Обучение и развитие проектных команд

Войти!

Станьте участником SAPLAND и получите доступ к самым интересным публикациям SAPPRO

Зарегистрироваться

Публикации Обсуждения Журнал Антологии Колонки Авторы

Группа авторов

Автоматизированные прогнозные модели для прогнозирования временных рядов. Массовое создание прогнозов временных рядов

В разделе представлено практическое руководство по массовому прогнозированию множества временных рядов с использованием инструмента Predictive Factory. Описывается подход, позволяющий избежать ручного создания сотен отдельных моделей за счет автоматической сегментации данных.

25.06

717

Группа авторов

Создание и понимание моделей прогнозирования временных рядов, продолжение

Описывается полный цикл работы с прогнозной моделью в Predictive Factory: от интерпретации результатов до сохранения и улучшения модели. Показано, как оценивать качество модели через MAPE, анализировать её компоненты (линейный тренд, два выявленных цикла) и визуально исследовать прогноз, диапазон ошибок и выбросы. Как сохранить полученные прогнозы в CSV-файл или базу данных с настройкой детализации выходных столбцов. Демонстрируется повышение точности модели: добавление внешних факторов (погода, праздники) в качестве дополнительных предикторов снижает MAPE до 12,28%, после чего обновлённый прогноз точнее описывает исторические данные и формирует более надёжные предсказания.

15.06

633

Группа авторов

Автоматизированные прогнозные модели для прогнозирования временных рядов. Создание и понимание моделей прогнозирования временных рядов

В этой главе вводится понятие прогнозирования временного ряда (time series forecasting), который представляет собой показатель (measure), повторяющийся через постоянные интервалы времени. Мы покажем, как прогнозировать отдельный временной ряд (time series), и покажем, как повысить точность прогноза (forecast accuracy) за счет предоставления дополнительного контекста.

04.06

770

Группа авторов

Наука о данных, лежащая в основе автоматизированных предиктивных моделей классификации

Цель автоматизированных методов, встроенных в SAP Predictive Analytics, заключается в быстром создании предиктивных моделей, качество которых сопоставимо с моделями, вручную донастроенными специалистами по науке о данных.

13.04

609

Группа авторов

Применение автоматизированной модели классификации в SAP

На этом этапе мы переходим к ключевому шагу — применению модели классификации и формированию прогнозов. Прежде всего необходимо проверить наличие отклонений модели. Модель можно безопасно применять только в том случае, если в наборе данных для применения не обнаружено существенных отклонений.

30.03

743

Ануп Махешвари

Миграция данных в SAP S/4HANA Finance. Партиционирование таблицы позиций проводок универсального журнала. Повторная генерация представлений Core Data Services и сопоставления полей

В этой главе представлен процесс миграции данных, который включает повторную генерацию представлений совместимости (compatibility views) для старой структуры таблиц, объединение элементов затрат (cost elements) и счетов Главной книги SAP (SAP General Ledger accounts), выполнение различных проверок данных, обогащение данных и несколько других действий..

19.03

744

Группа авторов

Автоматизированные предиктивные модели классификации в SAP. Осмысление и улучшение автоматизированной модели классификации

В этом разделе сначала объясняется, как интерпретировать автоматизированную модель классификации. Затем описывается, как при необходимости улучшить такую модель.

16.03

789

Группа авторов

Создание автоматизированной модели классификации

В предыдущей главе были рассмотрены пользовательский интерфейс и концепции, лежащие в основе Predictive Factory. В этом разделе пошагово описываются действия, необходимые для создания модели классификации в Predictive Factory, на примере страхования туристических прицепов.

05.03

837

Группа авторов

Автоматизированные предиктивные модели классификации в SAP

Широкий спектр бизнес-задач может быть решён с использованием моделей классификации — одной из ключевых техник SAP Predictive Analytics. В этой главе описано всё, что необходимо знать о моделях классификации: от их создания до применения для предоставления прогнозов вашим бизнес-пользователям.

23.02

694

Группа авторов

09.02

695

Группа авторов

Среда Predictive Factory. Создание проекта в SAP Predictive Factory

Predictive Factory — это среда, в которой модели разворачиваются (для производства результатов, контроля моделей и их повторного обучения) и, всё чаще, создаются. В этой главе мы дадим обзор философии Predictive Factory на верхнем уровне и того, как она работает.

