Einflussgrößentyp Anzahl
Verkaufstage
Definition
Der Einflussgrößentyp Anzahl Verkaufstage ermittelt die Anzahl der verkaufsoffenen oder -geschlossenen Tage einer Lokation.
Verwendung
Verwenden Sie dieses Objekt, um verkaufsoffene oder -geschlossene Tage (Sonn- und Feiertage, Öffnungen und Schließungen) der Lokation sowie unterschiedlich lange Perioden in der Prognose zu berücksichtigen.
Das System ermittelt die Sonn- und Feiertage über den Fabrikkalender. Die Schließungen ermittelt das System über die zugewiesene Einflussgröße.
Sie können Einflussgrößen des Typs Anzahl Verkaufstage innerhalb der Prognose ausschließlich mit der Wirkungsweise Anzahl Verkaufstage verwenden. Hierzu ordnen Sie die Einflussgröße dem Prognosemodell zu.
Weitere Informationen über den Einflussgrößentyp Anzahl Verkaufstage finden Sie im Einführungsleitfaden (IMG) unter:
SAP NetWeaver à Business Intelligence à Einstellungen zum BI Content à Retail à Aggregierte Langfristprognose à Einflussgrößen à Einflussgrößen des Typs Anzahl Verkaufstage.
Weitere Informationen, um die Einflussgröße dem Prognosemodell zuzuordnen, finden Sie im Einführungsleitfaden (IMG) unter:
SAP NetWeaver à Business Intelligence à Einstellungen zum BI Content à Retail à Aggregierte Langfristprognose à Prognosemodell definieren.
Struktur
Eine Einflussgröße des Typs Anzahl Verkaufstage besitzt folgende Attribute:
· Wenn der Fabrikkalender je Lokation unterschiedlich ist, geben Sie die Lokationsdimension zur Ermittlung des Fabrikkalenders an.
· Wenn für alle Lokationen der gleiche Fabrikkalender gilt und keine Lokationsdimension angegeben ist, geben Sie den lokationsunabhängigen Fabrikkalender an.
· Periodizität inkl. Geschäftsjahresvariante im Fall der Periodizität Buchungsperiode. Wenn die Periodizität Buchungsperiode ist, dann müssen Sie zusätzlich die Geschäftsjahresvariante angeben.
· Einflussgröße zur Berücksichtigung von Lokationsschließungen. Erlaubte Typen sind Ereignis und Exit mit dem Kennzeichen kalendarisch.
Integration
Wenn Sie eine andere Lokationsdimension zur Ermittlung des Fabrikkalenders verwenden, z. B.
· 0PLANT_STORE (Filiale)
· 0PLANT_SHOP (Shop)
· 0PLANT _DSTORE (Warenhaus)
müssen Sie zu dieser Lokationsdimension das BAdI /MAP/M_FACTCAL implementieren.
Beispiel
SAP liefert folgende Einflussgröße aus: 0RME_SDS (Beispiel Anzahl Verkaufstage je Abteilung).
Diese Einflussgröße ist nicht zur produktiven Nutzung freigegeben.
Siehe auch:
Einflussgrößentyp BW-BPS-Kennzahl
Einflussgrößentyp Anzahl Verkaufstage
Vorbereitung Regressionsanalyse
Nachbereitung Regressionsanalyse
Datenanreicherung und -bereinigung um den erklärbaren Anteil