变量怎么创建群

SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysisXI3.
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2010-05-25目录PredictiveAnalysis7第1章PredictiveAnalysis总体8第2章2.
1在PredictiveAnalysis中添加总体.
82.
2在PredictiveAnalysis中编辑总体.
92.
3在PredictiveAnalysis中删除总体.
102.
4PredictiveAnalysis中的总体列表.
10PredictiveAnalysis中的派生变量11第3章3.
1作为事实表聚合的派生变量.
113.
2创建PredictiveAnalysis中的派生变量.
123.
3在PredictiveAnalysis中创建分箱.
133.
4在PredictiveAnalysis中编辑派生变量和分箱.
153.
5在PredictiveAnalysis中删除派生变量和分箱.
15PredictiveAnalysis模型16第4章4.
1在PredictiveAnalysis中添加模型.
164.
1.
1PredictiveAnalysis模型的数据类型.
174.
2在PredictiveAnalysis中复制模型.
184.
3在PredictiveAnalysis中编辑模型.
194.
4在PredictiveAnalysis中删除模型.
194.
5在PredictiveAnalysis中重新生成模型.
194.
6在PredictiveAnalysis中重新生成统计数据.
19PredictiveAnalysis基于模型的Metric21第5章5.
1在PredictiveAnalysis中添加基于模型的Metric.
225.
1.
1基于模型的Metric的聚合函数.
235.
1.
2目标级别.
255.
2在PredictiveAnalysis中删除基于模型的Metric.
255.
3在PredictiveAnalysis中刷新基于模型的Metric.
255.
4在PredictiveAnalysis中清除基于模型的Metric.
255.
5在PredictiveAnalysis中发布基于模型的Metric.
265.
5.
1目标和Metric发布向导.
265.
6PredictiveAnalysis中的基于模型的Metric列表.
32预测性分析33第6章6.
1选择要在预测性分析中分析的预测性模型.
336.
2分析目录中的预测性分析示例.
336.
3基于预测性模型和目标的影响因子详细信息分析.
346.
3.
1配置基于目标的影响因子详细信息分析.
356.
3.
2设置基于目标的影响因子详细信息和影响因子详细信息分析中的显示选项.
356.
4基于预测性模型的个体列表.
366.
4.
1配置个体列表分析.
366.
5基于预测性模型的影响因子详细信息分析.
376.
5.
1配置影响因子详细信息分析.
376.
5.
2设置基于目标的影响因子详细信息和影响因子详细信息分析中的显示选项.
386.
6基于预测性模型的影响因子增益图分析.
396.
6.
1配置影响因子增益图分析.
39SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南46.
7基于预测性模型的关键影响因子分析.
406.
7.
1配置关键影响因子分析.
416.
8基于Metric的Metric预测器分析.
426.
8.
1配置Metric预测器分析.
436.
8.
2什么是Metric预测器趋势消除平均值886.
9基于预测性模型的模型增益图分析.
896.
9.
1配置模型增益图分析.
896.
9.
2模型增益图提示.
906.
10基于预测性模型的变量剖析箱线图.
916.
10.
1配置变量剖析箱线图分析.
926.
11PredictiveAnalysis术语.
936.
11.
1什么是分箱936.
11.
2什么是布尔值946.
11.
3什么是派生变量946.
11.
4什么是目标946.
11.
5什么是目标状态956.
11.
6什么是基于目标的分箱966.
11.
7什么是颗粒966.
11.
8什么是影响因子变量966.
11.
9什么是加入者986.
11.
10什么是离开者986.
11.
11什么是Metric986.
11.
12什么是总体986.
11.
13什么是预测性模型996.
11.
14什么是均方根误差996.
11.
15什么是规则引擎996.
11.
16什么是抽样995目录6.
11.
17什么是变量99PredictiveAnalysis术语101第7章7.
1什么是分箱1017.
2什么是布尔值1017.
3什么是派生变量1017.
4什么是目标1027.
5什么是目标状态1037.
6什么是基于目标的分箱1037.
7什么是颗粒1047.
8什么是影响因子变量1047.
8.
1PredictiveAnalysis模型的数据类型.
1047.
9什么是加入者1057.
10什么是离开者1067.
11什么是Metric1067.
12什么是总体1067.
13什么是预测性模型1067.
14什么是均方根误差1077.
15什么是规则引擎1077.
16什么是抽样1077.
17什么是变量107更多信息108附录A索引.
110SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南6第1章PredictiveAnalysis利用BusinessObjectsPredictiveAnalysis可生成显示变量之间关系的模型,并确定该特定变量或目标变量的关键影响因子.
在PredictiveAnalysis中,将使用:总体确定要分析的组.
如果正在创建Metric预测器分析,则无需执行此操作.
派生变量可以自定义细化结果的变量,并对变量内容执行分箱操作以便按组显示趋势.
如果正在创建Metric预测器分析,则无需执行此操作.
模型配置一个模型分析,它包括可纳入分析中的总体、派生变量、影响因子和目标.
如果正在创建Metric预测器分析,则无需执行此操作.
Metric可以创建基于模型的Metric,将使用它们来改善模型.
预测性分析PredictiveAnalysis提供了可用于模型的预定义分析.
第2章PredictiveAnalysis总体任何分析都需要对数据的定义进行分析.
以下影响因子分析的数据是在总体中定义的:影响因子详细信息关键影响因子影响因子增益图模型增益图变量剖析箱线图个体列表本节说明如何使用总体.
可以执行以下操作:添加、编辑和删除总体更改总体列表视图相关主题第37页上的"基于预测性模型的影响因子详细信息分析"第40页上的"基于预测性模型的关键影响因子分析"第39页上的"基于预测性模型的影响因子增益图分析"第89页上的"基于预测性模型的模型增益图分析"第91页上的"基于预测性模型的变量剖析箱线图"第36页上的"基于预测性模型的个体列表"2.
1在PredictiveAnalysis中添加总体1.
在"PredictiveAnalysis">"总体"中,从下拉列表中选择要在其中创建总体的总体区.
2.
单击"添加".
"创建总体"向导将打开.
3.
在"集合"步骤中,从列表中选择一个集合类型.
注意:可以按集合或组来查看源集合列表.
要创建集合,请参阅SetAnalysis文档.
如果选择"单一集",则需要选择子集.
如果选择"迁移者"、"重叠成员"、"同时出现的加入者"或"同时出现的离开者",则需要选择目标集合.
4.
指定时间段:要指定周期,请激活"最近",并设置周期数.
要指定月份,请激活"对于",并选择月份和年份.
5.
单击"下一步".
6.
在"过滤器"步骤中,从"可用条件"列表中选择条件,然后使用双箭头按钮将它们移到"选定条件"列表中.
7.
单击"下一步".
8.
在"属性"步骤中,键入所创建总体的名称.
9.
如果想要其他人能够使用此总体,请激活"公用".
10.
单击"完成".
所创建的总体即会出现在"总体"列表中.
右侧的面板显示总体的详细信息.
相关主题第105页上的"什么是加入者"第106页上的"什么是离开者"第106页上的"什么是总体"2.
2在PredictiveAnalysis中编辑总体1.
在"PredictiveAnalysis">"总体"中,从下拉列表中选择要在其中创建总体的总体区.
2.
选择要编辑的总体.
3.
单击"编辑".
4.
"编辑总体"向导出现,其工作流与添加总体时使用的工作流相同.
相关主题第8页上的"在PredictiveAnalysis中添加总体"9在PredictiveAnalysis中编辑总体2.
3在PredictiveAnalysis中删除总体1.
在"PredictiveAnalysis">"总体"中,从下拉列表中选择要在其中创建总体的总体区.
2.
选择要删除的总体.
3.
单击"删除",然后单击"确定".
2.
4PredictiveAnalysis中的总体列表在"PredictiveAnalysis">"总体"中,可以按以下方式查看"总体"列表:简单列表选择此选项,以便查看"总体"区域各个总体的简单列表.
按集合选定此选项可按集合查看总体列表.
注意:只有在总体基于集合Universe时,此选项才可用.
显示组选定此选项可按集合组查看列表按子集选定此选项可按子集查看列表,例如按加入者或离开者子集.
SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南10第3章PredictiveAnalysis中的派生变量在设置分析时,可自定义变量以抽取专门的信息.
例如,从变量"所有者"可抽取某一年龄范围的所有者.
可以在PredictiveAnalysis中创建派生变量,而不用在Universe中创建变量.
此外,可以按年龄对结果进行分箱以细化"所有者"的结果.
可以使用带算术或逻辑运算符的度量,以构成更复杂的表达式.
利用派生变量可完成以下操作:利用依据事实表计算所得的聚合,对度量指定不同的日期限制.
为交叉销售分析创建Universe度量的副本.
创建表示指定集合中的成员资格的变量(例如,"常客"的成员).
试用表示替代方法的私有变量,然后选择一个,使其可供他人使用.
如果要使用以下分析,则必须创建布尔值目标变量:影响因子增益图模型增益图在"PredictiveAnalysis">"派生变量"中,可以创建、编辑和删除派生变量及分箱.
相关主题第39页上的"基于预测性模型的影响因子增益图分析"第89页上的"基于预测性模型的模型增益图分析"3.
1作为事实表聚合的派生变量PredictiveAnalysis允许使用公式编辑器定义派生变量.
派生变量允许用户在PredictiveAnalysis中使用事实表数据.
度量的派生变量语法派生变量定义中使用的一般度量语法如下(方括号[]代表可选参数):,[Dateexpression],[Dateexpression]]>例如:,{1/1/2002},CurrentDate()>Sumofprofitfrom1/1/2002untiltoday,withnullsreplacedby0,CurrentDate()-30*6,CurrentDate()>Maximumordersizeinthelast180days,withnullsreplacedby100,Date(CurrentYear(),CurrentMonth()-6,CurrentDay()),CurrentDate()>Maximumordersizeinthelast6monthswithnullsreplacedby03.
2创建PredictiveAnalysis中的派生变量1.
在"PredictiveAnalysis">"派生变量"中,从下拉列表中选择变量主题区.
2.
单击"添加".
3.
选择"新建派生变量".
4.
在"创建变量"面板的"变量名称"框中键入变量的名称.
5.
如果想要其他人能够使用此变量,请激活"公用".
6.
选择"数据类型":布尔值日期数值字符注意:可将使用日期的公式视为数据或数字值,代表代表无变化增加的天数.
在模型定义中使用时,请避免诸如"出生日期"等显式日期,而是改为依赖于代表日期之差的数字,例如定义为"currentDate()-DateOfBirth"的"年龄".
7.
通过从"对象"及"函数和运算符"列表中双击项目,指定"公式"框中的派生变量.
可以使用以下源数据:SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南12与选定主题区对应的Universe中的维Universe中的度量与选定主题区关联的集合中的成员资格(如果该主题区基于集合).
举例来说,基于应用程序服务器时钟返回当前日期或当前月份的日期函数.
可以使用运算符、函数和聚合来合并或转换这些日期函数,以便得到派生变量定义.
从派生变量定义的角度来看,共有两种类型的度量:带有提示的度量和不带提示的度量.
将"按原样"使用不带提示的度量.
举例来说,代表维表数值字段的度量(如"年龄").
另一种度量是基于时间的聚合,如"前30天的收入总和"或"自上一笔订单以来的时间(天数总和)".
在这些例子中,需要附加信息才能解析值:空值替代常量聚合类型开始日期结束日期注意:在公式区域中插入代表基于时间的聚合的度量后,必须为公式区域中的度量定义在紧靠右尖括号(">")前面的位置输入适当的参数值.
要为派生变量定义使用总体中的成员资格,必须使用带PopulationName参数的isinpopulation()函数.
8.
要向公式中添加某个具体日期,请单击"日期"旁边的图标.
9.
单击"保存".
3.
3在PredictiveAnalysis中创建分箱分箱是一种将变量的所有值压缩为较小数字的方式,其方法是将可能值的范围细分为分组或"箱".
1.
在"PredictiveAnalysis">"派生变量"中,从下拉列表中选择变量主题区.
2.
选择要依据其创建分箱的变量.
3.
单击"添加".
4.
选择"新建分箱".
5.
在"创建分箱"面板的"分箱名称"框中键入变量的名称.
默认情况下会使用变量名称,但最好使用唯一的名称.
13在PredictiveAnalysis中创建分箱6.
要允许其他人使用此变量,请激活"公用".
7.
选择"变量类型".
8.
设置箱数.
9.
选择"计算"选项:如果要基于数字变量分箱,则选项为:每个箱的计数相等此选项将创建一些箱,其中分入每个箱的指定有效总体中的记录数大致相同("四等分分箱").
每个箱宽度相等此选项将创建其值范围宽度相同的多个箱,例如,以五年为间隔的分箱.
如果要基于称名变量分箱,则选项为:每个箱的计数相等此选项与数字变量的该选项相同,只是没有依据其对值进行分组的假定分类.
类别的相等数目此选项安排每个箱将相同数量的非重复值分组在一起,例如,其中每个箱包含相同数量居住地的"居住地"分箱.
对于称名变量,请选择一个较小的箱数(比如2),然后再通过"编辑"创建其他的箱.
10.
选择要用于定义初始箱定义的总体.
此参考总体可提供有关分入具体各箱中的记录数的快速反馈.
将箱定义保存到分箱后,将不再保留该总体.
注意:可以更改"可用总体"列表11.
单击"确定".
相关主题第101页上的"什么是分箱"第10页上的"PredictiveAnalysis中的总体列表"SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南143.
4在PredictiveAnalysis中编辑派生变量和分箱1.
在"PredictiveAnalysis">"派生变量"中,从下拉列表中选择变量主题区.
2.
选择要编辑的项目.
3.
单击"编辑".
如果要编辑变量,"编辑变量"面板与"创建变量"面板和工作流相似.
如果要编辑分箱,"编辑分箱"面板与"创建分箱"面板和工作流相似.
相关主题第12页上的"创建PredictiveAnalysis中的派生变量"第13页上的"在PredictiveAnalysis中创建分箱"3.
5在PredictiveAnalysis中删除派生变量和分箱1.
在"PredictiveAnalysis">"派生变量"中,从下拉列表中选择变量主题区.
2.
选择要删除的项目.
