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小七 141 0

首先,我要感谢我的导师和导师莎拉·德茨勒(Sarah Detzler)的帮助和建议。

作为一名数据科学家,我投入了大量的工作来分析我的数据,并创建正确的模型来预测未来。时间往往至关重要,根据目标群体的不同,结果也必须以不同的方式呈现出来。想象一下拥有一个非常复杂的模型,并定期向你的经理或业务团队解释你的结果。一个简单而有效的解决方案是创建一个仪表板,它甚至可以连接到实时数据。一旦建立起来,它就为我们节省了宝贵的时间,我们可以花在用R或Python创建非常棒的模型上。我们甚至可以通过SAC中的R可视化功能来保持我们熟悉的R环境。此外,R可视化工具可以处理上传到SAC的本地数据集,甚至可以更好地使用某些系统的实时连接处理实时数据,请参见此链接。此外,我们可以在SAC中过滤用R可视化工具创建的图,甚至可以将用SAC故事模式创建的图与R可视化链接起来。因此,我们可以将R可视化插入到我们的故事中,使用SAC控件与R可视化交互,并与其他用户共享。

作为一个示例,我们将处理基于模拟财务数据的用例,并使用ggplot2创建具有不同参考分布的直方图。直方图是表示数值数据分布的图形工具。对于一个连续变量,整个范围被划分为区间,然后我们计算每个区间有多少个观测值。我们关注ggplot2包,因为它可能是R中用于创建可视化的最常用的库。另外,在使用sapr服务器时,还可以使用其他R库。在下面的链接下可以找到一个列表。

在我们开始可视化之前,我们可以检查一些东西。首先,确保您已连接到R服务器。为此,大数据是啥意思,您的用户必须具有管理员权限。否则,请向系统管理员用户寻求帮助。提供了不同的选项,例如您可以使用自己的R服务器或sapr服务器。进入主菜单,按"系统"下的"管理":

然后进入屏幕顶部的"R配置"。

检查您是否连接到SAP R服务器运行时环境或远程R连接。如果是这种情况,我们可以使用SAC中的R可视化继续我们的教程。有关如何设置R服务器的更多信息,请参阅本博客。

其次,让我们看看我们的配置文件设置,并确保数字格式设置为"1234.56"。否则,数据集将无法在SAC中正确识别。

在我们创建惊人的情节之前,我们应该先看看我们的数据集。数据集可以在这里找到。

在第一列中,我们的数据被标记,这对于映射很重要,稍后我们创建模型时。对于我们的示例,物联网概念股,我们模拟了数据集第三列中的t分布的虚拟日志返回。t分布是一种常用的参数概率分布。第二行给出了我们假想股票的原价。当数据稀缺或由于数据保护权而限制数据时,一种可能的解决方案是使数据不可识别或模拟数据。如果你更感兴趣,数据是如何被模拟的,看看R代码,可以在这里找到。

让我们把数据集上传到SAC。为此,我们单击左上角的菜单,选择"创建"并单击"数据集"。

然后选择"从文件上载的数据"。

我们选择"源文件"_数据.csv,单击"导入",然后单击"确定"。

导入数据集后,我们希望将数据转换为模型。因此,单击"创建",然后选择"模型"。将打开以下窗口:

我们在"获取数据"下选择"数据集",找到我们上传的数据集。现在我们必须检查所有变量的格式是否正确。我们需要将变量"Nr"(数据集中的左列)转换为泛型变量。单击左侧的列并在"类型"下选择"通用尺寸"。这是最后正确映射数据的一个重要步骤。否则,直方图的绘图将不起作用。其他变量应标记为度量值。

然后按右下角的"创建模型"。将模型保存为"Simulated\u data",以便最终正确运行准备好的R脚本。模型是我们创建故事的基础。

现在让我们在SAC中创建我们的故事。点击左上角的菜单,选择"创建"并点击"故事"。

有几个选项可供选择,如右侧所示,开始我们的故事,如智能发现、画布页面、响应页面或网格页面。例如,通过一个智能发现,我们可以通过获得如何可视化数据的建议来获得一个很好的起点。它自动为我们创建一个仪表板,我们可以灵活地调整和扩展。但我们要从画布或响应页面开始。因为我们专注于绘制直方图,所以我们从一个响应性页面开始创建一个灵活的仪表板,它可以自动调整到我们的移动设备。因此,选择"添加响应页面"开始我们的故事。

这将为我们提供以下响应页面,我们可以在其中插入不同的可视化效果,如散点图、气泡图、条形图、热图等。

但首先我们需要将我们的故事与我们的模型联系起来。因此,按左上角的"数据"并选择"从现有模型获取的数据"。然后找到你先前创建的模型。

然后回到故事模式,点击左上角的"故事"。现在我们要创建一个R可视化。因此,单击加号上的"插入"下,大数据的发展,并在可用选项底部选择"R可视化"。

生成器打开,我们首先必须添加输入数据。因此,按"+添加输入数据"。

我们从数字标签创建一个维度,在我们创建模型的步骤中,我们先前将其保存为通用维度。然后按"确定"。