在我们在"SAP Analytics Cloud更新滚动预测中的实际值"的博客文章中查看了SAP Analytics Cloud中滚动预测的可能概念之后，我将首先在中间步骤中向预测场景插入一个投影。SAP Analytics Cloud为此提供了两个选项：

–预测预测（自动）

–预测场景（带数据培训选项）。

这里我们将使用预测场景（时间序列预测场景）填充预测和版本PF1。

图1：滚动预测与实际（实际）的概念，RF1（预测1）和PF（预测）。在手动输入预测（RF1）之前，我们"发布"自动投影（PF）。

在图1中，我们看到了我们的ACT和两个场景（SAP Analytics Cloud"版本"）RF1和PF。PF代表"预测情景"。图2显示了SAP Analytics Cloud中此功能的菜单项。

每月更新实际值，好淘客，并将"切换日期"再设置一个月。为此，我们可以选择为每个月创建一个新的预测版本（例如：RF1、RF2、…RF[n]）。

在我们提交RF1之前，我们希望为滚动预测过程中的参与者提供建议值。这不仅为规划者提供了方便，大数据信息，而且可以缩短预测过程。精确的外推可以节省大量的人力规划工作。特别是在大量产品、文章或客户的情况下，例如，自动外推法在减少预测工作量和加快周期方面具有很大的潜力

图1：菜单"预测场景"，其中时间序列预测是由员工使用MR

Set projection创建的，e、 g.数据科学家使用SAP Analytics云预测场景

图3：基于SAP Analytics云中的规划模型和数据的投影（"预测场景"）

在转移外推结果之前，场景或版本"PF1"和"RF1"为空。在图4中，大数据服务，我们看到了行，但是从切换日期2021年1月开始，只有空行。IST（ACT）数据截至2020年12月。我们在上一篇博文中加载了数据并设置了切换日期。

图4实际（ACT）、滚动预测（RF1）和预测（PF1）。RF1和PF1尚未启动（仍为空）。

图5 SAP Analytics Cloud中规划/预测模型数据的培训

图6生成投影后，它可以转移到预测场景（在示例中为版本或场景PF1）

图7外推已经转移。现在，外推也可以复制到RF版本，然后作为进一步处理的起点。

图8投影到RF1（滚动预测）的转移

现在可以开始下一个预测周期，过程的参与者只在必要时在滚动预测中输入手动调整。在最好的情况下，返利app下载，这只是少数情况，bi大数据分析，例如战略产品或特殊情况。