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开始时间:2016年3月25日 10:00
结束时间:2016年3月25日 11:30
主办单位:SAP
类型:网络直播
目录:
- Page 1 – SAP Predictive Analytics 商业预测分析
- Page 2 – 目录
- Page 3 – 对于人工智能/机器学习还有怀疑吗?
- Page 4 – 什么因素影响机器学习在商业运营中的应用?
- Page 5 – SAP is the Auto Mode in Predictive Analytics
- Page 6 – 从商务智能到高级预测分析: 数据发现模式发现
- Page 7 – PA模式发现案例
- Page 8 – SAP PA的独特优势: 自动建模
- Page 9 – SAP PA专为业务用户设计
- Page 10 – SAP PA 不问算法 只问场景
- Page 11 – XX百货 方案:CRM (欺诈) 行业:零售 地区:中国
- Page 12 – 高速自动建模,用户只需关注业务
- Page 13 – XX设备制造商 方案:社交网络 行业:高科技 地区:中国
- Page 14
- Page 15 – 空气品质监测分析
- Page 16 – 测试场景与数据概况
- Page 17 – 分析数据集准备
- Page 16 – 测试场景与数据概况
- Page 17 – 分析数据集准备
- Page 18 – 智能快速建立回归模型
- Page 19 – 模型输出分析 ——指标重要性
- Page 20 – 监测指标影响度分析
- Page 21 – 基于2014年数据模型验证结果
- Page 22 – 空品监测分析小结
- Page 23 – 设备预测性维护
- Page 24 – 测试数据概况
- Page 25 – 计划外运维成本分析:主要是材料金额
- Page 26 – 以集团视角多维度按时间勘查计划外运维产生的材料费用
- Page 27 – 图形下钻针对M8\M810\86厂按时间维度对各种异常原因的勘查 发现主要原因是:3.4预期磨耗或老化原因
- Page 28 – 继续下探到具体设备,因预期磨耗或老化产生的维修材料金额
- Page 27 – 图形下钻针对M8\M810\86厂按时间维度对各种异常原因的勘查 发现主要原因是:3.4预期磨耗或老化原因
- Page 26 – 以集团视角多维度按时间勘查计划外运维产生的材料费用
- Page 27 – 图形下钻针对M8\M810\86厂按时间维度对各种异常原因的勘查 发现主要原因是:3.4预期磨耗或老化原因
- Page 28 – 继续下探到具体设备,因预期磨耗或老化产生的维修材料金额
- Page 29 – 基于设备传感器数据运行SAP高级预测分析 机械可用性分析和故障预测
- Page 30 – 基于设备传感器数据运行SAP高级预测分析 机械可用性分析和故障预测
- Page 31 – 基于设备传感器数据运行SAP高级预测分析 机械可用性分析和故障预测
- Page 32 – 设备维护数据分析小结
- Page 33 – 销量预测及模型管理
- Page 34 – 项目背景
- Page 35 – 项目计划
- Page 36 – 创建分析数据集 选择自动模型
- Page 37 – 回归模型
- Page 38 – 里程碑1:测试数据预测结果(回归模型)
- Page 39 – 里程碑2:自动创建400+模型
- Page 40 – 里程碑3:模型管理器自动管理400+模型
- Page 41 – 总结:大数据时代需要SAP智慧预测分析
- Page 42 – Thank you
- Page 41 – 总结:大数据时代需要SAP智慧预测分析
大数据和商务分析,帮助企业实时获取洞察,有效地分析并预测客户、产品和市场,快速执行战略性的行动,推进企业创新与转型。
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SAP专家介绍 Eric Wu
SAP大中华区 资深架构设计师