由于几乎所有的企业都明白天气会影响他们的业务，因此经常会出现一个问题：如何将天气数据加载到SAP Analytics云中，并使用它更好地分析我的业务数据？发现天气与商业数据的相关性的好处是显而易见的——智能库存管理、更好的物流规划、及时的广告机会、动态的人力资源调度等等。然而，在商业智能系统中获取、清理、加载和更新天气数据的过程传统上是令人望而生畏的。在本文中，我们将向您展示将天气分析与业务数据结合使用的好处，并指导您逐步完成将天气数据与业务数据结合在一起的过程。

尽管您可以使用来自世界各地的各种政府和商业来源自行获取和处理天气数据，多多淘客，使用集成的天气数据API是一种更简单、风险更小、成本更低的选择。天气数据api以几种方式代表了业务分析师在天气数据方面的最新技术。它们提供了一个单一的、高性能的API来访问全球历史天气和天气预报。这允许您使用单个基础结构和单个API来访问世界各地和另一端的业务位置的数据。编制历史天气资料和全球天气预报是一项艰巨的挑战。因此，大多数国产和较低的解决方案根本不提供历史天气数据。然而，由于历史天气是发现模式和相关性的关键，因此无法提供历史数据的数据源在商业智能和分析应用程序中的用处要小得多。因此，选择一个来源，如可视交叉天气，可以是一个"一站式"为您所有的天气数据需要，带来即时价值的任何天气项目。

此外，其他天气数据源可能是困难的，要求用户下载和解析非常大的数据集，以便分析一些特定的位置。即便如此，数据用户通常也要负责找到离理想业务地点最近的最佳气象站。天气报告站经常在一段时间内离线，而其他站则报告相互冲突的数据，这是天气数据界公开的秘密。全功能天气API，如可视交叉天气、地下天气和开放天气图，对数据进行清理和过滤，然后使用插值算法为任何给定位置找到最佳天气匹配。在给定时间段内不报告的电台将自动过滤掉。报告错误或内部冲突数据的台站将根据合理规范并与其他本地台站进行比较，自动更正或均匀化。

根据您的业务，拥有各种天气指标通常也很重要。天气api这种天气不仅提供传统的天气指标，如温度和降雨量，而且还提供一些不太常见但具有很高商业价值的指标。热指数等指标通常会影响参与体育活动的顾客的行为。如果你对天气的兴趣包括更多依赖天空的活动，那么云量和降水量等指标可能很重要。简言之，拥有一个大的天气指标变量，可以让您分析与这些指标相关的业务，并智能地确定哪些指标对您影响最大。

使用天气API的第一步是创建天气查询。在本例中，我们将使用可视交叉天气数据来提供天气数据。您需要确定需要进行天气分析的地点以及与业务数据相匹配的时间段。例如，大数据和数据分析区别，我们将考虑围绕全球冰淇淋供应商的销售数据构建的演示数据。此样本数据包含2018年全球23个主要城市的销售信息。您可以下载本文末尾的示例数据，并按照您所阅读的内容进行操作。

天气API查询页面

如果您使用可视交叉天气查询页面进行操作，则首先需要登录。如果您还没有帐户，则可以注册免费试用。只需单击"注册"链接即可在右上角。然后您可以输入天气查询的位置。在本例中，我们将输入我们城市的位置。幸运的是，我们只需要执行一次，因为我们可以在定义完同一查询后根据需要多次重新运行该查询。同样，我们将输入要分析的日期范围。对于我们的示例数据，开始日期为2018年1月1日，结束日期为2018年12月31日。对于其他选项，我们可以接受默认值，数据与大数据，因为我们希望获取历史结果并在每日级别汇总数据。对于更复杂的分析，我们可能希望考虑设置过滤天气记录的具体营业时间。但是，由于我们后面的分析将主要基于每日热量指数，因此对于我们的简单示例来说，设置自定义营业时间是不必要的。

一旦我们制定了查询，我们就可以通过单击屏幕附近的"生成数据"按钮进行测试页面底部。此按钮将运行查询并在页面底部的新网格中显示输出数据的预览。如果预览看起来正确，我们可以将其复制以包含在SAC中。为此，只需单击示例网格上方的"生成OData"选项，然后在弹出窗口中单击"复制到剪贴板"复制查询字符串。我们的查询现在可以直接在SAC中使用。

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