BI platform 4.0 (maar lees op as jy die gebruik van XI3.1) wegspringplek / Webi Microsoft PowerPoint (enige eenvoudige tekening hulpmiddel sal doen) dat julle vertroud is met Webi, veral saam met kaarte. So8230 Hoekom gebruik Webi vir 'n paneelbord wanneer ons die wonderlike Xcelsius op ons vingerpunte Daar is 'n paar redes waarom jy Webi kan kies oor Xcelsius: Met Webi, kan 'n gebruiker die paneelbord te red, en dit oop te maak off-line met die Webi ryk kliënt. A Webi verslag sal 'n baie data te hou en nog steeds kry ordentlike reaksie tye ( 'n miljoen rye met reaksie tye in sekondes). Dit beteken dat die kaarte kan aangevul word met 'n gedetailleerde data, alles in die een plek. 'N gebruiker van die paneelbord kan die paneelbord hulself te verander (indien die regte). Byvoorbeeld, sy 'n paar klik om 'n top-10 te verander om 'n top-20, of verander die dimensies of maatreëls wat gebruik word in 'n grafiek. Ontwikkeling tyd, word uitgekap omdat Theres geen middelman van Live Kantoor / QaaWS / BI Dienste. Bogenoemde paneelbord is gedoen in BI4.0 met sy fantastiese nuwe kartering enjin. Maar jy sal 'n soortgelyke opbrengs van Webi kry in XI3.1, met 'n bietjie minder Pools: Diegene kaarte is 'n bietjie blokagtige, geen fancy skadu onder die lyne in die lyn grafiek, geen deursigtige agtergrond, en geen instrument-wenke wanneer jy hover oor 'n grafiek. Maar die data is natuurlik nog steeds dieselfde. Laat ons begin. Oop te stel Microsoft PowerPoint. Jy nog nie kan doen nie vorms, gradiënte en drop-shadows in Webi, maar sy dood eenvoudig om dit te doen in PowerPoint en stoor dit as 'n beeld. Sleep die vorms wat jy wil op die skyfie, dan regs-kliek en kies Save as Picture8230 Save the png by jou lessenaar. Skep 'n nuwe Webi verslag, met die dimensies en maatreëls wat jy wil vertoon in jou dashboard, en hardloop die navraag. Im gaan om te aanvaar jy redelik vertroud is met die basiese funksies van Webi. In die eienskappe vir die bladsy, uit te skakel kop-en voet, maak die bladsy landskap en stel al die rande aan nul. Met die bladsy nog gekies, kliek op die ikoon foto in die nutsbalk (in XI3.1) of in BI4.0 regs kliek die bladsy en kies Format Report8230 en gaan na die verskyning artikel. As jy wil hê dat die beeld met die verslag te bly wanneer sy oop off-line in Webi ryk kliënt, kies dan Image Van lêer en die lêer te laai vanaf jou lessenaar. As youd die lêer eerder hou op die bediener, dan die lêer om die beelde gids van die bediener kopieer, kies dan Beeld van URL en tik die naam van die lêer. In BI4.0 die gids is C: Program Files (x86) SAP BusinessObjectsSAP Business Enterprise XI 4.0images in XI3.1 sy: C: Program Files (x86) Besigheid ObjectsBusinessObjects Enterprise 12.0images Kies 'n vertoning tipe van normale en Top Left. Op hierdie manier die beeld sal nie beweeg as die gebruiker verander om vinnige vertoning af. Klik op OK. Tensy jy 'n baie gelukkige, sal jy vind dat jou beeld is nie die regte grootte. Gaan net terug na PowerPoint en aan te pas, is dit dalk 'n paar pogings om die grootte net reg te kry nie. Sodra youve het dit reg, hou die PowerPoint lêer vir die volgende keer. Jy behoort nou 'n leë Webi verslag met 'n mooi kyk agtergrond. Let daarop dat in XI3.1, want jy kaarte met deursigtige agtergrond cant het, sal jy soliede kleure in die gebiede moet waar die kaarte gaan. In BI4.0 kan jy die agtergrond vir 'n grafiek te verwyder, sodat hulle direk kan sit op 'n helling, as dis