Mit den Prognose-Funktionen von Smart Predict in SAP Analytics Cloud (SAC) nutzen Sie für Ihr
strategisches Reporting die Algorithmen des maschinellen Lernens. Dieses Buch richtet sich
gleichermaßen an SAC-(BI)-Anwender und Berater Data Scientists wie auch an Business-Analysten
die sich mit den Predictive Analytics auf Basis ausgewählter Prognoseszenarien vertraut machen
möchten. Das Autorenduo startet mit den technischen Voraussetzungen Restriktionen und den
zentralen Smart-Predict-Komponenten. Im Rahmen der Implementierung stehen qualitätsgesicherte
Quelldaten als wesentlicher Erfolgsfaktor für die Modellierung und das Trainieren von
Prognoseszenarien die zu untersuchende Zielvariable sowie deren abhängige Einflussfaktoren im
Fokus. In diesem Kontext werden der Einsatz von Datensets Variablen Datenmodell Szenario und
der Prozess des Modelltrainings beschrieben. Sie lernen die Prognosetypen Klassifikation
Regression sowie Zeitreihen und ihre Einsatzgebiete kennen und begleiten die praxisorientierte
Anwendung der Prognoseszenarien auf ausgewählte Problemstellungen aus dem Geschäftsleben. An
erfahrenere Datenwissenschaftler richtet sich der abschließende Exkurs über die spezielle
Integration von R Visualisierung im Kontext von Smart Predict. - Grundlegende Konzepte und
Komponenten im neuen Prognosetool der SAC - Technische und fachliche Voraussetzungen für den
Einsatz von Smart Predict - Erstellung und Interpretation von Prognoseszenarien (Klassifikation
Regression und Zeitreihen) - Predictive Forecasting: Smart-Predict-Beispiele in der Praxis
