博客系列的第8部分：

现在让我们深入了解另一种使用SAP S/4HANA业务流程进行机器学习的方法。在前面的博客中，我们讨论了如何将机器学习直接嵌入到SAP S/4HANA应用程序中，物联网展，并将SAP云平台的机器学习服务应用到SAP S/4HANA业务流程中。现在，我们将利用SAP Analytics Cloud–Smart Predict和Smart Assist服务对SAP S/4HANA业务流程进行机器学习。

通常，大数据分析软件，数据科学家需要与业务用户或业务专家合作，以详细了解需求，从而设计和构建预测模型。即使所有这些事情都按计划发生，最终结果可能仍然会因数据科学家所需的业务知识和专业知识的差距而有所不同。尽管业务用户和业务专家能够很好地理解设计模型的需求，但他们并不像数据科学家那样具备构建这些模型的能力。因此，随着SAP Analytics Cloud的引入，通过利用Smart Predict和Smart Assist服务，业务用户可以设计和构建无缝工作的预测模型来解决业务问题。这些SAP Analytics云预测服务可以帮助业务用户建立数据科学模型，尽管他们对统计数据和算法并不熟悉。这有助于数据科学家从创建预测模型的平凡任务中解脱出来，并将精力集中在构建更重要的机器学习功能上。借助SAP Analytics Cloud，现在的重点已经转向处理业务问题，网站建站平台，而不是算法—改变您处理创建强大解决方案的方式，这有助于加快预测和推荐流程。

在这种方法中，我们通过利用并行模式进行探索性预测分析，返利平台有哪些，即CDS视图（核心数据服务）从SAP S/4HANA业务流程，构建自定义CDS视图，然后连接到SAP Analytics云进行预测建模和分析。根据用例需求和功能，您可以执行从SAP Analytics Cloud到SAP S/4HANA core data services（CDS）视图的实时连接，或者执行数据采集方法，以在SAP Analytics Cloud中构建其他虚拟数据模型（VDM）。您可以参考本系列博客，其中详细介绍了如何在SAP S/4HANA和SAP Analytics Cloud之间建立配置连接，然后使用SAP Analytics Cloud中的Smart Predict功能创建预测模型，并将这些预测可视化。

Smart Predict通过内部利用时间序列预测、分类分析、回归分析等算法解决大多数业务问题，智能分组等。通常，使用智能预测或智能辅助服务时提供的预测结果不会永久存储到业务流程中，而是保存为模板或仪表板。这些仪表板可以帮助业务用户分析预测结果并适当地加以利用。如果认为有必要，可以使用ISLM框架将预测模型发布到SAP S/4HANA，将这些预测结果集成到SAP S/4HANA业务流程中，或将功能实现为嵌入式ML或并行ML，如前面的博客所述。

下面简要介绍了该流程参与使用SAP Analytics Cloud创建预测模型–智能预测和智能辅助服务。为了完成本文，我们在此进行简要说明，但不详细说明，因为可以在本博客中找到详细说明。

步骤1：在SAP Analytics Cloud中创建预测场景的菜单路径

步骤2：选择预测场景的类型

步骤3：创建时间序列预测场景场景

在下一个博客中，让我们讨论如何扩展已经创建的ML场景。

这里有一些指向本系列博客的快速链接，让您全面了解预测智能是如何注入SAP S/4HANA的。

SAP S/4HANA的机器学习资源和旅程第1部分—利用SAP S/4HANA的预测智能第2部分-围绕预测智能的不同方法的架构和深入研究第3部分-利用机器学习和预测分析的流程第4部分-端到端流程中的范围和功能第5部分-激活SAP S/4HANA的机器学习功能第6部分-将ML构建到SAP S/4HANA的数字核心（嵌入式ML）第7部分-使用ML服务增强数字核心（并排ML）第8部分-利用ML和SAP Analytics Cloud扩展数字核心（本博客）第9部分—SAP S/4HANA流程的ML扩展博客系列-ISLM用于S/4机器学习介绍本书-使用SAP S/4HANA实现机器学习

快乐预测未来！！

，联通物联网