wat jy in. Voeg die kaarte om die paneelbord. Ek sal nie gaan in die basiese beginsels van hoe om te skep en formaat kaarte hier. As jy wil hê dat jou gebruikers in staat wees om te klik op 'n grafiek element en het dit filter ander kaarte in die paneelbord, sal jy wil om op te rig die grafiek as 'n inset beheer. In BI4.0, regs kliek die grafiek en kies 'n skakel GT Voeg Element Link8230 in XI3.1, regs kliek die grafiek en kies definieer as insette beheer Gaan deur die stappe in die insette beheer towenaar, die ander elemente van die verslag te kies wat jou wil gefiltreer wanneer 'n gebruiker die grafiek druk. Moenie kies die boks om die hele verslag te filter. Dit sou beteken dat as jy die Kanada deel van ekonomiese koek, selfs die sirkelgrafiek self sou word gefiltreer om net Kanada wys, wat geen sense. If maak gekliek jy gebruik BI4.0 en havent gebruik die nuwe kaarte voor, daar is regtig 'n baie nuwe dinge om in te neem Hier is die volledige weergawe:. regskliek GT formaat Verslag sal jy die uitleg venster. Die eiendomme paneel van XI3.1 is weg. Theres 'n enorme bedrag van nuwe optionsmake seker dat jy check al die lig effekte onder Globale GT palet en styl. Let daarop dat opsies verskyn en verdwyn, afhangende van die keuses in sommige vervolg downs. Regs kliek GT wysig sal jy die venster wysig vir 'n kaart, wat is alles oor die data te kry. Dit is waar jy vandaan kom om die dimensies / maatreëls wat betrokke is by die grafiek verander. En ook waar jy die hoeveelheid / datum formaat. Al die sortering / filter opsies is beskikbaar in die regs-kliek menu. Xcelsius steeds koning van die paneelbord wêreld, maar as jy iets wat gepubliseer kan word, op die regte pad geneem moet, neem groot dele van rou data, en geredigeer deur gebruikers, Webi is hier vir you. Business vereiste: Wys 3 maande hardloop gemiddelde vir omset in 'n 12-maande tydsberekening venster vir elke jaar, soos die een hieronder Hierdie grafiek help die besigheid verstaan hoe goed hulle in die tweede kwartaal van omset in elke jaar uit te voer na 'n bietjie aanpassing data vir seisoenaliteit. Here8217s hoe ons kan bereik. Stap 1: Bou 'n verslag met behulp van eFashion Heelal Stap 2: Skep 82203 maande Running Averagerdquo veranderlike vir omset Vorige (Vorige (RunningSum (Omset) 0) - Previous (RunningSum (Omset) 3) 1) / 3 Stap 3: Uittreksel 82203 maande Running Averagerdquo vir elke jaar (2005 amp 2006) As jy hierdie 3 veranderlikes in die oorspronklike tabel te voeg, kan jy sien dat die loop gemiddeld van omset is 'n uittreksel uit die eerste berekening vir elke jaar. Ons moet nog 'n stap om data korrek vertoon. Ons kan 2005 RA en 2006 RA gebruik nie omdat WebI deurmekaar kan kry tussen 2005 en 2006 data. Jy kan die Jaar dimensie aan die grafiek, maar jy kan nie 'n duidelike kyk vir trending prestasie in elke jaar. Stap 4: skoon lopende gemiddelde data vir elke jaar sodat hulle op die grafiek apart vertoon kan word. Skep 2005 veranderlike Som (2005 RA In (YearMonth)) Skep 2006 veranderlike Som (2006 RA In (YearMonth)) Nou moet ons in staat wees om data te wys aan die grafiek soos versoek En dan het ons die finale uitslag: UPDATE: Die formule vir hardloop gemiddelde is reggemaak in Stap 2Im behulp Business Objects Webi SP2 / Prod Pack. Im probeer om uit te vind hoe om 'n bewegende gemiddelde berekening te doen (sê vir 3 dae voor) so ek kan dit volgende grafiek om werklike maatstaf Im verslagdoening dag. Byvoorbeeld my data lyk soos volg: Datum Bedrag 1/1/07 100 2/1/07 200 3/1/07 150 4/1/07 300 5/1/07 75 6/1/07 100 So die bogenoemde maak 'n mooi lyngrafiek. maar ek wil ook die bewegende gemiddelde op te spoor teen hierdie (bv 1/1/07 sou wees 100, 2/1/07 sou wees (100 200) / 2 150, 3/1/07 sou wees (100 200 150) / . 