👨🏿‍🤝‍👨🏽 💱 🙎🏽 データサンターを関与させずにSAPAnalyticsCloudでマーケターの予測モデルを構築する方法 🔧 📻 🤟🏻

今日、データサイエンスプロジェクトの人気は非常に高く、企業はその重要性と重要性を理解しています。市場は、印象的な結果を達成する方法を知っているこの分野の専門家でいっぱいです。しかし、そのようなプロジェクトはしばしば費用がかかり、単純なタスクのためにこの分野の専門家を常に関与させる必要はありません。一部の予測は、ビジネスユーザー自身の力の範囲内です。たとえば、マーケティングスペシャリストは、マーケティングキャンペーンへの反応を予測できます。これは、数分で予測を作成し、ビジネスセンスの観点から結果を簡単に解釈できるツールがあれば可能になります。

SAP Analytics Cloud（SAC）は、BI、計画、および予測機能を組み合わせたクラウドベースのツールであり、インテリジェントプロンプト、自動データ分析、自動予測機能など、多くの高度な分析機能も備えています。

この記事では、SAP Analytics Cloudで予測がどのように構築されているか、現在利用可能なシナリオ、およびこのプロセスを計画と統合する方法について説明します。

Smart Predict機能はビジネスユーザーに焦点を合わせており、データサイエンスの専門家を関与させることなく高精度の予測を行うことができます。システムのユーザーの側では、予測は「ブラックボックス」で行われますが、実際にはそうではありません。SACの予測アルゴリズムは、SAP PredictiveAnalyticsツールのAutomatedAnalyticsモジュールの予測アルゴリズムと同じです。この製品の基礎となるアルゴリズムに関する多くの資料があります。この記事を読むことをお勧めします。質問に対して：「AutomatedAnalyticsがSAP Analytics Cloudに移行したことがわかりましたか？-私たちは答えます-はい、しかし今のところ部分的にしかありません。」これがツールの機能の違いと類似点です（図1）

SAP Analytic Cloudは現在、次の3つの予測シナリオを提供しています。

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SAP Analytics Cloud . -. - excel . SAP Analytics Cloud Live ( ) SAP HANA. SAC , SAP HANA Automated Predictive Library (APL).

Customer ID	ID
Usage Category (Month)	,
Average Usage (Year)	,
Usage Category (previous Month)	,
Service Type	, :
Product Category	-,
Message Allowance	, ,
Average Marketing Activity (Bi-yearly)	2
Average Visit Time (min)	,
Pages per Visit	-,
Delta Revenue (Previous Month)
Revenue (Current Month)
Service Failure Rate (%)	,
Customer Lifetime (days)
Product Abandonment	, ,
Contract Activity	, , -. , .