemplo, para ampliar a área dos valores predicados para as vendas previstas (representadas pelas linhas amarelas no final do grafo), clique na parte final da barra de controle deslizante embaixo do grafo. O grafo alterará o foco para exibir as vendas previstas.

Exporte a análise:

Você pode exportar uma análise de previsão de demanda como procedimento armazenado. Para obter uma descrição detalhada, consulte Exportando uma análise como um procedimento armazenado.

Agora você pode configurar o componente HANA Demand Forecasting para prever as vendas futuras.