3 150, 4/1/07 sou (200 150 300) / 3 216,66 wees, maar ek kan nie uitvind wat die Webi formuleblad sou wees om te bereken die 3 dae terug op 'n slag gaan asseblief help -. dit doen my kop inForecasting gebruik Jy gebruik 'n voorspelling prosedure om die toekomstige ontwikkeling van die belangrikste figuur waardes te voorspel. die verstek beplanningsfunksie tipe voorspelling van BI geïntegreerde beplanning bied 'n aantal strategieë en statistiese metodes vir die berekening van vooruitskatting waardes vir die toekoms van historiese data. Integrasie die strategieë en metodes van hierdie beplanningsfunksie tipe is gebaseer op dieselfde statistiese metodes soos gebruik in die vraag beplanning. vir meer inligting oor vooruitskatting in die vraag beplanning, verwys na help. sap 8594 SAP Business Suite 8594 SAP Voorsieningskettingbestuur 8594 SAP APO 3.1 8594 Aansoek Hulp 8594 die vraag Beplanning 8594 vraag Beplanning Proses 8594 Definisie / Herdefiniëring van weer modelle 8594 die skep van 'n voorspelling Profiel 8594 Eenveranderlike vooruitskatting Voorvereistes 9679 Historic data is beskikbaar vir die voorspelling berekening. 9679 Die samevoeging vlakke waarop jy skep 'n voorspelling beplanningsfunksie moet ten minste een keer eienskap (byvoorbeeld die boekjaar / periodes) bevat. Kenmerke Die voorspelling beplanningsfunksie tipe dek verskeie eenveranderlike voorspelling prosedures. In 'n voorspelling prosedure, word slegs die tydreeks van die gekose voorspel sleutelfiguur in ag geneem word sonder enige bykomende inligting is insette in die vooruitsig berekening tot die ontwikkeling van die sleutelfiguur interpreteer. Tydreeks patrone wat jy kan voorspellings te maak vir die volgende tydreekse patrone: Die historiese data in wese konstante en wissel baie min van 'n stabiele gemiddelde waarde. In die volgende figuur word hierdie basis waarde verteenwoordig deur 'n rooi lyn: Die tydreekse styg of daal voortdurend. In die volgende figuur word hierdie tendens voorgestel deur 'n rooi lyn: Die waardes wys gereeld herhalende pieke en trôe (op 'n jaargrondslag). Daar is 'n stabiele gemiddelde waarde. In die volgende figuur word hierdie basis waarde verteenwoordig deur 'n rooi lyn: Hierdie keer reeks is 'n kombinasie van die tendens en seisoenale patrone. Die seisoenale variasie verhoog vir 'n opwaartse neiging. Die waarde nul is by die meeste punte in die tyd reeks. Die waardes wat nie nul is wissel rondom 'n gemiddelde waarde. Voorspelling Strategieë Die voorspelling strategie bepaal watter voorspelling prosedure word gebruik. Om 'n geskikte voorspelling strategie te kies, baseer jou besluit oor die tydreeks patroon. Die verskillende voorspelling prosedures is gebaseer op die verskillende voorspelling modelle (tydreeksmodelle). Hulle produseer verskillende resultate. Die volgende voorspelling strategieë is beskikbaar: 9679 Moving gemiddelde 9679 Geweegde bewegende gemiddelde 9679 Lineêre regressie 9679 Seisoen lineêre regressie 9679 Eenvoudige eksponensiële gladstryking (konstante model) 9679 Eenvoudige eksponensiële gladstryking met alfa optimalisering (konstante model) 9679 Lineêre eksponensiële