Комментарии по теме

«SAP NetWeaver BW и Xcelsius. Ра­сши­ре­нные опции инте­ра­кти­вной отче­тно­сти и аналитики при испо­льзо­ва­нии сводных таблиц Microsoft Excel 2007»
Андрей Лазеба:
Комментарий к статье из BIexpert  » Том 8 (2010) » Выпуск 1 Комментарий эксперта компании САПРАН к статье «SAP...
«Создание эффе­кти­вных и ко­рре­ктных инстру­ме­нта­льных панелей Xcelsius с помощью запросов SAP NetWeaver BW»
Дмитрий Кузнецов:
Очень полезная статья, позволяет получить знания по использованию веб сервисов, описанных с помощью WSDL, для передачи данных из SAP NetWeaver BW в средство разработки инструментальных панелей и...
«Подробные ви­зу­а­льные инстру­ме­нта­льные панели спо­со­бству­ют принятию эффе­кти­вных решений ру­ко­во­дством»
Дмитрий Кузнецов:
Статья рассматривает очень подробно процессы создания инфраструктуры для визуальных инструментальных панелей, установления соединений между SAP NetWeaver BW и SAP BusinessObjects Live Office, между...

База знаний

Перейдите на следующий уровень в прогнозировании с помощью инструментальных панелей Xcelsius

Сандеш Дарн
3883
1
Основная идея
Если не брать в расчет системы отображения информации высокого уровня, большая часть приложений Xcelsius для создания инструментальных панелей рассчитана на предоставление аналитической информации с использованием моделей данных и интуитивно понятного интерфейса. Однако в качестве части процесса принятия решений ожидается дальнейшая переработка фактов с более ясным будущим. В качестве примера можно привести прогнозирование спроса на основе метода Монте-Карло для выполнения упреждающего анализа, который позволит уверенно принимать решения, касающиеся сбыта. Для быстрого анализа бизнес-параметров часто выбирают архитектуры решения, использующие надстройки Microsoft Excel и макросы, но основанный на Xcelsius инструмент не поддерживает такой программный код на VBA, как макросы, как часть сгенерированных инструментальных панелей. Однако, используя модель статистических данных Excel, компании могут выполнять задачи по моделированию в рамках библиотеки Xcelsius.

У руководства предприятия есть доступ к большим объемам данных, полученных из разнообразных источников. Однако сложность данных затрудняет извлечение практической информации из них; данное препятствие преодолевается благодаря использованию статистических методов. Более того, руководство ищет информацию, основанную на статистическом прогнозировании, которое заключается в предсказании будущего на основе прошлого за счет выявления тенденций, закономерностей и бизнес-стимулов. Для того, чтобы лучше проникнуть в будущее, руководству приходится иметь дело с неопределенностью таких внешних бизнес-факторов, как рыночный спрос.

Несколько простых но, тем не менее, эффективных подходов позволяют использовать инструментальные панели Xcelsius для того, чтобы выполнять вероятностный анализ и применять техники моделирования. Чтобы выполнять эти задачи по моделированию, Вы можете сочетать компоненты Microsoft Excel с пользовательскими компонентами Xcelsius.

Электронные таблицы Microsoft Excel стали своего рода стандартом инструмента для быстрого и простого управления данными и их анализа. С помощью электронных таблиц можно легко выполнять разнообразные вычисления. В них входят статистические функции и Пакет анализа (Data Analysis ToolPak). Преимущества таблиц обнаруживаются в двух областях: в наборе формул и в программировании в Excel. 

По объективным причинам в готовое приложение Xcelsius не входят основанные на Excel программы. Макросы Excel или библиотеки VBA, для которых необходимо выполнение макросов Excel, нельзя скомпоновать в генерируемый Xcelsius'ом Flash файл. Однако Вы можете воспользоваться несколькими подходами для выполнения просто реализуемого статистического анализа.

Перед тем, как я перейду к объяснению этих подходов, на основе приведенного ниже примера я покажу основы проектирования и разработки статистической модели данных в приложении Xcelsius. Для реализации примера Вам потребуется Xcelsius 2008, Adobe Flex Builder 2 или 3, FLEX SDK и Упаковщик надстроек Xcelsius (Add-on Packager).

Статистическая модель данных для метода Монте-Карло

Метод Монте-Карло позволяет Вам моделировать ситуации, в которых есть место неопределенности, и проигрывать их тысячи раз с помощью компьютера. Основой метода Монте-Карло является генерация псевдослучайного числа R, которое равномерно распределено по интервалу 0 < R < 1. Нельзя сгенерировать только одну ситуацию и использовать ее в качестве результата моделирования. Напротив, необходимо сгенерировать множество ситуаций и получить среднее значение (или иную статистику) в качестве результата.

Вы хотели бы увидеть полную версию статьи?

Если вы являетесь подписчиком журнала SAP Professional Journal, пожалуйста, авторизируйтесь на сайте.

Если вы хотите подписаться на журнала SAP Professional Journal, пожалуйста, обратитесь в редакцию или сделайте заказ на сайте.

Правила получения тестового доступа к статьям SAP Professional Journal

Ключевые слова: SAP BusinessObjects Dashboards (Xcelsius)
Функциональная область: Бизнес аналитика / BI
Ролевое назначение: SAP Консультант / Consultant
Комментарии:

Валентин Аверьянов (Рейтинг: 11) 20:02, 24 ноября 2011

Sandesh, thank you very much for your article.
It is very easy for understanding and useful.
But I can't find download topic, could you please upload example files again or send them to my email: vaveryanov@gmail.com
Thank you in advance.

Любое воспроизведение запрещено.
Копирайт © «Издательство ООО «Эксперт РП» Copyright © 2010 Wellesley Information Services. All rights reserved.