3.
单击"删除",然后单击"确定"确认所做的操作.
15在PredictiveAnalysis中编辑派生变量和分箱第4章PredictiveAnalysis模型在定义总体并根据需要定义任何派生变量之后,就需要生成模型.
注意:要创建模型,必须具有一个总体,但不要求具有派生变量.
相关主题第8页上的"在PredictiveAnalysis中添加总体"第12页上的"创建PredictiveAnalysis中的派生变量"4.
1在PredictiveAnalysis中添加模型1.
在"PredictiveAnalysis">"模型"中,从下拉列表中选择模型主题区.
2.
单击"添加".
将出现"创建模型"向导.
3.
在"总体"步骤中,从"可用总体"列表中选择一个总体.
注意:可以更改"可用总体"列表4.
单击"下一步".
5.
在"影响因子"步骤中,通过执行以下操作之一来选择对象:双击某个对象.
突出显示某对象并单击双箭头按钮.
当对象移到"选定对象"列表中时,将出现数据和分箱类型.
6.
从列表中选择数据和分箱类型.
7.
单击"下一步".
8.
在"目标"步骤中,通过执行以下操作之一来选择对象:双击某个对象.
突出显示某对象并单击双箭头按钮.
9.
单击"下一步".
10.
在"属性"步骤中,键入新模型的名称.
11.
要使此模型可供他人使用,请激活"公用".
12.
设置"刷新类型":激活"使用集合",以便在刷新关联总体定义中使用的集合时刷新模型.
如果需要独立于集合刷新进行计划的刷新(例如,通过DashboardBuilder计划程序或PerformanceManager规则),请激活"独立刷新".
13.
设置"刷新范围":如果希望在刷新模型时将大多数统计数据和Metric与模型关联,请激活"仅刷新统计结果".
激活"重新生成模型"以允许刷新统计数据,以及重新生成最佳分箱和计算在生成模型分数时使用的公式.
此选项通常与"个体列表"分析一起使用.
有少数统计数据也只会在重新生成模型时计算-特别是"净相关性".
注意:"重新生成模型"需要比"仅刷新统计"花更多的计算时间,因为它需要多次传递数据.
14.
单击"完成".
相关主题第104页上的"PredictiveAnalysis模型的数据类型"第10页上的"PredictiveAnalysis中的总体列表"第101页上的"什么是分箱"4.
1.
1PredictiveAnalysis模型的数据类型对象影响数据在模型中的显示方式.
目标数据类型影响数据类型源数据类型源不提供称名字符DesktopIntelli-gence对象连续、不提供连续、序数数值不提供不提供日期17在PredictiveAnalysis中添加模型目标数据类型影响数据类型源数据类型源布尔值称名布尔值派生变量不提供称名字符连续、不提供连续、序数数值不提供不提供日期连续数据类型连续数据类型是对应于数字变量的默认数据类型.
请不要将此类型用于那些表示数字代码而不是实际数字的变量(例如,邮政编码);应将此类变量视为称名变量.
称名数据类型称名数据类型具有一种不能排序的值,比如性别.
BusinessObjectsUniverse中的所有字符对象都将被视为称名对象.
序数数据类型序数变量已经过排序,但不成比例,比如邻近值之间的距离未定义就是一个例子.
相关主题第101页上的"什么是布尔值"4.
2在PredictiveAnalysis中复制模型1.
在"PredictiveAnalysis">"模型"中,从下拉列表中选择模型主题区.
2.
选择要复制的模型.
3.
单击"复制".
该模型的副本将出现在列表中.
SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南184.
3在PredictiveAnalysis中编辑模型1.
在"PredictiveAnalysis">"模型"中,从下拉列表中选择模型主题区.
2.
选择要编辑的模型.
3.
单击"编辑".
"编辑模型"面板与"创建模型"面板和工作流相似.
相关主题第16页上的"在PredictiveAnalysis中添加模型"4.
4在PredictiveAnalysis中删除模型1.
在"PredictiveAnalysis">"模型"中,从下拉列表中选择模型主题区.
2.
选择要删除的模型.
3.
单击"删除",然后单击"确定"确认所做的操作.
4.
5在PredictiveAnalysis中重新生成模型如果更改了变量和数据,则需要重新生成模型.
这样会更新模型结构.
1.
在"PredictiveAnalysis">"模型"中,从下拉列表中选择模型主题区.
2.
选择要重新生成的模型.
3.
单击"重新生成模型".
4.
6在PredictiveAnalysis中重新生成统计数据如果更改了数据,则需要重新生成模型.
1.
在"PredictiveAnalysis">"模型"中,从下拉列表中选择模型主题区.
2.
选择要重新生成其统计数据的模型.
19在PredictiveAnalysis中编辑模型3.
单击"仅刷新统计".
SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南20第5章PredictiveAnalysis基于模型的Metric模型可创建统计数据,例如陈旧度.
这些统计数据显示在PredictiveAnalysis以及时间序列分析中.
通常,由预测性模型计算的统计数据可量化影响因子和目标变量之间的关系,但它也可以是描述性统计数据,概述影响因子在总体(与模型关联)中的分布的某些情况,例如,"年龄"的平均值或"前30天内的购买规模"的最大值.
某些统计数据对于自动模型管理可能非常重要,如均方根误差或目标变量陈旧度.
可以在规则中使用这些统计数据,以便检测何时在仅统计数据刷新模式下重新生成模型,或者在模型的刷新未被计划(例如,用于记分列表,但不用于统计数据计算)时触发模型重新生成过程.
注意:只能从最近的预测性模型刷新中获取值.
在"Metric"页中,可以对基于预测性模型的Metric执行以下操作:添加注意:在本文档中,将学习如何创建基于预测性模型的Metric,它是分析所必需的Metric.
如果要创建一般Metric和手动输入Metric,请参阅PerformanceManager文档.
删除刷新清除发布相关主题第107页上的"什么是均方根误差"第107页上的"什么是变量"第32页上的"PredictiveAnalysis中的基于模型的Metric列表"5.
1在PredictiveAnalysis中添加基于模型的Metric1.
在"PredictiveAnalysis">"Metric"中,从下拉列表中选择主题区.
2.
从集合Universe下拉列表中选择一个集合.
注意:此选项只可用于包含集合的主题.
3.
单击"添加".
4.
从"添加"子菜单中选择"新建基于模型的Metric",将出现"创建Metric"向导.
5.
在"选择"步骤中,选择一个模型.
6.
(可选)选择聚合函数.
可用函数取决于所选择的模型.
7.
要为模型选择影响因子,请激活"选择影响因子".
8.
要为模型选择分箱,请激活"选择分箱",然后从列表中选择一个分箱.
注意:如果尚未在派生变量下定义和在模型中使用箱,则此选项不可用.
9.
单击"下一步".
10.
在"属性"步骤中,键入Metric的名称.
11.
键入Metric的说明.
12.
选择"计算间隔".
计算间隔为Metric提供日期条件.
组成Metric的时间段的持续时间称为"Metric颗粒".
从列表中选择一种颗粒.
此列表是在安装设置中创建的(有关设置颗粒的信息,请参阅"仪表盘和分析设置"文档).
13.
选择"刷新类型":选择"使用模型",以便在刷新其模型时刷新Metric.
选择"独立刷新"以允许手动刷新Metric.
14.
选择"存储选项":选择"存储所有Metric值",以便使用Metric的全部历史记录来预测趋势.
因为Metric值需要的存储空间很少,所以建议使用此选项.
选择"只存储上一个Metric值",以便只存储上一个Metric值.
选择"禁用",这样模型将不会依赖于上一个Metric值.
SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南2215.
在"参数"部分中,选择一个"默认平滑"选项.
可利用"默认平滑"列表来指定统计变换,如果用户激活平滑列表中的"默认平滑"选项,则会在对Metric进行报告时使用该变换.
所探查数据的特性以及您希望回答的问题确定了最适合的平滑类型.
可用的变换由管理员在安装和配置期间确定.
16.
从"以下时候趋势良好"列表中选择以下选项之一:增加如果趋势在增加时良好,则选择"增加".
下降如果趋势在下降时良好,则选择"下降".
符合目标如果趋势在符合目标时良好,则选择"符合目标".
17.
为模型选择一个所有者.
可以选择中央管理控制台中的任何名称.
18.
单击"完成".
5.
1.
1基于模型的Metric的聚合函数聚合函数基于值集进行计算以返回单一值.
以下各表阐述了数据类型和聚合之间的关系.
非数字数据类型影响因子级别影响因子的度量有效性(用于"预测"目标值)重要性如果>5,最佳分箱可能会不再适用,因而需要重新生成陈旧度只在重新生成模型时计算的高级Metric(排除"较强"影响因子后的度量预测力)排除"较强"影响因子后的度量预测力净相关性缺失百分比、其他百分比、超出范围百分比数据质量"%失败"和"均方根误差"如何呢23在PredictiveAnalysis中添加基于模型的Metric数字数据类型影响因子级别影响因子的度量有效性(用于"预测"目标值)重要性如果>5,最佳分箱可能会不再适用,因而需要重新生成陈旧度排除"较强"影响因子后的度量预测力净相关性(仅限重新生成时)最小值、最大值、平均值、方差、标准偏差描述性统计数据缺失百分比、超出范围百分比数据质量布尔值目标数字目标影响因子箱级别箱重要性带符号的箱重要性箱重要性带符号的箱重要性目标偏差带符号的目标偏差加权的目标偏差基于目标的影响目标秩目标率目标比率目标秩平均目标值平均目标比率目标方差和标准偏差基于目标的分布计数频率(%分布)箱平均值(适用于数字影响因子)计数频率(%分布)平均(影响因子)值非基于目标的分布SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南245.
1.
2目标级别替代模型质量Metric:"预测"或"分数"变量的重要性Metric通用模型质量Metric的很好选择仅限模型质量Metric均方根误差(RMSE)陈旧度检测分类率(布尔值目标)R2(连续目标)5.
2在PredictiveAnalysis中删除基于模型的Metric1.
在"PredictiveAnalysis">"Metric"中,从下拉列表中选择Metric组.
2.
从列表中选择要删除的Metric.
3.
单击"删除",然后单击"确定"确认所做的操作.
5.
3在PredictiveAnalysis中刷新基于模型的Metric1.
在"PredictiveAnalysis">"Metric"中,从下拉列表中选择Metric组.
2.
从列表中选择要刷新的Metric.
3.
单击"刷新".
将出现一个面板,警告您操作执行时间可能很长.
4.
单击"确定"继续.
5.
4在PredictiveAnalysis中清除基于模型的Metric如果已至少刷新了选定Metric一次,则可以清除Metric历史记录.
25在PredictiveAnalysis中删除基于模型的Metric如果需要清空Metric历史记录部分中的数据并从PerformanceManager资源库的ci_probe_value表中删除Metric数据,则需要清除Metric.
1.
在"PredictiveAnalysis">"Metric"中,从下拉列表中选择Metric组.
2.
从列表中选择要清除的Metric.
3.
单击"清除".
4.
在"Metric清除"面板中,选择以下选项之一:清除所有周期选择此选项以清除Metric中的所有周期.
选择要清除的以前周期选择此选项以选择一个特定周期,然后在数字框中指定要清除的周期数.
周期由创建Metric时选择的日历定义.
5.
单击"确定".
5.
5在PredictiveAnalysis中发布基于模型的Metric1.
在"PredictiveAnalysis">"Metric"中,从下拉列表中选择Metric组.
2.
从列表中选择要发布的Metric.
3.
单击"发布".
此时将出现"目标和Metric发布"向导.
5.
5.
1目标和Metric发布向导创建目标后,请使用"目标和Metric"发布向导将目标分发给个体或组.
之所以要发布目标,有以下几个原因:使用户能够将重点放在正确的目标上能够通过讨论线索和以前的操作进行协作推荐与目标绩效、其他报表及操作关联的操作"目标和Metric发布"向导包含以下组成部分以帮助发布目标或Metric:战略何人SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南26何物何时操作摘要5.
5.
1.
1目标和Metric发布向导的"战略"步骤选择要在其中创建角色的战略.
继续执行"何人"步骤.
相关主题第27页上的"目标和Metric发布向导的"何人"步骤"5.
5.
1.
2目标和Metric发布向导的"何人"步骤1.
为您自己选择一个职务角色.
例如,如果您是主管工程部门和测试部门的副总裁,但只想向测试部门发送信息,请为测试部门指定您的职务角色.
执行以下操作之一:从列表中选择一个职务角色.
单击"选择另一个角色",然后在"职务角色"面板中选择此角色所在的组,从列表中选择一个职务角色,并单击"确定".
2.
选择应看到信息的人员:如果选择"我团队中的人员",则需要从以下选项中进行选择:如果选择"我团队中的每位人员",则会显示此团队中的成员以及列出了成员及其职称的"人员身份"链接.
如果选择"我的所有直接下属",则会显示您的所有直接下属以及列出了这些人员及其职称的"人员身份"链接.
如果选择"团队中的特定人员",则会出现一个子面板,可在其中按团队角色或个人选择收件人,然后单击"添加"将他们添加到"选定的成员"面板.
"人员身份"链接列出了选定的个人(以及团队角色内的人员)和他们的职称.
我的经理如果选择"其他人员",请从以下项中进行选择:组织结构图角色-已创建的角色的列表.
个体-所有个体的列表其他角色-组织内其他角色的列表.
27在PredictiveAnalysis中发布基于模型的Metric注意:在选择列表时,可使用一个列表框来选择按整个公司查看列表还是查看特定组内的列表.
3.
单击"下一步".
相关主题第28页上的"目标和Metric发布向导的"何物"面板"5.
5.
1.
3目标和Metric发布向导的"何物"面板可利用"何物"步骤来指定要发布的目标切片.
可以保护维切片的安全.
注意:如果基于安全的切片Metric发布目标,默认情况下发布将遵循用户安全规则并包含Metric权限.
1.
选择要发送的对象:如果选择"目标",请从滚动列表中选择要发布的目标.
注意:滚动列表可能包含所有目标切片,也可能包含列表中的特定目标组.
如果似乎缺少某个目标,请单击"刷新".
可通过单击"查看目标"来查看目标的分析.
如果选择"Metric",请从滚动列表中选择要发布的Metric.
