Você pode configurar as propriedades do componente HANA Demand Forecasting.
Pré-requisitos:
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:
- No Expert Analytics, conecte-se a uma Fonte de dados HANA. Esta fonte de dados é sua tabela de vendas.
- Navegue para a divisão Prever.
- 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.
- 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.
- 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.
- Na seção Variáveis, você associa informações da sua tabela de vendas ao componente. Faça as seguintes configurações:
- 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.
- 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.
- 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.
- Vendas da unidade: selecione a coluna só de números da tabela de entrada que contém o número de vendas da unidade.
- Receita: selecione a coluna só de números da tabela de entrada que contém o montante da receita.
- Opcionalmente, na seção Feriados, faça as seguintes configurações:
- Esquema: selecione o esquema para a tabela de entrada.
- Tabelas: selecione uma tabela do esquema.
- Visões: selecione uma visão do esquema.
- 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.
- 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.
- Status operacional: selecione a coluna só de números inteiros da tabela de entrada que contém o status operacional.
- 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.
- Opcionalmente, na seção Associação de locais a feriados, faça as seguintes configurações:
- Esquema: selecione o esquema que contém a tabela com informações sobre a associação de locais a feriados nacionais.
- Tabelas: selecione uma tabela do esquema.
- Visões: selecione uma visão do esquema.
- 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.
- 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.
- Opcionalmente, na seção Fatores de influência na demanda, faça as seguintes configurações:
- Esquema: selecione o esquema que contém a tabela com informações sobre os fatores de influência na demanda.
- Tabelas: selecione uma tabela do esquema.
- Visões: selecione uma visão do esquema.
- ID do produto: selecione a coluna só de strings da tabela de entrada que contém o código identificador do produto.
- ID do local: selecione a coluna só de strings da tabela de entrada que contém o código identificador do local.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- Valor do FID: selecione a coluna só de números da tabela de entrada que contém o valor do Fator de influência na demanda (FID).
- Opcionalmente, na seção Preços futuros esperados, faça as seguintes configurações:
- Esquema: selecione o esquema que contém a tabela com informações sobre os preços futuros esperados.
- Tabelas: selecione uma tabela do esquema.
- Visões: selecione uma visão do esquema.
- ID do produto: selecione a coluna só de strings da tabela de entrada que contém o código identificador do produto.
- ID do local: selecione a coluna só de strings da tabela de entrada que contém o código identificador do local.
- 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.
- Preço: selecione a coluna só de números da tabela de entrada que contém o preço.
- Opcionalmente, navegue para a guia Avançado. Na seção Parâmetros de configuração, faça as seguintes configurações:
- Fator de nivelamento (FC_TREND_DAMP): define o fator de nivelamento para o regressor da tendência. Intervalo: valor >= 0,00000.
- 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.
- Opcionalmente, na seção Efeito de atraso, faça as seguintes configurações:
- 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.
- 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.
- Opcionalmente, na seção Detecção de estoque em falta, faça as seguintes configurações:
- 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.
- 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.
- 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.
- Opcionalmente, na seção Detecção de anomalia, faça as seguintes configurações:
- Configurar detecção de anomalia: define se a detecção de anomalia estará ativa ou inativa.
- 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.
- 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.
- 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.
- Depois de fazer as configurações necessárias, clique em Concluído.
- Opcionalmente, na guia Geral, defina as propriedades presentes na seção Básico, como Nome do alias e Descrição do componente.
- Clique no ícone Executar análise
.
- Depois que a análise for executada, clique em OK na mensagem de notificação.
- 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.