gladstryking (tendens model) 9679 Seisoene eksponensiële gladstryking (seisoenale model) 9679 seisoen tendens eksponensiële gladstryking (seisoenale tendens model) 9679 Croston model 9679 outomatiese model seleksie die outomatiese model seleksie voorspelling strategie kan jy toelaat dat die stelsel kies die voorspelling model wat die beste pas by die tyd reeks van die historiese data ( sien outomatiese model-seleksie). As jy reeds weet dat 'n bepaalde vooruitsig model goed is gekoppel aan die tydreeks patroon, of as jy uitdruklik wil 'n bepaalde vooruitsig model vir ander redes gebruik, kan jy 'n spesifieke voorspelling model kies (sien Voorspelling strategieë). Bykomende funksies vir Voorspelling Strategieë Die voorspelling strategieë bied die volgende addisionele funksies en opsies: Vir eksponensiële gladstryking: 9679 Optimalisering van gladstryking faktore vir eksponensiële gladstryking Vir voorspelling modelle met tendens komponente: Gapings in die voorspelling of in die historiese Tydraamwerk Gapings kan voorkom in beide die voorspelling en die historiese tydperk. In teenstelling met voorspellings in BW-BPS, hierdie gapings is relevant, dit wil sê is die geselekteerde tye nie in 'n ry geplaas sonder gapings. Gapings in die voorspelling tydperk hanteer sodat die waardes van hierdie tydperk nie verander word nie. Gapings in die historiese tyd is opgeneem in die vooruitsig berekening met die waarde 0. Let daarop dat die tye voor die eerste skatting tyd behoort in die verlede. Jy wil voorspelling data te genereer vir die maande 1-3 en 5-7 (maand 4 word afsonderlik hanteer). Die stelsel bereken voorspelling waardes vir al maande 1-7, maar nie maand 4. Verandering in die BW-BPS voorspelling egter slegs 6 voorspelling waardes bereken en dit opgedra na die maande 1-3 en 5-7 een na die ander. Vir 'n lineêre neiging in die vooruitsig gevolg met waardes 1010, 1020, ens impliseer dit die volgende verskil tussen BI geïntegreerde beplanning en BW-BPS: Hantering van Gapings in BI geïntegreerde beplanning en BW-BPS Om 'n beplannings - funksie van tipe Voorspelling skep. jy moet die volgende stappe uit te voer: 1. Kies die tyd kenmerkend is vir die voorspelling. Kies Vir Kenmerkende gebruik. Jy kies die tyd eienskap wat die tydsdimensie van die voorspelling verteenwoordig. Let daarop dat vir elke keer as kenmerkend is daar 'n maksimum geldig tyd interval. Dit kan ingestel word in die stelsel. As jy 'n tyd kenmerk, die maksimum geldig tyd interval moet die hele beplanning tydperk dek. Op die blad Algemene instellings bladsy, jy die waarde van die F4 Hulp en hiërargieë vir tydeienskappe skerm (transaksie RSRHIERARCHYVIRT) spesifiseer. Sedert hierdie instelling 'n impak op prestasie, moet jy die interval so klein as moontlik te hou. Jy kan nie die presiese uur eienskap in die stel van eienskappe vir toestande. Vir meer inligting oor die gebruik van eienskappe en toestand eienskappe, sien beplanningsfunksies. 2. Spesifiseer die voorspelling data. Kies Vir Parameters en volg die volgende stappe: a. Kies die voorspelling Sleutel bedrae wat jy spesifiseer die sleutelfigure waarvoor jy die voorspelling bereken. b. Spesifiseer die voorspelling Tydraamwerk Jy gee die tydraamwerk vir die voorspelling deur die beperking van die tyd kenmerk vir die voorspelling. Dit is gewoonlik 'n tyd interval wat die lengte van die tyd vir die vereiste voorspelling verteenwoordig. As die tyd kenmerk vir die voorspelling is fiskale jaar / tyd (0FISCPER), die stelsel stel die hoër-vlak eienskap boekjaar variant. Jy hoef net om hierdie eienskap te beperk as jy die gebruik van veranderlikes met tipe verwerking kliënt en SAP afrit in die beperkings vir die boekjaar / tyd (byvoorbeeld, die stroom periodes). Die stelsel ignoreer uitsonderlike tydperke van die tyd kenmerk fiskale jaar / tyd (0FISCPER) wanneer dit voer die berekeninge waardes vir tydperke van hierdie tipe is nie gegenereer of verander. 