注意:滚动列表可能包含所有Metric,也可能包含列表中列出的特定Metric组.
如果似乎缺少某个Metric,请单击"刷新".
可通过单击"查看Metric"来查看Metric的分析.
2.
单击"下一步".
相关主题第28页上的"目标和Metric发布向导的"何时"面板"5.
5.
1.
4目标和Metric发布向导的"何时"面板"计划分发信息"指明对Metric或目标的Metric进行评估所依据的计划.
单击"下一步".
SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南28相关主题第29页上的"目标和Metric发布向导的"操作"步骤"5.
5.
1.
5目标和Metric发布向导的"操作"步骤1.
选择想要向收件人推荐的操作,方法是单击某个操作,然后按住Ctrl键并单击以选择其它操作.
2.
单击"添加".
3.
选择某项操作,然后单击"编辑操作",并编辑该操作的参数.
所选的操作决定默认的"推荐的操作"文本.
默认文本所选操作CallVendorCallVendorClickHeretocheckproductinventoryCheckInventoryCreateanewpublicationCreateanewpublica-tion在此处键入描述下一步骤的文本.
注意:可以使用此操作依据切片目标或非切片目标的状态来激活某项操作.
自定义操作Investigatedocument注意:可使用此操作将切片传递到DesktopIntelli-gence文档.
为此,请编辑URL以指定提示和一个切片变量:$SLICE_NAME$或$SLICE_CODE$.
例如,&nbPrompts=1&Region=$SLICE_NAME$InvestigaterelateddocumentInvestigateTY-LYAnalyticInvestigaterelatedTY-LYAnalysis29在PredictiveAnalysis中发布基于模型的Metric默认文本所选操作ScheduleMeet-ingwithconcernedparties注意:如果使用此默认文本,则"ScheduleMeeting"将显示为一个链接,单击它将打开收件人的Outlook日历.
ScheduleMeetingwithConcernedPar-tiesSendEmailtoconcernedpartiesSendEmail注意:可以依据切片目标或非切片目标的状态来激活某项操作.
4.
要个性化"推荐的操作文本",请手动更改文本,或单击"个性化".
在"个性化"面板中,按"战略"、"角色"和"用户"选择属性,然后单击"确定".
5.
如果要插入如下链接,请选择"帮助插入链接":"至文档",例如"CallVendor"操作的供应商电话清单.
从"所有文档"列表或"子文件夹"文档列表中选择一个链接:"至Web页",例如,指向销售供应商站点.
键入:URL要个性化此文本,请单击"个性化".
在"个性化"面板中,按"战略"、"角色"和"用户"选择属性,然后单击"确定".
链接文本目标值6.
单击"插入链接",然后单击"确定".
7.
操作将按顺序执行.
要更改操作的顺序,请使用"上移"和"下移".
8.
在每项操作上,设置推荐操作:如果操作在任何状态下都应运行,请选择"总是".
如果操作只有在状态为特定颜色时才应运行,请选择"仅限以下状态"和状态的颜色.
9.
单击"下一步".
SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南30相关主题第31页上的"目标和Metric发布向导的"摘要"面板"5.
5.
1.
6目标和Metric发布向导的"摘要"面板"摘要"面板显示为要发布的目标或Metric选择的设置.
1.
如果要更改战略,请单击所选内容,向导将返回到"战略"面板.
2.
报表的名称将默认为所选Metric或目标的名称.
如果要更改此名称,请编辑"名称"框中的文本.
3.
(可选)键入要随目标或Metric一起显示的说明.
4.
选择"优先级".
5.
如果要修改收件人,请单击所选内容,向导将返回到"何人"面板.
6.
如果要更改所示的文档,请单击所选内容,向导将返回到"何物"面板.
7.
要修改高级选项,请单击"高级".
在"高级选项"面板中,可选择进行以下操作:选择"发送电子邮件通知",以便在刷新Metric时以及目标收件人的"我的目标"收件箱中有一个"目标活动"时,通知目标收件人.
如果要修改收件人的"我的目标"收件箱中保留的流程和目标活动数,请更改"保留的数量"框中的设置.
此设置适用于流程预订文档.
例如,如果保留的数量为2,则将始终为收件人保留由最后两次Metric刷新触发的最后两个目标活动.
后续的刷新操作将删除前两个目标活动的最旧条目.
如果要共享此操作,请激活"对所有收件人共享操作".
否则,默认值为"作为个体维护".
所有目标预订都可能有一些关联的操作.
在收件人之间共享了操作后,他们可查看其他收件人执行的操作.
共享操作适用于面向团队的任务,在这些任务中,收件人可以相互分享操作.
"作为个体维护"意味着收件人无法查看其他收件人执行的操作.
个体操作是目标收件人独立完成的任务.
单击"确定".
8.
单击"创建发布".
31在PredictiveAnalysis中发布基于模型的Metric相关主题第27页上的"目标和Metric发布向导的"战略"步骤"第27页上的"目标和Metric发布向导的"何人"步骤"第28页上的"目标和Metric发布向导的"何物"面板"5.
6PredictiveAnalysis中的基于模型的Metric列表可以按以下方式查看基于模型的Metric列表:简单列表选择此选项以查看Metric的简单列表.
按度量选择此选项以便按Metric所基于的度量查看Metric的列表.
按集合选定此选项可按集合查看总体列表.
注意:只有在Metric基于集合Universe时,此选项才可用.
显示组选定此选项可按集合组查看列表按子集选定此选项可按子集查看列表,例如按加入者或离开者子集.
SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南32第6章预测性分析6.
1选择要在预测性分析中分析的预测性模型1.
在"DashboardBuilder">"创建新分析"中,选择分析"预测性分析"类别.
2.
选择模型所在的Universe.
3.
选择模型.
相关主题第89页上的"基于预测性模型的模型增益图分析"第40页上的"基于预测性模型的关键影响因子分析"第39页上的"基于预测性模型的影响因子增益图分析"第37页上的"基于预测性模型的影响因子详细信息分析"第34页上的"基于预测性模型和目标的影响因子详细信息分析"6.
2分析目录中的预测性分析示例分析目录中PredictiveAnalysis示例包括的分析基于以下分析:影响因子分析基于目标的影响因子详细信息影响因子详细信息影响因子增益图关键影响因子模型增益图变量剖析箱线图列表和预测Metric预测器个体列表有关使用这些分析的信息,请参阅PredictiveAnalysis文档.
相关主题第34页上的"基于预测性模型和目标的影响因子详细信息分析"第36页上的"基于预测性模型的个体列表"第37页上的"基于预测性模型的影响因子详细信息分析"第39页上的"基于预测性模型的影响因子增益图分析"第40页上的"基于预测性模型的关键影响因子分析"第42页上的"基于Metric的Metric预测器分析"第89页上的"基于预测性模型的模型增益图分析"第91页上的"基于预测性模型的变量剖析箱线图"6.
3基于预测性模型和目标的影响因子详细信息分析PredictiveAnalysis中的"基于目标的影响因子详细信息"分析可揭示出变量与关键结果或目标之间的关系的准确特性.
基于目标的影响因子详细信息分析可提供:由支持关键影响因子分析的相同建模引擎所计算出的统计数据直方图显示.
单一影响因子变量和单一结果或目标之间的关系的详细视图.
在需要达到以下目标时使用基于目标的影响因子详细信息:在变量和结果度量或指标之间的关系中确定"热点"(统计值异常高或低的区域).
依据按箱列出的描述性统计数据,对关键影响因子中表现出重要作用的变量进行剖析.
利用基于目标的影响因子详细信息可回答如下问题:员工任期变量中的关键突变因素在于何处,何处的离职率最高什么年龄组证明了年龄作为购买频率影响因子的高度重要性对设备停工期和生产能力最具影响的是什么怎样做注意:关键影响因子分析(什么)和基于目标的影响因子详细信息分析(怎么做)可回答此问题.
相关主题第40页上的"基于预测性模型的关键影响因子分析"第104页上的"什么是影响因子变量"SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南346.
3.
1配置基于目标的影响因子详细信息分析1.
选择预测性模型.
2.
选择要显示的影响因子和目标.
3.
选择要显示的模型Metric并单击">>".
该Metric会显示在"选定Metric"列表中.
4.
选择显示选项.
5.
单击"确定"保存配置.
相关主题第33页上的"选择要在预测性分析中分析的预测性模型"第38页上的"设置基于目标的影响因子详细信息和影响因子详细信息分析中的显示选项"第102页上的"什么是目标"第106页上的"什么是Metric"第104页上的"什么是影响因子变量"6.
3.
2设置基于目标的影响因子详细信息和影响因子详细信息分析中的显示选项1.
选择想要对列表进行排序的顺序.
2.
选择分箱选项.
说明选项选择此选项,以便在生成模型之后生成最终分箱.
基础分箱预测性模型基于总体、影响因子和目标.
在派生变量下,可以为影响因子定义用户定义的分箱.
例如,可以为"年龄"定义一个分箱,以将"年龄"分成五个范围[0-25]、[25-40]、[40-60]、[60-80]、[80-100].
在生成预测性模型期间将用到此信息.
如果没有提供用户定义的分箱,系统会自动生成一个分箱.
注意:如果正在配置影响因子详细信息分析,则必须选择要进行最终分箱的目标.
目标的最终分箱35基于预测性模型和目标的影响因子详细信息分析相关主题第34页上的"基于预测性模型和目标的影响因子详细信息分析"第37页上的"基于预测性模型的影响因子详细信息分析"第101页上的"什么是分箱"6.
4基于预测性模型的个体列表个体列表分析可汇集一组个体的信息集,其中包括模型分数和派生变量.
如果想将预测性模型应用于集合成员,或应用于为确立目标、进行特殊处理和/或与外部系统集成而履行特定条件的个体时,可使用个体列表.
与其他分析一样,也可将个体列表刷新计划为定期进行.
可采用XML格式显示和存储此列表.
利用个体列表可回答如下问题:哪些员工是入选高级管理层的最佳人选相关主题第101页上的"什么是派生变量"第106页上的"什么是预测性模型"6.
4.
1配置个体列表分析1.
选择总体和过滤器(如果需要),然后单击"下一步".
2.
要从"可用对象"列表中选择项目,请单击它,然后单击">>".
可以添加额外列,然后选择以便只显示特定的行数.
3.
要从另一个模型添加列,请单击"添加其它列",选择一个对象,然后单击"确定".
该对象会显示在"选定对象"列表中.
注意:要从"选定对象"列表中删除对象,请选择对象,然后单击">".
37基于预测性模型的影响因子详细信息分析该Metric会显示在"选定Metric"列表中.
4.
选择显示选项.
相关主题第33页上的"选择要在预测性分析中分析的预测性模型"第38页上的"设置基于目标的影响因子详细信息和影响因子详细信息分析中的显示选项"第102页上的"什么是目标"第106页上的"什么是Metric"第104页上的"什么是影响因子变量"6.
5.
2设置基于目标的影响因子详细信息和影响因子详细信息分析中的显示选项1.
选择想要对列表进行排序的顺序.
2.
选择分箱选项.
说明选项选择此选项,以便在生成模型之后生成最终分箱.
基础分箱预测性模型基于总体、影响因子和目标.
在派生变量下,可以为影响因子定义用户定义的分箱.
例如,可以为"年龄"定义一个分箱,以将"年龄"分成五个范围[0-25]、[25-40]、[40-60]、[60-80]、[80-100].
在生成预测性模型期间将用到此信息.
如果没有提供用户定义的分箱,系统会自动生成一个分箱.
注意:如果正在配置影响因子详细信息分析,则必须选择要进行最终分箱的目标.
目标的最终分箱相关主题第34页上的"基于预测性模型和目标的影响因子详细信息分析"第37页上的"基于预测性模型的影响因子详细信息分析"第101页上的"什么是分箱"SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南386.
6基于预测性模型的影响因子增益图分析影响因子增益图分析使用标准累积提升图描述了影响因子变量与二值结果或目标之间的关系.
与影响因子详细信息和基于目标的影响因子详细信息一样,影响因子增益图分析按子范围(或箱)对变量进行剖析,但它在这样做时会同时考虑结果变量以及箱频率或计数.
影响因子箱沿水平轴依据响应率按降序放置.
模型线显示了通过将总体合计的增长百分比作为目标而可实现的信号累积百分比.
已假设信号或响应是出现频率最低的值.
利用影响因子增益图可回答如下问题:年龄作为每月电子邮件商业活动响应的影响因子的高度重要性是基于(a)一个或两个年龄带区中的峰值,(b)两个较大年龄带区之间的差异还是(c)随着年龄增大而发生的响应率逐渐增加或减少在需要达到以下目的时使用影响因子增益图:采用包含"所占总体百分比"的方式,确定变量与结果度量或指标之间的关系中的"热点"(统计值异常高或低的区域).
依据累积提升("重要性"计算的基准),对关键影响因子中表现得很重要的变量进行剖析.
确定要在创建群时使用的关键影响因子变量的最佳子范围.
6.
6.
1配置影响因子增益图分析1.
选择预测性模型.
2.
选择影响因子和目标.
3.
选择模型Metric并单击">>".
该Metric会显示在"选定Metric"列表中.
4.
选择Metric选项:39基于预测性模型的影响因子增益图分析说明选项选择此选项,将会在生成模型之后生成最终分箱.
目标的最终分箱预测性模型基于总体、影响因子和目标.
在派生变量下,可以为影响因子定义用户定义的分箱.
例如,通过把"年龄"分成五个范围:[0-25]、[25-40]、[40-60]、[60-80]、[80-100],可以为"年龄"定义一个分箱.
在生成模型期间将用到此信息.
如果没有提供用户定义的分箱,系统会自动生成一个分箱.
基础分箱选择此选项,将会为每个分箱首先显示最佳的最大提升回应.
最佳增益选择此选项,将会根据模型结果组织分箱.
模型增益相关主题第33页上的"选择要在预测性分析中分析的预测性模型"第104页上的"什么是影响因子变量"第106页上的"什么是预测性模型"第101页上的"什么是分箱"6.
7基于预测性模型的关键影响因子分析关键影响因子以图形方式显示了作为一个或多个关键结果的影响因子或预测因子的不同变量的重要性.
