Настройка компонента прогнозирования потребности HANA

Можно осуществлять настройку свойств компонента HANA "Прогнозирование потребности".

Предварительные требования

  • Сервер: система HANA (SPS 9+) и соответствующая версия прикладной библиотеки функций Unified Demand Forecast (UDF AFL).

  • Клиент: выполнена установка Predictive Analytics 2.4+.

Процесс настройки

При настройке компонента HANA "Прогнозирование потребности" необходимо сопоставить сведения о схеме, таблице и именах столбцов из таблицы оборота HANA. Сопоставление выполняется в разделе "Переменные" на странице свойств компонента.

Можно настроить параметры в остальных разделах страницы свойств, а также на вкладках "Дополнительно" и "Общие".

Чтобы настроить компонент, выполните следующие действия.
  1. В Expert Analytics установите соединение с Источником данных. Источником данных является таблица оборота.
  2. Перейдите на вкладку Прогноз.
  3. На вкладке Прогноз выберите в списке компонентов Временной ряд - Прогнозирование потребности. Перетащите компонент HANA Прогнозирование потребности в редактор анализа. Также можно дважды щелкнуть компонент Прогнозирование потребности. Нажмите кнопку ОК.
  4. Чтобы открыть параметры конфигурации, дважды щелкните компонент HANA Прогнозирование потребности. Либо щелкните в компоненте значок Параметры и выберите в контекстном меню Настроить параметры.
  5. На панели "Свойства" диалогового окна HANA "Прогнозирование потребности" в разделе "Горизонт прогнозирования" можно указать период прогнозирования. Установите даты Начала и Окончания периода прогнозирования.
  6. В разделе "Переменные" выполняется сопоставление сведений из таблицы оборота с компонентом. Настройте следующие параметры:
    1. Ид. продукта: выберите только строковый столбец из входной таблицы, содержащий идентификационный код продукта длиной до 60 символов.
    2. Ид. местоположения: выберите только строковый столбец из входной таблицы, содержащий идентификационный код местоположения длиной до 60 символов.
    3. Метка времени операции: выберите из входной таблицы столбец, содержащий метку времени операции в формате даты или метки времени.
    4. Объем сбыта: выберите только числовой столбец из входной таблицы, содержащий значение объема сбыта.
    5. Выручка: выберите только числовой столбец из входной таблицы, содержащий значение выручки.
  7. (Необязательно) В разделе "Нерабочие дни" настройте следующие параметры.
    1. Схема: выберите схему для входной таблицы.
    2. Таблицы: выберите таблицу из схемы.
    3. Представления: выберите представление из схемы.
    4. Ид. шкалы времени: выберите только строковый столбец из входной таблицы, содержащий идентификационный код шкалы времени длиной до 10 символов.
    5. Ключ праздничного дня: выберите только строковый столбец из входной таблицы, содержащий ключ праздничного дня длиной до 3 символов.
    6. Оперативный статус: выберите только целочисленный столбец из входной таблицы, содержащий оперативный статус.
    7. Метка времени: выберите из входной таблицы столбец, содержащий метку времени операции в формате даты или метки времени.
  8. (Необязательно) В разделе "Мэппинг МПЛ к нерабочим дням" настройте следующие параметры.
    1. Схема: выберите схему, содержащую таблицу со сведениями о сопоставлении местоположений праздничным дням.
    2. Таблицы: выберите таблицу из схемы.
    3. Представления: выберите представление из схемы.
    4. Ид. местоположения: выберите только строковый столбец из входной таблицы, содержащий идентификационный код местоположения длиной до 60 символов.
    5. Ид. нерабочего дня: выберите только строковый столбец из входной таблицы, содержащий идентификационный код нерабочего дня длиной до 10 символов.
  9. (Необязательно) В разделе "Факторы, влияющие на потребность" настройте следующие параметры.
    1. Схема: выберите схему, содержащую таблицу со сведениями о факторах, влияющих на потребность.
    2. Таблицы: выберите таблицу из схемы.
    3. Представления: выберите представление из схемы.
    4. Ид. продукта: выберите только строковый столбец из входной таблицы, содержащий идентификационный код продукта.
    5. Ид. местоположения: выберите только строковый столбец из входной таблицы, содержащий идентификационный код местоположения.
    6. Тег фактора, влияющего на потребность: выберите только строковый столбец из входной таблицы, содержащий тег фактора, влияющего на потребность, длиной до 32 символов.
    7. Атрибут фактора, влияющего на потребность: выберите только строковый столбец из входной таблицы, содержащий атрибут фактора, влияющего на потребность, длиной до 32 символов.
    8. Метка времени с: выберите столбец только дат из входной таблицы, содержащий дату, с которой начинается метка времени.
    9. Метка времени по: выберите столбец только дат из входной таблицы, содержащий конечную дату метки времени.
    10. Значение фактора, влияющего на потребность: выберите только числовой столбец из входной таблицы, содержащий значение фактора, влияющего на потребность.
  10. (Необязательно) В разделе "Ожидаемые будущие цены" настройте следующие параметры.
    1. Схема: выберите схему, содержащую таблицу со сведениями об ожидаемых будущих ценах.
