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2019
08-27

预测从未如此简单 – SAP商务预测分析在线研讨会

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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

内容介绍

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。

SAP拥有端到端的、完整的、支持大数据、移动和云策略的商务分析解决方案,不同行业的企业正在利用SAP创新的技术,发展更为高效的运营模式,转向以消费者为主导的销售和交付模式,甚至开创新的颠覆性业务模式。

SAP Predictive Analytics (商务预测分析)将预测洞察带给企业客户,分析师,数据科学家,以及您公司的其他⼈员。借助预测建模的⼒量,释放来自于任意来源的大数据的潜力。借助SAP Predictive Analytics,企业能够构建预测模型,获得前所未有的客户洞察力,从而赢得客户,实现交叉销售和升级销售,避免客户流失,同时在各个客户渠道的每次互动中采取最佳行动。

参与此研讨会,您将了解:
SAP Predictive Analytics智能建模不是在实验室环境中构建强大的算法,而是在实际运营环境中打造可用,可访问且高效的预测分析,解决真正的业务问题。
                                                                                                                                                                                                  SAP专家介绍                                  Eric Wu
SAP大中华区 资深架构设计师

最后编辑:
作者:yangsen
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