用户可配置关键影响因子以显示简单的"变量重要性"Metric,或最终得出对相关变量的影响的"净相关性"Metric.
在需要达到以下目的时使用关键影响因子:显示哪些度量或维可最为准确地预测关键结果.
确定是相同还是不同的变量导致了不同类型的结果.
这种分析揭示了基于目标的、影响因子级别的统计数据.
以下度量会影响此分析:重要性"重要性"衡量了变量单独能对目标值进行多大程度的预测.
它以最大可能值的百分比的形式显示.
SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南40陈旧度"陈旧度"是一种高级用户Metric.
它是基于模型自上次生成以来其重要性的变化程度计算得出的.
值大于5则表明需要重新生成此模型以重新优化变量基于目标的分箱.
净相关性"净相关性"是一种高级Metric,它表示在排除了模型中会带来重叠影响的其他影响因子后,用于预测目标值的变量的效用.
它是在简化模型时用于优先化的最佳Metric.
但是必须要小心,因为对于重要性较高的变量而言,如果它与在最新的刷新中影响能力稍强的另一个变量密切相关,则表现出的净相关性可能会极低(后续刷新中的随机变化可能会导致此类变量换位).
利用关键影响因子可回答如下问题:哪些属性和行为与高购买量紧密关联哪些与耗损的高风险紧密关联风险和收入结果的影响因子有哪些相同之处,在哪些方面不同应使用哪些维或度量来创建高价值、高潜在价值或高风险的群销售专业人员的成功取决于什么因素对设备停工期和生产能力最具影响的是什么怎样做注意:关键影响因子(什么)和基于目标的影响因子详细信息分析(怎么做)可回答此问题.
相关主题第34页上的"基于预测性模型和目标的影响因子详细信息分析"6.
7.
1配置关键影响因子分析1.
在分析编辑面板中,展开"选择要分析的模型",然后选择模型所在的Universe.
2.
从"选定模型"列表中选择预测性模型.
如果未显示模型,请单击"选定模型"旁边的刷新图标.
模型的影响因子和目标会出现在"关联的影响因子"列表和"选定的目标"列表中.
3.
从"要显示的Metric"列表中选择影响因子级别.
4.
在"显示选项"部分,配置以下选项:如果不希望列表中显示超过所选陈旧度的影响因子,请激活"隐藏陈旧度超过以下值的影响因子:",并键入限制值.
41基于预测性模型的关键影响因子分析如果希望按特定的顺序列出影响因子,请激活"按X排列X对于目标X",然后选择参数.
要创建从图例至文档的超链接,请激活"使用图例作为超链接转至",并浏览至该文档.
5.
单击"确定"保存更改.
相关主题第40页上的"基于预测性模型的关键影响因子分析"6.
8基于Metric的Metric预测器分析Metric预测器分析能够:以图形方式显示Metric历史记录,并预测出将来的一个或多个点.
自动检测周期(如重复出现的周内的某天或月内的某天模式)并针对其进行调整.
使用误差带区和溯及以往的1点预测,帮助用户判断预测可靠性.
在需要达到以下目的时使用Metric预测器:在不需要任何统计知识的情况下,预测出将来的多个时间序列Metric点,这些点可自动更新.
通过误差带区和溯及以往的预测重叠区,洞察预测的准确性.
利用Metric预测器分析可回答如下问题:在接下来的90天内,任何月末的最高需求量是否有可能超过计划的供应量销售代表是否有达不到销售目标的危险注意:用户可测试趋势消除方法和周期编码的所有组合,并基于以下标准选择最佳组合:排除其中Corr(predicted,actual)统计效果不明显的模型选择均方根误差最小的模型:RMSE=sqrt(sum((forecasti-actuali)2)/N)重要提示至少需要18个周期才能进行正确的预测.
不能将Metric切片用于这种分析.
SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南42相关主题第88页上的"什么是Metric预测器趋势消除平均值"6.
8.
1配置Metric预测器分析基于模型的Metric可用于此分析.
基于模型的Metric是在PredictiveAnalysis中创建的.
有关更多信息,请参阅PredictiveAnalysis文档.
1.
在分析的编辑面板中,展开"预测参数",并单击"选择Metric".
2.
选择基于模型的Metric.
3.
为了在每次刷新分析时都能选择不同的基于模型的Metric,请激活"添加提示",并键入要显示在提示窗口的提示文本.
此提示始终默认为上次使用提示选定的基于模型的Metric.
4.
指定预测周期数.
5.
展开"显示选项",并为分析键入标题.
6.
要设置从图表图例至中央管理服务器分析的超级链接,请激活"使用图例作为超级链接转至",并单击"浏览"以找到该分析.
超级链接文本以openAnalytic文本字符串形式显示在文本框中.
用户可以编辑此文本字符串.
有关openAnalytic的信息,请参阅本文档中以目标、Metric和Universe查询分析为起点的链接一节.
7.
选择误差带区宽度:选择"宽松的",则按+1.
96xL2至-1.
96xL2来计算误差带区.
选择"保守的",则按+3L2至-3L2来计算误差带区,其中L2是均方根误差.
误差带区显示允许的误差边界.
8.
选择抽样数据集,以将总体分成要在模型生成流程中使用的若干特定部分.
选择"完全的",则使用三个季度的数据用于估算,并使用一个季度的数据用于验证.
选择"优化的",则使用所有数据用于估算,并使用最后三分之二的数据用于验证.
默认模式为"完全的",它更适用于更小的数据集和趋势Metric.
"优化的"模式更适用于周期Metric.
43基于Metric的Metric预测器分析6.
8.
1.
1以目标、Metric和Universe查询分析为起点的链接6.
8.
1.
1.
1从基于目标、Metric或Universe查询的分析至多个文档的链接用户可创建从基于目标或Metric的分析至多个文档的链接.
这对于分析的向下钻取尤其有用.
1.
如何访问用于将分析链接到其他文档的选项,取决于是要创建新分析还是要编辑现有的分析.
如果要创建分析,请在InforView中执行以下操作之一:转至"打开">"DashboardBuilder">"创建新分析".
转至"文档列表">"新建">"分析".
如果要编辑分析,请选择该分析,然后单击"编辑".
2.
展开"导航".
3.
下一步取决于要执行以下哪项操作:如果要将分析的标题链接到多个文档,请单击"使用图例/标题作为超链接转至"下的"多个链接".
如果要提供数据点导航,以便用户可以单击Metric结果,然后查看那些用于显示该特定时间段的其它结果的已过滤文档,请单击"使用数据点作为超链接转至"下的"多个链接".
将出现"编辑导航链接"对话框.
4.
单击"添加",然后单击"浏览"以选择该文档;或者,如果要链接到Web页,请在文本框中键入该Web页的URL.
5.
可在此处为文档添加若干链接.
6.
单击"更新",然后单击"确定".
将出现指向多个文档的链接.
例如:DrillDownGroupLevel||openAnalytic.
jspDocumentName=Drill+Down+Group+Level&RepositoryType=C&RepositoryName=FeatureExamples&DocumentExt=rpt&DocumentId=AWbJOJEYvvVMnbtXEQ2An0s&sContentType=OnDemand&mode=full||TotalSales.
rpt||openAnalytic.
jspDocumentName=TotalSales.
rpt&RepositoryType=C&RepositoryName=FeatureSamples&DocumentExt=rpt&DocumentId=AdLEddSQNTlDhMiLiHoD7II&sContentType=OnDemand&mode=full||BusinessObjects||http://www.
businessobjects.
com在此示例中,创建了指向多个文档的链接:SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南44向下钻取组级别TotalSales报表www.
businessobjects.
com该链接的语法如下所示:name1||URL||name2||URL||name3||URL7.
要检查链接,请单击"确定".
将出现该分析.
8.
将光标放在数据点或标题上.
如果正确定义了链接,将出现一个弹出菜单,其中包含目标文档的列表.
9.
单击所选的目标文档.
注意:从目标和预测性分析链接时,必须手动输入链接.
相关主题第47页上的"目标、Metric和Universe查询分析中使用的OpenAnalytic变量"第47页上的"在指向文档的动态链接中使用变量"6.
8.
1.
1.
2从基于目标、Metric或Universe查询的分析至一个文档或分析的链接通过给分析添加链接,最终用户可以从一个分析导航到为进行进一步分析而提供信息的其它分析或文档.
可以在链接中包括提示参数.
添加提示参数意味着,在目标分析或文档上显示的数据是根据第一个分析上显示的值动态生成的.
1.
访问那些用于将分析链接到其它文档的选项的方式取决于是要创建分析还是要编辑现有的分析:如果要创建分析,请在InforView中执行以下操作之一:转至"打开">"DashboardBuilder">"创建新分析".
转至"新建">"分析".
如果要编辑分析,请选择该分析,然后单击"编辑".
45基于Metric的Metric预测器分析2.
展开"导航".
3.
下一步取决于要将标题还是数据点链接到目标文档:如果要将分析的标题链接到多个文档,请单击"使用图例/标题作为超链接转至"下的"浏览".
如果要提供数据点导航,以便用户可以单击Metric结果,然后查看那些用于显示该特定时间段的其它结果的已过滤文档,请单击"使用数据点作为超链接转至"下的"浏览".
将出现"编辑导航链接菜单"对话框.
4.
单击"添加",然后单击"浏览"以选择该文档;或者,如果要链接到Web页,请在文本框中键入该Web页的URL.
注意:从目标和预测性分析链接时,必须手动输入链接.
5.
单击"更新",然后单击"确定".
指向文档的URL将出现在URL框中.
URL如下所示:openAnalytic.
jspDocumentName=&RepositoryType=C&RepositoryName=&DocumentExt=&DocumentId=&sContentType=OnDemand&mode=full6.
要检查链接,请单击"确定".
将出现该分析.
7.
将光标放在数据点或标题上.
8.
在光标变成手形符号时,单击数据点或标题.
将出现目标文档.
相关主题第47页上的"目标、Metric和Universe查询分析中使用的OpenAnalytic变量"第44页上的"从基于目标、Metric或Universe查询的分析至多个文档的链接"第47页上的"在指向文档的动态链接中使用变量"第47页上的"在指向文档的动态链接中使用变量"SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南466.
8.
1.
1.
3在指向文档的动态链接中使用变量可以在指向文档的链接中包括变量,以便按特定的Metric、维、目标或集合的值过滤目标文档.
相关主题第47页上的"目标、Metric和Universe查询分析中使用的OpenAnalytic变量"6.
8.
1.
1.
3.
1目标、Metric和Universe查询分析中使用的OpenAnalytic变量下表列出在分析之间创建链接时可以使用的每个变量的说明.
注意:在一个要定义提示的Universe查询分析中可以使用所有OpenAnalytic变量.
说明变量MetricID$METRIC_ID$Metric名称$METRIC_NAME$主题ID$SUBJECT_ID$主题名称$SUBJECT_NAME$集合ID$SET_ID$集合名称$SET_NAME$第二个集合的ID(当Metric基于两个集合时)$SET2_ID$第二个集合的名称(当Metric基于两个集合时)$SET2_NAME$总体ID$POPULATION_ID$总体名称$POPULATION_NAME$维ID$DIM_ID$维名称$DIM_NAME$47基于Metric的Metric预测器分析说明变量第二个维的ID$DIM2_ID$第二个维的名称$DIM2_NAME$与分析关联的目标的名称$GOAL_NAME$与分析关联的目标的ID$GOAL_ID$切片的值(代码)$SLICE_CODE$切片的值(名称)$SLICE_NAME$来自源Universe的类ID$CONDITION_ID$度量名称$MEASURE_NAME$用于x轴的维的第一个切片(QOU)$MIN_SLICE$用于x轴的维的最后一个切片(QOU)$MAX_SLICE$用于x轴的维的当前切片(QOU)$CURRENT_SLICE$所显示周期的开始日期$BEGIN_DATE$所显示周期的结束日期$END_DATE$当前周期(与趋势中的数据点相对应)$CURRENT_DATE$所显示的当前区域的代码$MAP_CODE$所显示的当前区域的名称$MAP_NAME$所显示的当前区域的长名称$MAP_LONGNAME$模型ID$MODEL_ID$影响因素ID$INFLUENCER_ID$影响因素名称$INFLUENCER_NAME$SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南486.
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1目标差异和排列图分析的OpenAnalytic变量排列图分析$METRIC_ID$变量只能用于以排列图分析为起点的链接.
目标差异分析以下变量可用于以目标差异分析为起点的链接:$CONDITION_ID$$CONDITION_NAME$$DIM_ID$$DIM_NAME$$GOAL_ID$$MEASURE_NAME$$METRIC_ID$$METRIC_NAME$$POPULATION_ID$$POPULATION_NAME$$SET_ID$$SET_NAME$$SET2_ID$$SET2_NAME$$SLICE_CODE$$SLICE_NAME$$SUBJECT_ID$$SUBJECT_NAME$$USER$注意:在一个要定义提示的Universe查询分析中可以使用所有OpenAnalytic变量.
相关主题第47页上的"目标、Metric和Universe查询分析中使用的OpenAnalytic变量"49基于Metric的Metric预测器分析6.
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2地图分析的OpenAnalytic变量此表显示哪些变量可用于以使用Metric或Universe查询的地图分析为起点的链接.
注意:在一个要定义提示的Universe查询分析中可以使用所有OpenAnalytic变量.
使用Universe查询的地图分析使用Metric的地图分析变量地图项链接标题链接地图项链接标题链接XXXX$METRIC_ID$XXXX$METRIC_NAME$XXXX$SUBJECT_ID$XXXX$SUBJECT_NAME$XXXX$SET_ID$XXXX$SET_NAME$XXXX$SET2_ID$XXXX$SET2_NAME$XXXX$POPULATION_ID$XXXX$POPULATION_NAME$XXXX$DIM_ID$XXXX$DIM_NAME$X$GOAL_NAME$XX$GOAL_ID$XXX$SLICE_CODE$SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南50使用Universe查询的地图分析使用Metric的地图分析变量地图项链接标题链接地图项链接标题链接XXX$SLICE_NAME$XXXX$CONDITION_ID$XXXX$CONDITION_NAME$XXXX$MEASURE_NAME$XX$BEGIN_DATE$XX$END_DATE$XXX$MAP_CODE$XXXX$MAP_NAME$XX$MAP_LONGNAME$XXXX$USER$相关主题第47页上的"目标、Metric和Universe查询分析中使用的OpenAnalytic变量"6.
