观看此视频，了解如何定位SAP Analytics Cloud（BOC）并将其用作SAP Business Planning and Consolidation standard model（SAP BPC）部署（混合方法）的扩展。在这种情况下，我们将使用一些先进的规划技术，如"价值驱动树"或"预测预测"来输入2017年和2018年所有产品的销售数字台词。第一，我们需要通过过滤我们需要的数据（美国，淘客app，2015-2016，返利微信，实际，销售），将BPC数据模型及其相关数据导入SAP Analytics Cloud。在导入过程中，我们使用account维度中的Growth Rate%驱动程序扩展数据模型，该驱动程序将用于价值驱动程序树的定义和模拟。

然后，我们基于新创建的模型创建SAP Analytics云故事，云是什么，以显示所有产品线和所有年份的销售额和增长率数据模型（2016年至2020年）。驱动程序由手动输入填写（例如，可能通过复制粘贴Excel电子表格）。我们将修改发布到新的预算公共版本。

完成后，我们需要创建值驱动程序树本身，为每个产品线定义一些数据源节点（增长率%）和同比节点（销售）。可以"基于细节"（表示剩余时间维度的叶成员）或"基于聚合"（表示剩余时间维度的父成员）计算逐年节点。这个选择显然会相应地改变模拟结果。最后，添加一个Union节点来聚合树分支。

现在，为了使一个价值驱动树可能从SAP Digital Boardroom（例如）使用，它应该是故事的一部分。因此，我们将这个价值驱动树图块添加到我们现有的故事中，并使用它来模拟2017年和2018年的预算数字。

一旦完成，2019年的数字也将使用预测功能生成。根据定义的切换日期，预测算法默认在数据模型中的所有历史数据上运行。

最后，返利app是真的吗，所有这些修改都存储到新的最终预算版本中，我们将在导出到BPC的过程中使用。

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