3. Tik die historiese data. Jy gee die historiese Tydraamwerk op dieselfde manier as die voorspelling tyd raam. Hoe langer die tydperk, hoe beter is die gehalte van die voorspelling resultate. Jy gebruik die filter vir Historiese data as jou historiese data verskil van die voorspelling data vir spesifieke eienskappe. Jy moet 'n enkele waarde vir elk van hierdie eienskappe spesifiseer. Dit kan die geval wees, byvoorbeeld, met die weergawe eienskap as die voorspelling data is in 'n plan weergawe en die historiese data is gebaseer op 'n werklike weergawe. 4. Kies die voorspelling metode en voer verder parameters. Jy kies die verlangde waarde vir die parameter Voorspelling Strategie. Afhangende van die gekose voorspelling strategie, die stelsel stel addisionele parameters. In sekere gevalle, betree 'n waarde vir individuele parameters is verpligtend. Die stelsel stel outomatiese model-seleksie as die standaard voorspelling strategie. In vergelyking met ander voorspelling strategieë, hierdie voorspelling strategie beskikbaar stel die grootste aantal parameters. Let daarop dat die voorspelling is dienooreenkomstig tydrowend. 5. Slaan die beplanning function. Introduction Die vorige artikel het gekyk na wat bewegende gemiddeldes is en hoe om dit te bereken. Hierdie artikel kyk nou hoe om dit te implementeer in Web Intelligensie. Die formule wat hier gebruik word is versoenbaar met die XIr3 weergawe van SAP BOE egter 'n paar formule kan werk in die vorige weergawes, indien beskikbaar. We8217ll begin deur te kyk na hoe om 'n eenvoudige bewegende gemiddelde te bereken voordat jy na geweegde en eksponensiële vorm. Uitgewerkte voorbeelde Die voorbeelde hieronder gebruik almal dieselfde datastel wat van aandele prys data in 'n Excel-lêer wat jy kan aflaai. Die eerste kolom in die lêer is die dag van die aandele prys en dan kolomme van die opening prys, die hoogste prys in die dag, die laagste prys, die sluiting van die prys, volume en aangepaste sluitingsprys. We8217ll gebruik sluitingsprys in ons ontleding hieronder saam met die voorwerp Datum. Eenvoudige bewegende gemiddelde Daar is 'n paar van die maniere waarop ons eenvoudig bewegende gemiddeldes kan bereken. Een opsie is om die vorige funksie gebruik om die waarde van 'n vorige ry te kry. Byvoorbeeld die volgende formule bereken 'n bewegende gemiddelde op ons eindvoorraad prys vir 'n bewegende gemiddelde datastel van grootte 3: Dit is nogal 'n eenvoudige formule maar dit is voor die hand liggend is dit nie prakties toe ons 'n groot aantal periodes hier kan ons gebruik van RunningSum formule en vir 'n datastel van grootte n ons het uiteindelik het ons 'n 3 tegniek, wat, alhoewel meer ingewikkeld kan dit beter prestasie het as dit die berekening van die nuwe waarde gebaseer op vorige waarde eerder as twee loop somme oor die volle data stel. Maar hierdie formule werk net na die nde punt in die stel algehele data en aangesien dit verwys na 'n vorige waarde moet ons ook 'n begin