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3Metric列表和战略图分析的OpenAnalytic变量此表显示哪些变量可用于以Metric列表和战略图分析为起点的链接(仅当基于目标、Metric或Universe查询).
战略图Metric列表变量附加的分析标题链接XX$METRIC_NAME$51基于Metric的Metric预测器分析战略图Metric列表变量附加的分析标题链接XX$SUBJECT_ID$XX$SUBJECT_NAME$XX$SET_ID$XX$SET_NAME$XX$SET2_ID$XX$SET2_NAME$XX$POPULATION_ID$XX$POPULATION_NAME$XX$DIM_ID$XX$DIM_NAME$XX$GOAL_NAME$XX$SLICE_CODE$XX$SLICE_NAME$XX$CONDITION_ID$XX$CONDITION_NAME$XX$MEASURE_NAME$XX$USER$注意:在一个要定义提示的Universe查询分析中可以使用所有OpenAnalytic变量.
SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南52相关主题第47页上的"目标、Metric和Universe查询分析中使用的OpenAnalytic变量"6.
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4Metric树和Metric概述分析的OpenAnalytic变量此表显示哪些变量可用于以Metric树和Metric概述分析为起点的链接.
注意:在一个要定义提示的Universe查询分析中可以使用所有OpenAnalytic变量.
Metric概述Metric树变量数据点链接集合名称链接附加的分析X$METRIC_ID$XX$METRIC_NAME$XX$SUBJECT_ID$XXX$SUBJECT_NAME$XXX$SET_ID$XXX$SET_NAME$XX$POPULATION_ID$XX$POPULATION_NAME$XX$DIM_ID$XX$DIM_NAME$X$GOAL_NAME$X$GOAL_ID$53基于Metric的Metric预测器分析Metric概述Metric树变量数据点链接集合名称链接附加的分析XX$SLICE_CODE$XX$SLICE_NAME$XX$CONDITION_ID$XX$CONDITION_NAME$XX$MEASURE_NAME$X$BEGIN_DATE$X$END_DATE$X$CURRENT_DATE$XXX$USER$相关主题第47页上的"目标、Metric和Universe查询分析中使用的OpenAnalytic变量"6.
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5最大变动的Metric和集合成员资格分析的OpenAnalytic变量此表显示哪些变量可用于以最大变动的Metric和集合成员资格分析为起点的链接.
集合成员资格最大变动的Metric变量数据点数据点分析链接XX$METRIC_ID$XX$METRIC_NAME$SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南54集合成员资格最大变动的Metric变量数据点数据点分析链接XXX$SUBJECT_ID$XXX$SUBJECT_NAME$XXX$SET_ID$XXX$SET_NAME$XX$SET2_ID$XX$SET2_NAME$XX$POPULATION_ID$XX$POPULATION_NAME$XX$DIM_ID$XX$DIM_NAME$XX$SLICE_CODE$XX$SLICE_NAME$XX$CONDITION_ID$XX$CONDITION_NAME$XX$MEASURE_NAME$XX$BEGIN_DATE$XX$END_DATE$XX$CURRENT_DATE$XXX$USER$55基于Metric的Metric预测器分析注意:在一个要定义提示的Universe查询分析中可以使用所有OpenAnalytic变量.
相关主题第47页上的"目标、Metric和Universe查询分析中使用的OpenAnalytic变量"6.
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6关键影响因子分析的OpenAnalytic变量以下变量可用于以关键影响因子分析为起点的链接:$MODEL_ID$$INFLUENCER_ID$$INFLUENCER_NAME$注意:在一个要定义提示的Universe查询分析中可以使用所有OpenAnalytic变量.
相关主题第47页上的"目标、Metric和Universe查询分析中使用的OpenAnalytic变量"6.
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7Metric预测器分析的OpenAnalytic变量可使用以下变量链接到Metric预测器分析:$METRIC_ID$$BEGIN_DATE$$END_DATE$6.
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8交互式Metric趋势分析的OpenAnalytic变量此表显示哪些变量可用于以基于目标、Metric或Universe查询的交互式Metric趋势为起点的链接.
数据点图例变量XX$METRIC_ID$XX$METRIC_NAME$SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南56数据点图例变量XX$SUBJECT_ID$XX$SUBJECT_NAME$XX$SET_ID$XX$SET_NAME$XX$SET2_ID$XX$SET2_NAME$XX$POPULATION_ID$XX$POPULATION_NAME$XX$DIM_ID$XX$DIM_NAME$XX$SLICE_CODE$XX$SLICE_NAME$XX$CONDITION_ID$XX$CONDITION_NAME$XX$MEASURE_NAME$XX$MIN_SLICE$XX$MAX_SLICE$X$CURRENT_SLICE$XX$USER$XX$BEGIN_DATE$57基于Metric的Metric预测器分析数据点图例变量X$CURRENT_DATE$XX$END_DATE$注意:在一个要定义提示的Universe查询分析中可以使用所有OpenAnalytic变量.
相关主题第47页上的"目标、Metric和Universe查询分析中使用的OpenAnalytic变量"6.
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9迁移分析的OpenAnalytic变量以下变量可用于以SetAnalysis的迁移分析中的数据点为起点的链接:$SUBJECT_ID$$SUBJECT_NAME$$SET_ID$$SET_NAME$$USER$注意:在一个要定义提示的Universe查询分析中可以使用所有OpenAnalytic变量.
相关主题第47页上的"目标、Metric和Universe查询分析中使用的OpenAnalytic变量"6.
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10量表分析的OpenAnalytic变量此表显示哪些变量可用于以量表为起点的链接.
Universe查询Metric变量X$METRIC_ID$SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南58Universe查询Metric变量X$METRIC_NAME$X$SUBJECT_ID$X$SUBJECT_NAME$X$SET_ID$X$SET_NAME$X$SET2_ID$X$SET2_NAME$X$POPULATION_ID$X$POPULATION_NAME$XX$DIM_ID$XX$DIM_NAME$X$DIM2_ID$X$DIM2_NAME$X$GOAL_NAME$X$GOAL_ID$X$SLICE_CODE$XX$SLICE_NAME$X$CONDITION_ID$X$CONDITION_NAME$XX$MEASURE_NAME$59基于Metric的Metric预测器分析Universe查询Metric变量X$MIN_SLICE$X$MAX_SLICE$X$CURRENT_SLICE$X$BEGIN_DATE$X$END_DATE$X$CURRENT_DATE$X$USER$6.
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11饼图、气泡图和雷达图的OpenAnalytic变量下表列出了可用于从饼图、气泡图和雷达图链接的变量:雷达图气泡图饼图变量XX$METRIC_ID$XX$METRIC_NAME$X$GOAL_ID$X$GOAL_NAME$XXX$BEGIN_DATE$XXX$END_DATE$XXX$CURRENT_DATE$注意:在一个要定义提示的Universe查询分析中可以使用所有OpenAnalytic变量.
SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南60相关主题第47页上的"目标、Metric和Universe查询分析中使用的OpenAnalytic变量"6.
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12数据挖掘分析的OpenAnalytic变量以下变量可用于从数据挖掘分析中链接,包括时滞图、频数直方图、正态概率图、平滑和曲线拟合:$METRIC_ID$$METRIC_NAME$$BEGIN_DATE$$END_DATE$$CURRENT_DATE$注意:在一个要定义提示的Universe查询分析中可以使用所有OpenAnalytic变量.
相关主题第47页上的"目标、Metric和Universe查询分析中使用的OpenAnalytic变量"6.
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2nbPromptsnbPrompts是一个参数,在分析与中央管理器中存储的包含提示的文档(包括分析、CrystalReports、DesktopIntelligence和WebIntelligence文档)之间的自定义链接中将使用此参数.
使用nbPrompts后,用户可以通过openAnalytic变量填入目标文档中的提示.
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1在以基于目标和Metric的分析为起点的链接中使用nbPrompts的语法nbPrompts语法示例如下:openanalytic.
jsp.
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.
&mode=full&nbPrompts=1&[analytic_prompt_name]=$METRIC_NAME$openanalytic.
jsp.
.
.
&mode=full&nbPrompts=3&[analytic_prompt1]=$METRIC_NAME$&[analytic_prompt2]=$BEGIN_DATE$&[analytic_prompt3]=$END_DATE$61基于Metric的Metric预测器分析其中,openanalytic.
jsp.
.
.
&mode=ful是在用户选择目标文档时自动包括在地址中的,其余文本则由用户使用以下语法添加:&nbPrompts=[#]&[analytic_prompt_name]=$METRIC_NAME$其中,[#]被替换为提示号,并为每个提示添加字符串&[analytic_prompt_name]=$METRIC_NAME$,而[analytic_prompt_name]被替换为分析或文档中的提示名称.
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3在仪表盘和分析中使用OpenDocumentopenDocument.
jsp使用"opendoc"上下文从InfoView的文档或仪表盘中打开对象.
使用以下语法:/OpenDocument/opendoc/openDocument.
jspiDocID=vscmMCXk&sIDType=CUID&sType=null&sInstance=Last其中vscmMCXk是仪表盘的ID.
注意:请使用InfoView中文档的相对链接,而不是绝对链接,以免用户以后计划迁移服务器.
使用OpenDocument从文档或仪表盘打开一个仪表盘:/OpenDocument/opendoc/openDocument.
jspiDocID=vscmMCXk&sIDType=CUID&sType=null使用OpenDocument从文档或仪表盘打开一个分析:/OpenDocument/opendoc/openDocument.
jspiDocID=vscmMCXk&sIDType=CUID&sType=null示例:OpenDocument语法中的sInstance在OpenDocument函数中使用参数"sInstance=Last",可以检索WebIntelligence或DesktopIntelligence报表的上一个实例.
必须指定目标文档的完全限定的URL,此参数才会发挥作用.
注意:"sInstance=Last"在OpenAnalytic函数中不起作用.
SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南626.
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1使用openDocument的URL报表处理使用openDocument的URL报表处理可以将URL字符串传递给BusinessObjectsEnterprise服务器,从而提供对多种文档类型的URL访问.
openDocument提供命令控制如何生成和显示报表.
可以在BusinessObjectsEnterprise中使用openDocument来创建以下文档类型之间的跨系统链接:.
wid:WebIntelligence文档.
rep:DesktopIntelligence文档.
rpt:Crystal报表.
car:OLAPIntelligence报表6.
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1构建openDocumentURL下面的小节说明如何使用openDocument函数以及如何构建URL.
openDocumentURL的结构通常如下所示:http://:/OpenDocument/opendoc/&&.
.
.
&参数的确切语法取决于具体的实现:对于Java实现,请使用openDocument.
jsp代替参数.
对于.
NET实现,请使用opendocument.
aspx代替参数.
URL是使用第66页上的"openDocument参数概述"中所列的参数构建的.
联接参数用"&"联接参数.
请不要在"&"符号两边留空格.
例如:sType=wid&sDocName=Sales2003参数之间始终需要具有"&"符号.
63基于Metric的Metric预测器分析参数值中的空格和特殊字符由于某些浏览器无法解释空格,因此链接的参数不能包含空格或不能包含需要URL编码的其他特殊字符.
为了避免误解特殊字符,可以在源数据库中定义URLEncoded字符串以便用换码顺序替换特殊字符.
这样,数据库可以忽略特殊字符并正确地解释参数值.
请注意,某些RDBMS具有允许将一个特殊字符替换为另一个字符的函数.
通过创建加号(+)换码顺序,可以指示数据库将加号解释为空格.
在此情况下,可采用DocName参数形式将文档标题"SalesReportfor2003"指定为:&sDocName=Sales+Report+for+2003&此语法将防止数据库误解标题中的空格.
参数值中的尾随空格请剪裁参数值和提示名称末尾的尾随空格.
不要将它们替换成加号(+).
查看器无法得知是将加号(+)解释为提示名称的一部分还是解释为空格.
例如,如果提示名称显示:SelectaCity:_(其中_表示空格),请在链接中输入以下文本:lsSSelect+a+City:=Paris其中,提示名称中的空格被替换为加号,并且截掉了尾随空格.
有关链接的提示参数的详细信息,请参见第66页上的"openDocument参数概述".
大写所有openDocument参数都区分大小写.
链接长度限制编码的URL的总长度不能超过2083个字符.
指向子报表的链接中的参数值无法将参数值传递给目标Crystal报表的子报表.
SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南646.
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1将lsS参数与OLAPIntelligence报表一起使用如果目标文档是OLAPIntelligence报表(.
car),则可以使用IsS参数指定提示.
将使用在OLAPIntelligence报表中设置的参数的唯一名称以URL编码字符串形式传入参数.
示例:将报表打开到特定页如果OLAPIntelligence报表中页参数的URL编码的唯一名称为23CAA3C1-8DBB-4CF3-BA%2CB8%2CD7%2CF0%2C68%2CEF%2C9C%2C6F,则可以使用以下URL将OLAPIntelligence报表打开到第2页:http://:/OpenDocument/sType=car&sIDType=InfoObject&iDocID=440&lsS23CAA3C1-8DBB-4CF3-BA%2CB8%2CD7%2CF0%2C68%2CEF%2C9C%2C6F=2示例:打开多维数据集参数如果多维数据集参数(用于打开MSAS上FoodMart2000目录中的仓库多维数据集)的URL编码的唯一名称为8401682C-9B1D-4850-8B%2C5E%2CD9%2C1F%2C20%2CF8%2C1%2C62,则可以使用以下URL打开此多维数据集参数:http://:/OpenDocument/sType=car&sIDType=InfoObject&lsS8401682C-9B1D-4850-8B%2C5E%2CD9%2C1F%2C20%2CF8%2C1%2C62=CATALOG%3DFoodMart%202000,CUBE%3Dwarehouse&iDocID=6166.
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2将lsM参数与OLAPIntelligence报表一起使用如果目标文档是OLAPIntelligence报表(.
car),则可以使用IsM参数指定提示.
将使用在OLAPIntelligence报表中设置的参数的唯一名称以URL编码字符串形式传入参数.
