SAP的高级分析解决方案旨在让高级业务分析师和数据科学家使用强大的预测算法、"R"开源统计分析语言和内存数据挖掘功能来分析和可视化他们的数据。"SAP PA 1.x"建立在SAP Lumira代码库的基础上，广西大数据，该代码库还提供了出色的高级可视化和数据发现功能。
SAP InfiniteInsight 7.x：
SAP的自动化数据准备、预测建模和评分解决方案，允许业务用户在无需数据科学家的技能。"SAP II 7.x"是自动化预测分析的前沿，包括2013年SAP收购KXEN的产品集。
SAP predictive analysis 1.x使用户能够使用开源"R"库中的预构建算法分析和可视化数据，并以图形方式将这些模块"链接"在一起，以执行复杂的操作没有技术上的挑战和繁琐的手动建模过程的分析。
然后在2013年，SAP收购了KXEN，该公司生产了一款名为InfiniteInsight的产品，云服务器ecs，使业务用户能够自动分析其数据，智能家居物联网，而无需手动建模，甚至不需要数据科学家或统计学家的技能。SAP InfiniteInsight 7.x包含自己的智能和自调整算法，这些算法封装了数据科学家通常会进行的许多手动准备和建模工作，因此业务用户可以专注于回答他们的业务问题，而不是决定使用哪种算法和何时使用。
SAP Predictive Analytics 2.0带来了这两种方法将产品集成到一个可安装的解决方案中，并包含两个产品的功能和体验。不过，为了让事情变得有趣，我们还稍微更改了产品名称—统一解决方案现在称为"SAP Predictive Analytics"，而不是"SAP Predictive Analysis"
您可以看到旧版本的快照。您可以直接加载您的示例excel，并在工具上执行初始学习非常容易。
新的SAP Predictive Analytics第一个屏幕如下所示，我努力了一段时间通过excel执行初始分析学习。
在数据管理器中上载excel选项不可用。
我通过AA（自动分析）。您可以通过modeler启动excel数据分析。
data manager您可以看到各种数据库连接选项，如下所示。加载excel并不是很简单，因为它在SAP Predictive Analysis tool中很有用。
转到AA和Modeler，您将看到下面的选项来选择文件
我与Country controllers供应商一起对工具进行了初步分析和学习，如下面的快照所述和所示，持有税务数据。
您有选项选择文本文件或CSV文件。我准备了文本文件进行初步分析。您可以预览如下所示的数据。
第一个学习是选择较少的变量来执行分析（对于像我这样的初学者）。
虽然我在下面显示了许多变量，但我建议只从4-5个变量开始。
您可以选择在现有数据集上添加筛选器。
您可以看到Kxshell脚本生成，如图所示可以看到Kxshell脚本生成，如下所示
您可以用小数据集训练模型。
训练模型准备好后，物联网和互联网的区别，就可以在更大的数据集上使用和应用，您还可以测试训练模型的准确性。
在显示选项中，您可以检查变量贡献，统计报表等
一旦进入显示界面，您会发现模型按预期运行，如下所示。
应用模型您需要选择新的数据集，在该数据集上应用经过训练的模型。
您可以选择检查数据，统计数据和图表如下所示。
在下面的例子中，我们使用的数据集包含用于估计新墨西哥大学本科招生人数的信息。为了预测本科生入学率，我们将使用三个预测变量
变量-目标变量，权重变量，排除变量和解释变量（为输入变量）如下图所示。
目标变量–滚动输入变量–UNEM HGRAD INC加权变量年份
排除变量KcIndex Test\U Var
您可以看到如下数据说明。
您可以按下图所示分析模型偏差。
您可以也可以选择模拟如下所示的模型。
您可以看到当前分析模型中输入变量的贡献率百分比，淘客分佣系统，如下所示。
您可以看到训练后的模型性能，如下所示
一旦您将模型应用于如下所示的主数据进行分析，您将得到如下所示的目标变量数据
您可以通过对输入变量的各种值运行模型来模拟模型，并检查模型的一致性。
SAP PA 2.2中的新增功能
而不是仅仅列出新特性/功能，让我们看看SAP PA 2.2是如何推动我们实现一些核心目标的（请注意，有些功能涉及多个目标，但我在这里保持简单）：
AA=自动分析
EA=专家分析
HANA=SAP HANA上的本机功能
为数据科学家和业务用户提供更好、更流畅的体验
使数据科学家更具竞争力灵活高效：
使客户能够更好地利用其现有数据和投资：
有一个单独的论坛：