22.01

958

Группа авторов

Регрессия как инструмент прогнозирования: от теории к автоматизации в SAP. Применение автоматизированной регрессионной модели

Регрессионные модели могут применяться различными способами, включая использование Predictive Factory и Automated Analytics, а также с помощью scoring code и KxShell Script. Перед применением модели необходимо проверить её качество. В статье рассмотрено, как определить, можно ли безопасно использовать модель, а затем — как её применить.

08.12.2025

859

Группа авторов

Регрессия как инструмент прогнозирования: от теории к автоматизации в SAP. Построение автоматизированной регрессионной модели в SAP Predictive Factory

Одним из наиболее мощных автоматизированных методов, предоставляемых SAP Predictive Analytics, является регрессия. Автоматизированные регрессионные модели позволяют создавать прогнозные модели, которые предсказывают числовые значения, и могут применяться во множестве различных бизнес-сценариев.

24.11.2025

1109

Группа авторов

Пользовательские поля и логика

В дополнение к созданию новых бизнес-объектов, а также связанных с ними сервисов и пользовательских интерфейсов с нуля, можно расширять существующие сервисы и интерфейсы, поставляемые SAP, с помощью пользовательских полей и логики. Такой тип задач, как правило, выполняется бизнес-экспертами или консультантами по внедрению.

10.11.2025

895

Группа авторов

Дополнительные возможности расширения SAP S/4HANA Embedded Analytics

Баланс между стандартизацией и гибкостью всегда был важным отличительным признаком ERP-решений — и ещё более значимым он становится для облачных сервисов, таких как SAP S/4HANA Cloud. В этой главе мы рассмотрим пользовательские бизнес-объекты (Custom Business Objects), поля и логику, которые обеспечивают широкие возможности расширения без модификаций, сохраняя низкую совокупную стоимость владения (TCO) и высокую гибкость.

03.11.2025

836

Группа авторов

16.10.2025

1159

Локализация корпоративных бизнес-решений в эпоху перехода на отечественный технологический стек: лучшие практики на платформе 1С

Владимир Егоров, директор дирекции корпоративных решений ООО «Газпромнефть-ЦР»,
Юлия Пчелова, руководитель практики SAP Экономика и финансы. Дирекция корпоративных решений ООО «Газпромнефть-ЦР»

05.10.2025

653

Дискуссия: Архитектура композитного ХД. Что мы под этим понимаем и хотим от этого получить

Модератор:
Юлия Кудрявцева, директор по стратегическому развитию «Форсайт»

Участники:
Алексей Якушев, руководитель сервисной линии по управлению корпоративными данными ГМК «Норильский никель»;
Игорь Чернов, начальник управления планирования и отчетности, Госкорпорация «Росатом»;
Олеся Разумная, заместитель начальника управления ИТ ПАО "Сургутнефтегаз";
Сергей Золотарев , основатель и директор по стратегическому развитию ООО "Аренадата Софтвер";
Алексей Кулаков, директор департамента по развитию продуктов Tantor Labs;
Андрей Лебедев, директор дирекции аналитических систем, ООО «Терралинк»;
Александр Тарасов, старший директор, руководитель центра экспертизы по управлению данными, Юникон Бизнес Солюшнс;
Марк Ривкин, руководитель отдела технической поддержки продаж, Postgres Professional

05.10.2025

558

05.10.2025

521

05.10.2025

455

Курсы и тренинги

Бизнес-аналитика

BIBO101

SAP BusinessObjects BI Solutions: Введение

08.07.2026

Программирование

WF600

SAP Workflow: Концепции, отчетность и работа с готовыми шаблонами

13.07.2026

Программирование

ABAP для консультантов

13.07.2026

Логистика

STM202

SAP S/4HANA Transportation Management: Планирование и выполнение

13.07.2026

Все курсы

Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь на обработку персональных данных, собираемых с использованием cookie-файлов и сервиса «Яндекс Метрика» для анализа использования сайта и оценки эффективности маркетинговых кампаний. Более подробная информация представлена в Политике конфиденциальности.

Понятно