与lsS参数的情况相同,将使用在OLAPIntelligence报表中设置的参数的唯一名称以URL编码字符串形式传入lsM参数.
示例:打开报表http://:/OpenDocument/sType=car&sIDType=InfoObject&lsMADC216EA-D9A5-42B5-65基于Metric的Metric预测器分析AE%2C21%2C84%2CA9%2CF9%2C6E%2C31%2C7=[%5BCustomers%5D.
%5BCountry%5D.
%26%5BMexico%5D],[%5BCustomers%5D.
%5BCountry%5D.
%26%5BCanada%5D]&iDocID=544这是一个成员集参数,用于在视图中定位到"Customers">"Country">"MexicoandCustomers">"Country">"Canada",从而打开一个报表.
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2openDocument参数概述本节简要概述openDocument并包括可用参数列表.
而且还提供了有关可用参数、其特定用途以及相关示例的详细信息.
注意:包含openDocument链接的文档称为父文档,它位于父系统中.
链接指向的文档称为目标文档,它位于目标系统中.
表6-11:平台参数说明参数文档标识符.
第69页上的"iDocID"文档名称.
第70页上的"sDocName"Crystal对象类型.
第70页上的"sIDType"目标DesktopIntelligence文档的文件类型.
第71页上的"sKind"包含目标文档的文件夹和子文件夹的名称.
第72页上的"sPath"SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南66说明参数目标文档或报表的文件类型.
第73页上的"sType"当前CMS会话的有效登录标记.
第73页上的"token"表6-12:输入参数说明参数如果在SQL生成期间出现不确定情况,则指定上下文提示(仅限BusinessObjects和WebIntelligence文档).
第74页上的"lsC"指定提示的多个值,[NAME]是提示的文本.
第75页上的"lsM[NAME]"指定提示的值范围,[NAME]是提示的文本.
第76页上的"lsR[NAME]"指定提示的单个值.
[NAME]是提示的文本.
第77页上的"lsS[NAME]"指明要打开目标报表的哪个特定实例.
第78页上的"sInstance"在CrystalReports中,报表部件与数据上下文关联.
第78页上的"sPartContext"67基于Metric的Metric预测器分析说明参数指明当目标文档或报表处于打开状态时是否应强制刷新.
第79页上的"sRefresh"仅适用于Crystal目标,指示链接是应该打开完整目标报表,还是仅打开在sReportPart中指定的报表部件.
第79页上的"sReportMode"指明当目标文档为多报表文档时打开哪个报表.
第80页上的"sReportName"指明要打开目标报表的哪个特定部件.
第80页上的"sReportPart"表6-13:输出参数说明参数强制显示提示选择页.
第82页上的"NAII"指明打开目标文档时使用的格式.
第83页上的"sOutputFormat"指出选定的报表查看器(仅限CR和CA).
第83页上的"sViewer"指明是将在当前浏览器窗口中打开目标报表,还是将启动一个新窗口.
第84页上的"sWindow"SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南686.
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1OpenDocument平台参数本节详细介绍了可用的openDocument平台参数,并举例说明如何使用这些命令.
openDocumentURL的结构通常如下所示:http://:/OpenDocument/opendoc/&&.
.
.
&参数的确切语法取决于具体的实现:对于Java实现,请使用openDocument.
jsp代替参数.
对于.
NET实现,请使用opendocument.
aspx代替参数.
注意:变量用尖括号表示.
必须将这些变量替换为恰当的值.
例如,必须使用服务器的名称替换(下面的代码示例中包括此变量),而且必须使用端口号替换.
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1iDocID值是否必需说明语法文档标识符(InfoObjectID).
是*文档标识符.
iDocID注意:*sDocName或iDocID其中之一是必需的.
示例:http://:/OpenDocument/opendoc/sType=wid&sDocName=SalesReport&iDocID=201069基于Metric的Metric预测器分析注意:要获取文档ID,请导航到中央管理控制台(CMC)中的此文档.
文档的属性页面包含文档ID和CUID.
请将此值用于iDocID参数.
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2sDocName值是否必需说明语法文档名称.
是*无扩展名的文档名称如果有多个文档的名称相同,请使用iDocID指定正确文档.
sDocName注意:*sDocName或iDocID其中之一是必需的.
示例:http://:/OpenDocument/opendoc/sPath=[Sales+Reports]&sDocName=Sales+in+2006.
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3sIDType值是否必需说明语法CUIDGUIDRUIDParentIDInfoObjectID(默认值)是*中央管理服务器(CMS)对象标识符类型.
sIDTypeSAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南70注意:*只在目标是对象包中的Crystal报表或OLAPIntelligence报表(sType=rpt或sType=car)时,才是必需的.
否则请使用sPath和sDocName.
示例:http://:/OpenDocument/opendoc/iDocID=2010&sIDType=CUID6.
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4sKind值是否必需说明语法FullClient是*目标DesktopIntel-ligence文档的文件类型.
sKind注意:*只在目标是DesktopIntelligence报表时,才是必需的.
否则请使用sType.
示例:http://:/OpenDocument/opendoc/sKind=FullClient71基于Metric的Metric预测器分析6.
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5sPath值是否必需说明语法文件夹和/或子文件夹:[文件夹]、[子文件夹]是*包含目标文档的文件夹和子文件夹的名称.
sPath注意:*只在为sDocName指定了值并且值不唯一时,才是必需的.
sPath仅用于PublicFolders文件夹的子文件夹.
如果文档不在PublicFolders文件夹内(如在MyFavorites文件夹中),请使用iDocID参数来代替sPath和sDocName.
不要向路径中添加[Public+Folders];需要以PublicFolders内的一级子文件夹的名称作为开头.
PublicFoldersfolder1folder1.
1folder1.
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1如果文档位于folder1.
1.
1,则应将sPath设置为:[folder+1],[folder+1.
1],[folder+1.
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1].
示例:http://:/OpenDocument/opendoc/sPath=[Sales+Reports]&sDocName=Sales+in+2005SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南726.
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6sType值是否必需说明语法widrptcar是目标文档或报表的文件类型.
sType注意:对于第三方文档,此参数被忽略.
示例:http://:/OpenDocument/opendoc/sType=wid6.
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7token值是否必需说明语法当前CMS会话的登录标记.
否当前CMS会话的有效登录标记.
token示例:http://:/OpenDocument/opendoc/sType=wid&sDocName=Sales+in+2003&token=6.
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2openDocument输入参数本节详细介绍了可用的openDocument输入参数,并举例说明如何使用这些命令.
73基于Metric的Metric预测器分析openDocumentURL的结构通常如下所示:http://:/OpenDocument/opendoc/&&.
.
.
&参数的确切语法取决于具体的实现:对于Java实现,请使用openDocument.
jsp代替参数.
对于.
NET实现,请使用opendocument.
aspx代替参数.
注意:变量用尖括号表示.
必须将这些变量替换为恰当的值.
例如,必须使用服务器的名称替换(下面的代码示例中包括此变量),而且必须使用端口号替换.
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1lsC值是否必需说明语法在SQL生成期间解决不确定情况的提示值.
否如果在SQL生成期间出现不确定情况,则指定上下文提示(仅限Busi-nessObjects和WebIntelligence文档).
注意:不受OLAPIntelli-gence支持lsC示例:http://:/OpenDocument/opendoc/sType=wid&sDocName=SalesReport&iDocID=2010&lsC=SalesSAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南746.
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2lsM[NAME]值是否必需说明语法以逗号分隔的多个提示值.
如果目标是Crys-tal报表,则必须将每个值括在方括号中.
如果目标为OLAPIntel-ligence报表,请使用MDXWITH子句.
no_value(仅适用于可选参数)否指定提示的多个值.
[NAME]是提示的文本.
lsM[NAME]注意:通过在openDocument查询字符串中将可选参数设置为no_value,可以从提示中删除此可选参数.
如果将可选参数放在openDocument查询字符串之外,则将应用默认的参数值.
在openDocumentURL中,字符是WebIntelligence文档的保留提示值.
在URL中将该提示值设置为lsM[NAME]=将强制"提示"对话框针对该特定提示显示.
有关将此参数与OLAP报表共同使用的信息,请参阅第65页上的"将lsM参数与OLAPIntelligence报表一起使用".
示例:http://:/OpenDocument/opendoc/sType=rpt&sDocName=SalesReport&lsMSelect+Cities=[Paris],[London]75基于Metric的Metric预测器分析6.
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3lsR[NAME]值是否必需说明语法用双句点(.
.
)分隔的提示值的范围.
如果目标是Crystal报表,则必须将范围括在方括号和/或圆括号中(在值旁边使用方括号可将值包括在范围中,在值旁边使用圆括号可将值排除在范围之外).
no_value(仅适用于可选参数)否指定提示的值范围.
[NAME]是提示的文本.
注意:不受OLAPIntelli-gence支持lsR[NAME]注意:通过在openDocument查询字符串中将可选参数设置为no_value,可以从提示中删除此可选参数.
如果将可选参数放在openDocument查询字符串之外,则将应用默认的参数值.
示例:http://:/OpenDocument/opendoc/sType=rpt&sDocName=SalesReport&lsRTime+Period:=[2000.
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2004)SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南766.
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4lsS[NAME]值是否必需说明语法单个提示值.
no_value(仅适用于可选参数)否指定提示的单个值.
[NAME]是提示的文本.
lsS[NAME]注意:通过在openDocument查询字符串中将可选参数设置为no_value,可以从提示中删除此可选参数.
如果将可选参数放在openDocument查询字符串之外,则将应用默认的参数值.
在openDocumentURL中,字符是WebIntelligence文档的保留提示值.
在URL中将该提示值设置为lsS[NAME]=将强制"提示"对话框针对该特定提示显示.
有关将此参数与OLAP报表共同使用的信息,请参阅第65页上的"将lsS参数与OLAPIntelligence报表一起使用".
示例:http://:/OpenDocument/opendoc/sType=wid&sDocName=SalesReport&iDocID=2010&lsSSelect+a+City=Paris77基于Metric的Metric预测器分析6.
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5sInstance值是否必需说明语法User(指向当前用户所拥有的最新实例的链接)Last(指向报表的最新实例的链接)Param(指向具有匹配参数值的报表最新实例的链接)否指明要打开目标报表的哪个特定实例.
sInstance注意:此参数与sDocName一起使用.
示例:http://:/OpenDocument/opendoc/sPath=[Sales+Reports]&sDocName=Sales+in+2003&sReportPart=Part1&sInstance=User6.
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6sPartContext值是否必需说明语法报表部件的数据上下文.
是*在CrystalReports中,报表部件与数据上下文关联.
sPartContext注意:*只在为sReportPart指定了值时,才是必需的.
SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南78示例:http://:/OpenDocument/opendoc/sPath=[Sales+Reports]&sDocName=Sales+in+2005&sReportPart=Part1&sPartContext=0-4-0注意:通过常规DHML查看器(sViewer=html)支持sReportPart和sPartContext参数.
DHTML查看器不是显示报表的第一页,而是显示包含该部分的页面和上下文,并且该部分被突出显示.
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7sRefresh值是否必需说明语法Y(强制刷新文档)N(请注意"打开时刷新"功能将覆盖此值)否指明当目标文档或报表处于打开状态时是否应强制刷新.
sRefresh示例:http://:/OpenDocument/opendoc/sType=wid&sDocName=SalesReport&iDocID=2010&sRefresh=Y6.
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8sReportMode值是否必需说明语法FullPart否仅适用于Crystal目标,指示链接是应该打开完整目标报表,还是仅打开在sReportPart中指定的报表部件.
sReportMode79基于Metric的Metric预测器分析注意:如果未指定此参数,则默认为Full.
只在为sReportPart指定了值时才应用.
示例:http://:/OpenDocument/opendoc/sPath=[Sales+Reports]&sDocName=Sales+in+2003&sReportPart=Part1&sReportMode=Part6.
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9sReportName值是否必需说明语法WebIntelligence文档的报表名称、CrystalReports的子报表、OLAPIntelligence报表的页.
否指明当目标文档为多报表文档时打开哪个报表.
sReportName注意:如果未指定此参数,则默认为第一个报表.
示例:http://:/OpenDocument/opendoc/sType=wid&sDocName=Sales+in+2003&sReportName=First+Report+Tab6.
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10sReportPart值是否必需说明语法报表部件的名称.
否指明要打开目标报表的哪个特定部件.
sReportPartSAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南80示例:http://:/OpenDocument/opendoc/sPath=[Sales+Reports]&sDocName=Sales+in+2003&sReportPart=Part1注意:通过常规DHML查看器(sViewer=html)支持sReportPart和sPartContext参数.
DHTML查看器不是显示报表的第一页,而是显示包含该部分的页面和上下文,并且该部分被突出显示.
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3openDocument输出参数本节详细介绍了可用的openDocument输出参数,并举例说明如何使用这些命令.
openDocumentURL的结构通常如下所示:http://:/OpenDocument/opendoc/&&.
.
.
&参数的确切语法取决于具体的实现:对于Java实现,请使用openDocument.
jsp代替参数.
对于.
NET实现,请使用opendocument.
aspx代替参数.
注意:变量用尖括号表示.
必须将这些变量替换为恰当的值.
例如,必须使用服务器的名称替换(下面的代码示例中包括此变量),而且必须使用端口号替换.
81基于Metric的Metric预测器分析6.
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1NAII值是否必需说明语法Y(应用通过lsS、lsM或lsR在URL中传递的提示值,并且这些值不显示在"提示"对话框中)否强制显示提示选择页.
注意:只有WebIntelli-gence文档支持.
NAII注意:当出现任何未在URL中指定的值时,NAII=Y会打开"提示"对话框.
创建为带默认值的提示仍然在"提示"对话框中显示.
如果在URL中指定所有提示值,即使已指定NAII=Y,提示窗口也不会显示.
示例:此示例假设在WebIntelligence文档中有两个提示:Year和Country.
NAII=Y将强制显示"提示"对话框并允许用户为Country提示指定一个值.
已使用lsS参数将URL中的Year提示设置为FY1999,因此不再进行提示.
http://:/OpenDocument/opendoc/sType=wid&sDocName=SalesReport&iDocID=2010&lsSYear=FY1999&NAII=Y&sRefresh=YSAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南826.