    2. Таблицы: выберите таблицу из схемы.
    3. Представления: выберите представление из схемы.
    4. Ид. продукта: выберите только строковый столбец из входной таблицы, содержащий идентификационный код продукта.
    5. Ид. местоположения: выберите только строковый столбец из входной таблицы, содержащий идентификационный код местоположения.
    6. Метка времени с: выберите столбец только дат из входной таблицы, содержащий дату, с которой начинается метка времени.
    7. Цена: выберите только числовой столбец из входной таблицы, содержащий цену.
  11. (Необязательно) Перейдите на вкладку "Дополнительно". В разделе "Параметры конфигурации" настройте следующие параметры:
    1. Коэффициент сдерживания (FC_TREND_DAMP): определяет коэффициент сдерживания для регрессора тренда. Допустимое значение >= 0.00000.
    2. Общая масса регрессии (MOD_HDM_NEAR_HOLIDAY_DENSITY): задает долю общей массы регрессии справа (POST: слева) от срединной даты. Учтите, что есть две группы HDM-регрессоров, SYS:CAL:YR:HDM:PRE:* и SYS:CAL:YR:HDM:POST:*. PRE-регрессоры определяют повышение перед нерабочим днем, а POST-регрессоры понижение после нерабочего дня. Диапазон: 0.50000 <= значение < 1.00000.
  12. (Необязательно) В разделе "Влияние задержки" настройте следующие параметры:
    1. Вес наблюдения (MOD_TIME_WEIGHT): задает весь наблюдения годичной давности в сравнении с сегодняшним наблюдением. Эта переменная помогает решить, следует ли придавать одинаковую важность (или вес) всем записям вне зависимости от их меток времени. Например, при построении модели установка для этого параметра значения 1 присваивает равную важность всем записям вне зависимости от времени их создания. При это установка для данного параметра значения меньше 1 позволяет пользователю придавать более старым записям меньшую важность в сравнении с более недавними записями. Диапазон: 0.50000 <= значение < 1.00000.
    2. Нижняя граница веса (MOD_TIME_WEIGHT_MIN): определяет нижнюю границу, ниже которой вес не будет опускаться. Диапазон: 0.00001 <= значение < 1.00000.
  13. (Необязательно) В разделе "Обнаружение дефицита запаса" настройте следующие параметры:
    1. Период нулевого оборота (MOD_OOSD_MIN_LEN): задает минимальную продолжительность непрерывного нулевого оборота для учета при оценке периода дефицита запаса. Допустимое значение >= 1,00000.
    2. Порог вероятности (MOD_OOSD_THRSHLD): задает пороговое значение оценки вероятности для определения позиций с дефицитом запаса. Оценка вероятности для каждой позиции основана на возникновении нулевого оборота на период больше заданного параметром MOD_OOSD_MIN_LEN. Допустимое значение >= 1,00000.
  14. Установите флажки декомпозиции временного ряда, чтобы вычленить соответствующие факторы и ясно увидеть их влияние на результаты: Сезонность, Рекламное мероприятие для пользователя и Нерабочие дни. Снимите флажки факторов, влияние которых не требуется учитывать в результатах.
  15. (Необязательно) В разделе "Обнаружение посторонних значений" настройте следующие параметры:
    1. Сконфигурировать обнаружение посторонних значений: определяет, включено или отключено обнаружения посторонних значений.
    2. Допустимое отклонение от среднего значения (MOD_OUTLIER_MEAN_FACTOR): определяет фактор обнаружения посторонних значений для определения приемлемого отклонения от среднего значения.
    3. Минимум ненулевых наблюдений (MOD_OUTLIER_STD_DEV_FACTOR): определяет минимальное число ненулевых наблюдений обнаружения посторонних значений, обычных и рекламных, для заполнения нулями.
    4. Стандартное отклонение (MOD_OUTLIER_STD_DEV_FACTOR): определяет фактор обнаружения посторонних значений для определения приемлемого количества отклонений от среднего значения.
  16. По завершении настройки нажмите кнопку Готово.
  17. (Необязательно) На вкладке "Общие" задайте свойства в разделе "Основные", такие как Псевдоним и Описание компонента.
  18. Щелкните значок Выполнить анализ.
  19. По завершении анализа нажмите кнопку ОК в окне уведомления.
  20. Откройте вкладку Результаты, чтобы просмотреть результаты.

Просмотр сетки результатов:

На вкладке Результаты по умолчанию отображается сетка данных. Описание каждого столбца сетки данных см. в разделе Сетка результатов.

Просмотр сводки алгоритма:

Щелкните Сводка, чтобы просмотреть обзор из алгоритма, описывающий поведение комбинаций местоположений продуктов в отношении эластичности цены. Подробное описание см. в разделе Сводка алгоритма.

Просмотр графа

Щелкните Представление модели, чтобы просмотреть граф, отображающий точки данных как по историческим данным, так и для периода прогноза. Можно увеличить масштаб графа для изоляции любой части. Например, чтобы увеличить масштаб значений прогнозируемых продаж (отображаемых желтыми линиями в конце графа), выберите заключительную часть с помощью ползунка под графом. Фокус графа сместится для отображения прогнозируемых продаж.

Экспорт анализа:

Анализ прогноза потребности можно экспортировать как хранимую процедуру. Подробное описание см. в разделе Экспорт анализа как хранимой процедуры.

Теперь вы умеете настраивать компонент HANA "Прогнозирование потребности" для прогнозирования будущих продаж.