waarde. Hier is die volledige formule wat vir ons aandeelprys analise waar ons bewegende gemiddelde tydperk is 15 dae, Die datum 2010/01/25 is die 15de data punt in ons datastel en so is dit vir hierdie punt bereken ons 'n normale gemiddelde gebruik van die RunningSum. Vir al die datums verby hierdie waarde gebruik ons SMA formule en ons los skoon en al die datums voor hierdie datum nie. Figuur 1 hieronder is 'n term in die web Intelligensie vertoon ons aandeelprys data met 'n eenvoudige bewegende gemiddelde. Figuur 1. Web Intelligensie Document vertoon 'n Eenvoudige bewegende gemiddelde Geweegde bewegende gemiddelde geweegde bewegende gemiddelde formule met 'n tydperk van 3 is, soos met ons eerste eenvoudige bewegende gemiddelde formule hierbo is dit net praktiese vir 'n klein aantal periodes. Ek het nog nie in staat was om 'n eenvoudige formule wat gebruik kan word vir 'n groter bewegende gemiddelde periodes vind. Wiskundig is dit moontlik, maar beperkings met Web Intelligensie beteken dat hierdie formules don8217t omskep. As iemand in staat is om dit te doen sou ek graag wou hoor Die figuur hieronder is 'n WBG van tydperk 6 in Web Intelligensie geïmplementeer. Figuur 2. Web Intelligensie dokument van 'n geweegde bewegende gemiddelde Eksponensiële bewegende gemiddelde 'n eksponensiële bewegende gemiddelde is redelik reguit vorentoe te implementeer in Web Intelligensie en so is 'n geskikte alternatief vir 'n Geweegde bewegende gemiddelde. Die basiese formule is hier we8217ve hard gekodeer 0.3 as ons waarde vir Alpha. Ons is slegs van toepassing hierdie formule vir tydperke groter as ons tweede tydperk, sodat ons 'n kan gebruik as verklaring aan hierdie filter. Vir ons eerste en tweede periode kan ons die vorige waarde te gebruik en so ons finale formule vir EMO is, Hier is 'n voorbeeld van 'n EMO toegepas op ons voorraad data. Figuur 3. Web Intelligensie dokument vertoon 'n eksponensiële bewegende gemiddelde Inset Beheer As ons EMO formule doesn8217t staatmaak op die grootte van die bewegende gemiddelde tydperk en ons enigste veranderlike is alfa kan ons insette gebruik Beheer om die gebruiker toelaat om die waarde van alfa pas. Om dit te doen, skep 'n nuwe veranderlike genoem 8216alpha8217 en definieer it8217s formule as, werk ons EMO formule, Skep 'n nuwe insette beheer kies ons alfa veranderlike as die insette beheer verslag voorwerp Gebruik 'n eenvoudige skuiwer en stel die volgende eienskappe, jy Sodra gedoen moet in staat wees om die schuifbalk te skuif en dadelik sien die veranderinge aan die tendens lyn in die grafiek Gevolgtrekking Ons kyk na hoe om te implementeer drie tipes bewegende gemiddelde in Web Intelligensie en hoewel al moontlik was die eksponensiële bewegende gemiddelde is waarskynlik die maklikste en mees buigsame . Ek hoop jy het gevind dat hierdie artikel interessant en soos altyd geen terugvoer is baie welkom. Post navigasie Laat 'n antwoord Kanselleer antwoord Jy moet aangeteken word in 'n kommentaar te kan lewer. Die truuk om Geweegde bewegende gemiddelde (WBA) is jy 'n veranderlike wat die tellers van WBG verteenwoordig skep (sien Wikipedia vir verwysing.) Dit moet lyk soos die volgende: Vorige (Eie) (N Close) 8211 (Vorige (RunningSum ( Close)) 8211 Vorige (RunningSum (naby) N1) waar n die aantal periodes Toe die werklike WMA8217s formule sou wees soos volg:. Teller / (N (n 1) / 2) waar teller die veranderlike wat jy vroeër geskep.
No comments:
Post a Comment