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2sOutputFormat值是否必需说明语法H(HTML)P(PDF)E(Excel)W(Word)否指明打开目标文档时使用的格式.
sOutputFormat注意:如果未指定此参数,则默认为HTML.
示例:http://:/OpenDocument/opendoc/sPath=[Sales+Reports]&sDocName=Sales+in+2003&sOutputFormat=E6.
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3sViewer值是否必需说明语法htmlpart(仅限于Crystal报表)actx(仅限于Crystal报表)java(仅限于Crystal报表)否指明用于查看文档的查看器.
sViewer83基于Metric的Metric预测器分析示例:http://:/OpenDocument/opendoc/sPath=[Sales+Reports]&sDocName=Sales+in+2003&sViewer=html示例:注意:为了将URL中的参数与ActiveX查看器一起使用,必须将":connect"附加到URL,后跟参数.
http://:/OpenDocument/opendoc/sPath=[Sales+Reports]&sDocName=Sales+in+2003&sViewer=actx:connect&IsMCountry=[Thailand],[Norway]6.
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4sWindow值是否必需说明语法Same(当前浏览器窗口)New(启动新浏览器窗口)否指明是将在当前浏览器窗口中打开目标报表,还是将启动一个新窗口.
sWindow示例:http://:/OpenDocument/opendoc/sType=wid&sDocName=SalesReport&iDocID=2010&sWindow=New6.
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3上下文报表链接通过使用openDocument功能,可以在Crystal报表、OLAPIntelligence报表和WebIntelligence文档之间创建上下文链接.
为此,请使用openDocument语法构建一个URL,然后将此URL插入到Crystal报表、OLAPIntelligence报表或WebIntelligence文档中.
SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南84上下文报表链接允许报表设计人员指定位于CrystalReports环境(非托管)或BusinessObjectsEnterprise环境(托管)中的文档的关联.
创建了这些关联之后,用户就可以采用链接文档中嵌入的结果导航路径.
通过使用此功能,可以从CrystalReports中调用BusinessObjects和WebIntelligence文档,反之亦然.
此功能依赖于允许用户执行以下操作的功能:在文档域内链接WebIntelligence或BusinessObjects文档.
在CrystalReports中链接报表对象.
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1将链接插入到Crystal报表中可以使用openDocument在CrystalReports中创建超级链接.
要创建指向另一报表或文档的链接,请使用"格式编辑器"字段的"超级链接"选项卡.
1.
在CrystalReports中打开源报表.
2.
用鼠标右键单击要在其中插入openDocument链接的字段,并从快捷菜单中选择"格式".
3.
在"格式编辑器"中,选择"超级链接"选项卡.
4.
选择"Internet上的网站".
5.
在"超级链接信息"区域中,将"网站地址"字段留空,并单击"格式公式编辑器"按钮.
6.
用以下格式输入openDocument链接:"http://[openDocumentparameters]"+{Article_lookup.
Family_name}第66页上的"openDocument参数概述"中描述了[openDocumentparameters],{Article_lookup.
Family_name}使报表能够传递与上下文相关的数据.
注意:在将链接插入报表或文档之前,在浏览器窗口中测试链接.
7.
单击"保存并关闭"以退出"公式工作室".
8.
在公式编辑器中单击"确定"以保存链接.
85基于Metric的Metric预测器分析6.
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2创建从OLAPIntelligence报表指向另一报表或文档的链接可以使用openDocument在OLAPIntelligence报表中创建超级链接.
1.
在OLAPIntelligence设计器中打开源报表.
2.
在"工具"菜单上,选择"操作管理器".
3.
单击"新建"创建一个新操作.
4.
输入操作名称.
5.
选择将应用操作(链接)的区域.
6.
使用本文档中说明的参数和语法输入openDocument链接.
提示:在将链接插入报表或文档之前,在浏览器窗口中测试链接.
7.
单击"确定"保存链接.
8.
关闭"操作管理器"对话框.
9.
在源报表上创建一个分析按钮.
10.
用鼠标右键单击该分析按钮.
11.
在下拉菜单中,选择"属性",然后选择"编辑".
12.
选择"启动一个操作".
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选择与步骤3到步骤6中所创建openDocument链接对应的操作.
14.
单击"确定".
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3在WebIntelligence文档中创建链接可以在Universe中定义允许WebIntelligence和BusinessObjects用户创建报表的对象,这些报表的返回值包括指向其他报表和文档的链接.
将这些报表导出到资源库后,用户可以单击显示为超级链接的返回值,以便打开存储在资源库文档域中的另一个相关文档.
可以使用openDocument函数在Designer的对象定义中创建这些链接.
更多信息有关在WebIntelligence报表中创建链接的完整信息,请参见《使用WebIntelligenceJava报表面板构建报表》指南.
可以在Universe中进行报表链接,方法是:创建一个对象(链接对象),其返回的值与在现有报表(目标报表)中用作提示的输入的值相同.
SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南86openDocument函数允许将链接对象的返回值作为超级链接返回.
用户单击此超级链接时,其值将用作目标报表的提示输入.
可以像使用任何其他对象一样使用链接对象来创建文档.
然后,用户可以单击超级链接来访问与链接对象有关的更详细的文档.
要创建链接对象,请在对象的Select语句中使用openDocument函数.
链接对象的Select语句遵从以下顺序:':/OpenDocument/sDocName=&sType=&iDocID=&lsS='+objectSELECT+'">'+objectSELECT+''拼接运算符(+)适用于MicrosoftAccess数据库.
请使用适用于目标RDBMS的运算符.
有关Select语句、创建链接对象以及在InfoView中使用链接对象的更多详细信息,请参见《Designer指南》.
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4使用OpenAnalytic将信息发送到仪表盘上的查看器分析使用OpenAnalytic语法,可以将信息从保存在中央管理服务器(CMS)的以下文档发送到仪表盘上的查看器分析:WebIntelligence报表CrystalReports文本块DesktopIntelligence报表Web页面块语法示例:[LINKNAMEINDASHBOARD]示例中的关键项是aa-open-inlist.
jsp和target='hiddenframe'.
1.
在文本编辑器中,复制并粘贴语法示例.
2.
将http://后面的[WEBAPPLICATIONLOCATION]替换为Web应用程序位置.
87基于Metric的Metric预测器分析例如:http://:/PerformanceManagement/jsp3.
在变量后面输入正确信息.
4.
将[LINKNAMEINDASHBOARD]替换为要显示的链接的名称.
5.
将文本复制并粘贴到以下位置:对于WebIntelligence、CrystalReport或DesktopIntelligence报表,请将文本复制到查询单元格中,然后运行报表.
对于文本块,请转到编辑模式,将文本粘贴到"输入要显示的文本或HTML"文本框,然后选择"HTML".
将文本块保存到公共文件夹.
对于Web页面块,请转到编辑模式,然后在"内容"选项卡中将文本粘贴到"输入Web页URL"文本框,并单击"确定".
在"布局"选项卡中,从"显示为"部分中选择"链接,因此只有名称是可见的".
6.
在InfoView中,转到"仪表盘">"创建公司仪表盘".
7.
编辑标题,选择公共文件夹,然后单击"确定".
8.
单击"仪表盘">"组织公司仪表盘",然后选择仪表盘.
9.
单击"编辑仪表盘".
10.
从"分析工具栏"中,展开"公司分析"列表以找到报表,然后将它拖到仪表盘布局中.
11.
从"分析工具栏"中,展开"新建分析"列表,并将"查看器"分析从列表拖到仪表盘布局.
12.
单击"保存",然后单击"退出编辑模式".
单击报表中任意链接的项目,目标就会显示在查看器中.
6.
8.
2什么是Metric预测器趋势消除平均值Metric预测器分析使用以下趋势消除算法编码:xt=xt-1邻接点差分:xt=xt-1+(xt-1–xt-2)=2*xt-1–xt-2双重差分:xt=A+B*t线性回归:xt=A+B*t+C*t+D*log(t)+E*sqrt(t)基于时间的广义回归:SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南88编码值是所有序号相同的数据点中信号的趋势消除平均值.
对于每种趋势消除算法:预测是在序号为1的所有值之间进行的.
残差的计算方式为(预测-实际值).
序号为1的所有值之间的这些残差的平均值将用作与序号1对应的各个点的周期编码.
序号为其他值的数据点也是一样.
趋势消除信号上的周期编码包括:标准周期性变量(例如,周内的某天或一年的某月)时间中各邻接点的重复性序号编码6.
9基于预测性模型的模型增益图分析模型增益图分析:剖析多个变量的组合强度,以便按累积提升预测布尔值目标的Metric.
使用标准累积提升图(在数据库营销中使用)描述预测性模型中所有影响因子变量的组合与二值结果或目标之间的关系.
模型增益图显示:沿水平轴依据响应率按降序放置的各个模型分数变量箱.
一条模型线,显示通过将总体合计的增长百分比作为目标而可实现的信号累积百分比.
已假设信号或响应是出现频率最低的值.
在需要达到以下目的时使用模型增益图:评估一组变量的总计中包含多少预测力.
(在与个体列表分析结合使用时)基于模型分数变量的值确定要用于目标确立的最佳分割点.
相关主题第36页上的"基于预测性模型的个体列表"6.
9.
1配置模型增益图分析1.
选择预测性模型.
2.
使用Ctrl键加上鼠标点击,从"关联的影响因子"和"选定的目标"列表中选择项目.
89基于预测性模型的模型增益图分析相关主题第33页上的"选择要在预测性分析中分析的预测性模型"6.
9.
2模型增益图提示在配置模型增益图时,以下提示会很有帮助:洞察力记分样本大小优势集合刷新时重新生成交叉销售分析6.
9.
2.
1洞察力针对洞察力优化模型增益图:包括尽可能多的潜在相关变量.
使用多目标模型和关键影响因子分析配置.
相关主题第40页上的"基于预测性模型的关键影响因子分析"6.
9.
2.
2记分针对记分优化模型增益图:通过去除净相关性较低的影响因子,最大程度地减少影响因子的数量.
避免使用多目标模型.
6.
9.
2.
3样本大小在选择样本大小时:使用绝对样本大小(而不是抽样百分比)来进行可靠的趋势预测.
只使用较大的样本,以便准确地预测较弱(也就是重要性较低)的关系的趋势.
使用单一影响因子模型或变量剖析箱线图分析,对照于较大总体的100%样本数,对按箱列出的目标值进行量化.
SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南90当重新生成规则触发太过频繁时,请增大样本大小.
相关主题第91页上的"基于预测性模型的变量剖析箱线图"6.
9.
2.
4优势集合根据需要使用优势集合来提高绩效:将总体定义限制为集合/子集条件使用集合/子集成员资格变量6.
9.
2.
5刷新时重新生成请小心使用"刷新时重新生成",因为相对于简单的刷新操作而言,重新生成模型所花费的时间要长很多.
6.
9.
2.
6交叉销售分析要针对交叉销售分析优化模型增益图,请使用与多目标模型的影响因子和目标相同的变量.
注意:对于需要已知目标值的预测没有用.
6.
10基于预测性模型的变量剖析箱线图变量剖析箱线图分析可使用标准箱线图对变量(字符或数字)与数值度量之间的关系进行剖析.
对于选定变量的每个子范围(或"箱"),将会显示一个箱线图,该图可预测剖析度量分布的最小值、最大值和四分点(第25个、第50个和第75个百分点).
另一种配置将基于平均值和标准偏差显示箱线图.
可在需要达到以下目的时使用变量剖析箱线图:了解剖析度量的分布如何依据变量分箱(例如,范围、可变性以及不平衡性或"偏度")而变化.
相反,将使用影响因子详细信息分析以便基于简单的聚合(如平均值)同时依据多个度量对变量进行剖析.
分析关键绩效指标(KPI)的范围和分布如何针对不同的焦点属性值发生变化,以便了解和改善绩效的一致性.
通过整理出极端值和不对称分布的影响,对焦点属性和配置文件或结果度量之间的关系加以总结.
91基于预测性模型的变量剖析箱线图利用变量剖析箱线图可回答如下问题:对于不同年龄的客户,"交易费总和"是按怎样的方式分布的客户代表绩效按区域的分布状况如何相关主题第37页上的"基于预测性模型的影响因子详细信息分析"6.
10.
1配置变量剖析箱线图分析1.
选择总体所在的Universe.
单击"选定的总体"旁边的"刷新"图标,以确保列表是最新的.
2.
选择总体.
3.
选择影响因子和分箱.
有关创建分箱的信息,请参阅PredictiveAnalysis文档.
4.
选择要在图中使用的Metric.
注意:此Metric必须包含一个分箱.
5.
选择显示选项.
可从标准配置中选择统计项.
以下参数是默认标准配置.
SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南92说明选项选择"范围"或"偏差".
范围:最小值,最大值,25%,50%,75%偏差:平均值,平均值+-西格玛,平均值+-3*西格玛选定的可变性如果是"范围",请为每个箱输入度量的最小值.
如果是"偏差",请输入-3西格玛.
最小值如果是"范围",请为每个箱输入百分值25%.
如果是"偏差",请输入-1西格玛.
低如果是"范围",请为每个箱输入中值.
如果是"偏差",请输入平均值.
中值如果是"范围",请为每个箱输入百分值75%.
如果是"偏差",请输入+1西格玛.
高如果是"范围",请为每个箱输入度量的最大值.
如果是"偏差",请输入+3西格玛.
最大值6.
单击"确定".
6.
11PredictiveAnalysis术语6.
11.
1什么是分箱在PredictiveAnalysis中,分箱可将某个变量的值范围压缩为更小的数字,例如,将年龄分箱为年龄组.
可以明确地定义分箱,也可以采用统计方式派生出分箱.
相关主题第107页上的"什么是变量"93PredictiveAnalysis术语6.
11.
2什么是布尔值在PredictiveAnalysis中,布尔值是一种数据类型,它代表其值只能是逻辑值TRUE或FALSE的条件.
在内部,这些值分别表示为1和0.
在需要二值目标时,将使用布尔值变量.
当前,在"模型增益"和"影响因子增益"分析中只能剖析作为目标的布尔值变量.
逻辑运算符和isinpopulation()函数对于定义布尔值变量特别有用.
