预测性分析可能非常复杂，而且很难建立。虽然它的应用几乎是无穷无尽的，但学习曲线可能是一个挑战。然而，无论您是一名数据科学家，还是仅仅是一名希望开始使用机器学习的开发人员，SAP HANA streaming analytics都提供了一个简单的界面来帮助您入门。

在streaming analytics（当然还有SAP HANA本身）中，您不需要成为数据挖掘方面的专家就可以让数据为您工作。除此之外，你几乎可以通过你的浏览器做任何事情——这就是我们访问HANA Web IDE的地方。

我在以前的博客中谈到了流式分析的机器学习功能，人工智能有哪些领域，但从未真正深入研究过整个过程。总之，流分析可以使用定制的机器学习模型对流数据实时应用预测分析功能。这意味着您可以不断获得越来越好的数据，而无需多次手动输入大量信息（不过，如果您想这样做，流式分析也可以处理这些数据）。

在进入Web IDE的详细信息之前，这里有一个关于流式分析中可用模型类型的快速提醒：

Hoefffing用于分类的树训练，即使流数据发生变化，它也能不断发现预测关系。hoefffing树评分分类，云免费，将训练好的预测模型应用于数据。决策树评分，大数据查询，将预测模型应用于从SAP HANA表导入的训练模型。DenStream Clustering，根据数据对象点的加权重要性对其进行分组和修剪。

您可以在streaming analytics文档中阅读有关每种模型类型的更多信息。

与以前的一些内容相比，本博客更全面，开始完成如何在Web IDE和流式分析运行时工具中使用它们的指南。

注意：如果您以前使用过流式运行时工具，并且已有工作区和HANA数据服务，请跳到Web IDE中的第3部分。

，有两种主要的方法来准备一个机器学习模型，以便在流分析项目中使用：

无论哪种方法，您都需要在Web IDE中启用两个流插件。

接下来，您需要一个工作区来放置模型。

然后，您需要创建一个到HANA的数据服务连接。为什么现在就需要这个？您创建的模型将在HANA中存储元数据，其中包括属性、版本信息、最新内容的快照等。

如果您没有HANA数据服务：

现在，您可以加载和编辑任何现有模型，或者创建一个全新的模型。

如果您不熟悉缩写，PAL代表"预测分析库"。

无论哪种方式，模型都会在工作区窗格的右侧打开。

注意：根据您选择的模型，列表底部可能会有一组数学设置，从同步点开始。这些是算法本身的参数，与模型的大多数常规属性不同，它们不会显示在CCL中。

如果选择评分函数，请确保现有的训练模型可供参考（对于决策树评分，需要先从HANA导入）。

图例：I=Integer；S=Double；S=String；+=前一组括号中任意数量的任意列组合。

例如：[IDS]+S可以是integer，string，double，大数据和数据库，double，string，string。

例如，[IS]SD可以是integer，string，double，数据分析方法，或string，string，double。

一旦设置了模型，您可以使用DECLARE MODEL元素将其添加到任何流项目中。

您就完成了！现在您可以通过模型运行一些数据来测试它。只需将流项目构建到保存模型的工作区，然后切换回SRTT以查看模型的计算结果。