6.
11.
3什么是派生变量派生变量是用户定义的数据元素,它们是从Universe对象和/或集合成员资格中派生的.
Universe本身已经通过由源数据计算得出的度量和维来支持变量定义.
应用程序体系结构设计者可以采用一种更为安全和方便的方式扩展可用于PredictiveAnalysis的变量的范围,而不是更改或向安装中添加Universe.
此外,某些PredictiveAnalysis计算需要布尔值目标变量,而这些变量只能通过使用派生变量来启用.
相关主题第101页上的"什么是布尔值"第104页上的"PredictiveAnalysis模型的数据类型"第107页上的"什么是变量"6.
11.
4什么是目标目标衡量给定Metric是否完成.
目标是数值或布尔值,并且可为正或负,具体情况取决于所需的结果.
它由目标值和容许区间(可选)组成.
将基于目标的关联Metric的绩效为目标分配一个目标状态.
当Metric实际值的绩效高于目标值并超出容许区间时,目标状态为绿色.
如果Metric的实际值位于容许区间范围内,则目标状态为黄色.
如果Metric实际值的绩效低于目标值并超出容许区间时,则目标状态为红色.
SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南94目标的状态取决于其关联Metric的趋势颜色:容许区间上方的收入Metric获得绿色状态,而容许区间上方的成本Metric获得红色状态.
目标基于Metric:目标和与之关联的Metric的日历相同.
例如,基于月度Metric的目标遵循月度间隔,基于会计周Metric的目标遵循会计周间隔.
目标的类型与其Metric相同.
例如,基于收入Metric的目标将被分类为"增长表示正常".
Metric可与多个目标关联.
例如,Metric可以有计划、预测和基准目标.
相关主题第103页上的"什么是目标状态"第101页上的"什么是布尔值"6.
11.
5什么是目标状态目标状态有助于以简单直观的方式解释某个Metric的绩效.
Metric实际值在指定周期的容许区间中的位置将决定给定期间的目标状态.
目标状态会考虑Metric的极性.
以下颜色表示目标状态:绿色表示满足其目标值的目标.
黄色表示处于容许区间范围内的目标.
红色表示低于设定目标值的目标.
灰色表示不确定的状态-缺少容许区间值和/或Metric值.
当目标的Metric的最后一个周期早于目标的最后一个周期时,目标也可能为灰色.
95PredictiveAnalysis术语图形式目标状态图标的对应值以数字状态的形式存在于规则引擎中.
相关主题第102页上的"什么是目标"6.
11.
6什么是基于目标的分箱在PredictiveAnalysis中,基于目标的分箱针对目标或结果进行了优化.
基于目标的分箱强调影响因子值范围中的那些差异,该影响因子与指定目标变量的比率或平均值中的明显变化相对应.
例如,在潜在客户的年龄方面,唯一会对市场活动响应率产生影响的重要差异可能是"小于20岁、20-63岁和64岁以上".
影响因子建模引擎会在模型生成期间自动计算这些值.
相关主题第101页上的"什么是分箱"第102页上的"什么是目标"第107页上的"什么是变量"6.
11.
7什么是颗粒颗粒是组成Metric的时间段或切片的持续时间.
Metric的颗粒在一定跨度的大小范围内变化,并取决于日历,颗粒越细,Metric值计算之间的时间段就越短.
相关主题第106页上的"什么是Metric"6.
11.
8什么是影响因子变量影响因子变量可用作描述性或行为性信息(如年龄、居住地或计算).
影响因子模型数据类型主要有以下几种:连续称名序数SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南96相关主题第107页上的"什么是变量"第104页上的"PredictiveAnalysis模型的数据类型"6.
11.
8.
1PredictiveAnalysis模型的数据类型对象影响数据在模型中的显示方式.
目标数据类型影响数据类型源数据类型源不提供称名字符DesktopIntelli-gence对象连续、不提供连续、序数数值不提供不提供日期布尔值称名布尔值派生变量不提供称名字符连续、不提供连续、序数数值不提供不提供日期连续数据类型连续数据类型是对应于数字变量的默认数据类型.
请不要将此类型用于那些表示数字代码而不是实际数字的变量(例如,邮政编码);应将此类变量视为称名变量.
称名数据类型称名数据类型具有一种不能排序的值,比如性别.
BusinessObjectsUniverse中的所有字符对象都将被视为称名对象.
序数数据类型序数变量已经过排序,但不成比例,比如邻近值之间的距离未定义就是一个例子.
97PredictiveAnalysis术语相关主题第101页上的"什么是布尔值"6.
11.
9什么是加入者在集合分析中,加入者是指在给定周期的集合中存在、但不存在于上一周期中的个体.
在此,分析的周期为集合的刷新周期.
运行此分析不需要任何Metric.
相关主题第106页上的"什么是Metric"6.
11.
10什么是离开者离开者是指在给定周期的集合中不存在、但存在于上一周期中的个体.
6.
11.
11什么是MetricMetric或KPI是实际绩效的度量.
Metric是使用Universe中的对象定义的,并通常由以下各项组成:度量过滤器日期限制可以使用Metric来跟踪实际绩效并将绩效与目标相比较,也可以使用它来预测趋势.
也可以在集合Universe上创建Metric.
利用集合Metric可跟踪集合内的某个特定主体在一段时间内的度量.
6.
11.
12什么是总体在仪表盘和分析应用程序的分析中,总体是一种命名查询,它定义一组感兴趣的事物.
SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南986.
11.
13什么是预测性模型预测性模型是预测性计算引擎的一个用户指定配置.
为设置预测性模型,用户将选择影响因子、目标以及在其中限定关系的总体.
相关主题第106页上的"什么是总体"6.
11.
14什么是均方根误差均方根误差(RMSE)通常是用于分配适当的平滑常量的标准.
选择可提供最小RMSE值的平滑常量.
6.
11.
15什么是规则引擎在BusinessObjects仪表盘和分析应用程序中,使用规则引擎可以确定、分析、预测和处理特定事件.
当过程不受控制时,规则引擎就会通知用户.
6.
11.
16什么是抽样抽样是总体中的一组数据,带有指定的信息.
理想情况下,需要经常分析较大的样本以获得最精确的估计和最新的信息.
在ProcessAnalysis中,样本越大,就能越轻松地检测到较小的变化,并使控制图在检测变动时能够更敏感,同时不会增大误报率.
注意:当数据可用时开始抽样.
如果没有数据,生成抽样的时间将超过必要的时间.
6.
11.
17什么是变量在ProcessAnalysis和PredictiveAnalysis中,一个变量表示一种相同的特征或属性.
它可能是"实际数据",也可能是通过查找、聚合或其他计算方法推导出的数据.
变量可以是:99PredictiveAnalysis术语在BusinessObjectsUniverse中定义的维度量代表基于度量、维和/或集合的某个计算的派生变量,该计算是由用户以交互方式定义的.
SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南100第7章PredictiveAnalysis术语7.
1什么是分箱在PredictiveAnalysis中,分箱可将某个变量的值范围压缩为更小的数字,例如,将年龄分箱为年龄组.
可以明确地定义分箱,也可以采用统计方式派生出分箱.
相关主题第107页上的"什么是变量"7.
2什么是布尔值在PredictiveAnalysis中,布尔值是一种数据类型,它代表其值只能是逻辑值TRUE或FALSE的条件.
在内部,这些值分别表示为1和0.
在需要二值目标时,将使用布尔值变量.
当前,在"模型增益"和"影响因子增益"分析中只能剖析作为目标的布尔值变量.
逻辑运算符和isinpopulation()函数对于定义布尔值变量特别有用.
7.
3什么是派生变量派生变量是用户定义的数据元素,它们是从Universe对象和/或集合成员资格中派生的.
Universe本身已经通过由源数据计算得出的度量和维来支持变量定义.
应用程序体系结构设计者可以采用一种更为安全和方便的方式扩展可用于PredictiveAnalysis的变量的范围,而不是更改或向安装中添加Universe.
此外,某些PredictiveAnalysis计算需要布尔值目标变量,而这些变量只能通过使用派生变量来启用.
相关主题第101页上的"什么是布尔值"第104页上的"PredictiveAnalysis模型的数据类型"第107页上的"什么是变量"7.
4什么是目标目标衡量给定Metric是否完成.
目标是数值或布尔值,并且可为正或负,具体情况取决于所需的结果.
它由目标值和容许区间(可选)组成.
将基于目标的关联Metric的绩效为目标分配一个目标状态.
当Metric实际值的绩效高于目标值并超出容许区间时,目标状态为绿色.
如果Metric的实际值位于容许区间范围内,则目标状态为黄色.
如果Metric实际值的绩效低于目标值并超出容许区间时,则目标状态为红色.
目标的状态取决于其关联Metric的趋势颜色:容许区间上方的收入Metric获得绿色状态,而容许区间上方的成本Metric获得红色状态.
目标基于Metric:目标和与之关联的Metric的日历相同.
例如,基于月度Metric的目标遵循月度间隔,基于会计周Metric的目标遵循会计周间隔.
目标的类型与其Metric相同.
例如,基于收入Metric的目标将被分类为"增长表示正常".
Metric可与多个目标关联.
例如,Metric可以有计划、预测和基准目标.
相关主题第103页上的"什么是目标状态"第101页上的"什么是布尔值"SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南1027.
5什么是目标状态目标状态有助于以简单直观的方式解释某个Metric的绩效.
Metric实际值在指定周期的容许区间中的位置将决定给定期间的目标状态.
目标状态会考虑Metric的极性.
以下颜色表示目标状态:绿色表示满足其目标值的目标.
黄色表示处于容许区间范围内的目标.
红色表示低于设定目标值的目标.
灰色表示不确定的状态-缺少容许区间值和/或Metric值.
当目标的Metric的最后一个周期早于目标的最后一个周期时,目标也可能为灰色.
图形式目标状态图标的对应值以数字状态的形式存在于规则引擎中.
相关主题第102页上的"什么是目标"7.
6什么是基于目标的分箱在PredictiveAnalysis中,基于目标的分箱针对目标或结果进行了优化.
基于目标的分箱强调影响因子值范围中的那些差异,该影响因子与指定目标变量的比率或平均值中的明显变化相对应.
例如,在潜在客户的年龄方面,唯一会对市场活动响应率产生影响的重要差异可能是"小于20岁、20-63岁和64岁以上".
影响因子建模引擎会在模型生成期间自动计算这些值.
相关主题第101页上的"什么是分箱"第102页上的"什么是目标"第107页上的"什么是变量"103什么是目标状态7.
7什么是颗粒颗粒是组成Metric的时间段或切片的持续时间.
Metric的颗粒在一定跨度的大小范围内变化,并取决于日历,颗粒越细,Metric值计算之间的时间段就越短.
相关主题第106页上的"什么是Metric"7.
8什么是影响因子变量影响因子变量可用作描述性或行为性信息(如年龄、居住地或计算).
影响因子模型数据类型主要有以下几种:连续称名序数相关主题第107页上的"什么是变量"第104页上的"PredictiveAnalysis模型的数据类型"7.
8.
1PredictiveAnalysis模型的数据类型对象影响数据在模型中的显示方式.
目标数据类型影响数据类型源数据类型源不提供称名字符DesktopIntelli-gence对象连续、不提供连续、序数数值不提供不提供日期SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南104目标数据类型影响数据类型源数据类型源布尔值称名布尔值派生变量不提供称名字符连续、不提供连续、序数数值不提供不提供日期连续数据类型连续数据类型是对应于数字变量的默认数据类型.
请不要将此类型用于那些表示数字代码而不是实际数字的变量(例如,邮政编码);应将此类变量视为称名变量.
称名数据类型称名数据类型具有一种不能排序的值,比如性别.
BusinessObjectsUniverse中的所有字符对象都将被视为称名对象.
序数数据类型序数变量已经过排序,但不成比例,比如邻近值之间的距离未定义就是一个例子.
相关主题第101页上的"什么是布尔值"7.
9什么是加入者在集合分析中,加入者是指在给定周期的集合中存在、但不存在于上一周期中的个体.
在此,分析的周期为集合的刷新周期.
运行此分析不需要任何Metric.
相关主题第106页上的"什么是Metric"105什么是加入者7.
10什么是离开者离开者是指在给定周期的集合中不存在、但存在于上一周期中的个体.
7.
11什么是MetricMetric或KPI是实际绩效的度量.
Metric是使用Universe中的对象定义的,并通常由以下各项组成:度量过滤器日期限制可以使用Metric来跟踪实际绩效并将绩效与目标相比较,也可以使用它来预测趋势.
也可以在集合Universe上创建Metric.
利用集合Metric可跟踪集合内的某个特定主体在一段时间内的度量.
7.
12什么是总体在仪表盘和分析应用程序的分析中,总体是一种命名查询,它定义一组感兴趣的事物.
7.
13什么是预测性模型预测性模型是预测性计算引擎的一个用户指定配置.
为设置预测性模型,用户将选择影响因子、目标以及在其中限定关系的总体.
相关主题第106页上的"什么是总体"SAPBusinessObjectsPredictiveAnalysis用户指南1067.
14什么是均方根误差均方根误差(RMSE)通常是用于分配适当的平滑常量的标准.
选择可提供最小RMSE值的平滑常量.
7.
15什么是规则引擎在BusinessObjects仪表盘和分析应用程序中,使用规则引擎可以确定、分析、预测和处理特定事件.
当过程不受控制时,规则引擎就会通知用户.
7.
16什么是抽样抽样是总体中的一组数据,带有指定的信息.
理想情况下,需要经常分析较大的样本以获得最精确的估计和最新的信息.
在ProcessAnalysis中,样本越大,就能越轻松地检测到较小的变化,并使控制图在检测变动时能够更敏感,同时不会增大误报率.
注意:当数据可用时开始抽样.
如果没有数据,生成抽样的时间将超过必要的时间.
7.
17什么是变量在ProcessAnalysis和PredictiveAnalysis中,一个变量表示一种相同的特征或属性.
它可能是"实际数据",也可能是通过查找、聚合或其他计算方法推导出的数据.
变量可以是:在BusinessObjectsUniverse中定义的维度量代表基于度量、维和/或集合的某个计算的派生变量,该计算是由用户以交互方式定义的.
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