Pa22 Expert User Pt

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PUBLIC SAP Predictive Analytics 2.2 2015-05-28 Guia do usuário do Expert Analytics Conteúdo 1 Expert Analytics. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.1 Informações gerais de Expert Analytics. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.2 Novo no Expert Analytics 2.2. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.3 Recursos da documentação. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.4 Conteúdo do guia. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.5 Público alvo. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2 Introdução ao Expert Analytics. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .10 2.1 Princípios básicos de Expert Analytics. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.2 Como iniciar Expert Analytics. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.3 Como instalar o ambiente R 3.1.2 e os pacotes necessários. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .12 2.4 Como configurar o ambiente R. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.5 Compreendendo Expert Analytics. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 Visão de designer. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .14 Visão de resultados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 2.6 Utilizando Expert Analytics do início ao fim. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.7 Configuração de características avançadas de Expert Analytics. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 3 Adquirindo dados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 3.1 Adquirindo dados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 Visualizando uma conexão de fonte de dados e seus documentos associados. . . . . . . . . . . . . . . 19 Adquirindo dados de uma pasta de trabalho do Excel. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 Aquisição de dados de um arquivo de texto. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 Adquirindo dados copiados para a área de transferência. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 Adquirindo dados das visões do SAP HANA. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 Efetuando download de dados do banco de dados do SAP BW. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .29 Aquisição de dados de universos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .32 Adquirindo dados utilizando Consulta com SQL. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 Processamento de um conjunto de dados adquirido. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 Atualizando dados em um documento. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 Renomear um conjunto de dados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 Objetos ocultos da lista de objetos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .41 Como editar o arquivo de sugestões de enriquecimento. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 4 Preparando dados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 4.1 Preparando dados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 Sala Preparar – visualização, limpeza e manipulação de dados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 Editando e filtrando dados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 2 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Conteúdo Criação de medidas e hierarquias. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 Criando uma medida ou dimensão calculada. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 Trabalhando com múltiplos conjuntos de dados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 5 Criando análises. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 5.1 Como criar uma análise. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 Aplicação de componentes de pré-processamento em dados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 Como aplicar os algoritmos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 Opcional: Como armazenar os resultados da análise. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 5.2 Como executar a análise. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 5.3 Como salvar a análise. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81 5.4 Como excluir uma análise do documento. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81 5.5 Como visualizar os resultados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81 5.6 Exportação de uma análise como um procedimento armazenado. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81 6 Adicionando um componente personalizado. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 6.1 Personalizar componente R. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .83 Assistente de criação do componente R. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 Como criar um componente R. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 6.2 Componente PAL personalizado. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 Assistente de criação do componente PAL. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 Criando um componente da PAL. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .92 6.3 Gráficos mútliplos nos componentes R personalizados no modo offline. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .93 7 Como analisar os dados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 7.1 Como analisar os dados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 7.2 Gráfico de matriz de dispersão. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .97 7.3 Gráfico de resumo estatístico. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 7.4 Coordenadas paralelas. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 7.5 Árvore de decisão. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .99 7.6 Gráfico de tendência. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 7.7 Gráfico de cluster. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 7.8 Gráfico de nuvem de tags Apriori. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 7.9 Matriz de confusão. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 7.10 Gráfico de componente R customizado. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .103 8 Visualizando dados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .104 8.1 Divisão Visualizar – Criando gráficos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 Criando gráficos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108 Organização de dados em gráficos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 Filtrando dados na divisão Visualizar. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 Dados hierárquicos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124 Localizando medidas, dimensões e valores de dados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .126 Guia do usuário do Expert Analytics Conteúdo PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 3 Medidas associadas a dimensões. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127 Tipos de agregação suportados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .128 Previsão. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128 Regressão linear. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129 Análise de influências. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130 9 Criando histórias. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132 9.1 Divisão Compor – Como criar histórias sobre visualizações. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132 Painel Configurações da página. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132 Criando uma história. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136 Modificando uma história. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140 Como salvar uma história. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141 Como atualizar dados em uma página de infográfico. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141 Como explorar uma visualização em uma história. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141 Pesquisando dados hierárquicos em uma história. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142 10 Compartilhando dados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143 10.1 Como publicar no SAP Lumira Server. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143 Publicando uma história ou um conjunto de dados no SAP Lumira Server. . . . . . . . . . . . . . . . . 143 11 Trabalhando com modelos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146 11.1 Como criar um modelo. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146 11.2 Como exportar um modelo como PMML. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146 11.3 Compartilhando modelos utilizando arquivos .spar. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147 11.4 Compartilhando componentes personalizados utilizando arquivos .spar. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147 11.5 Exportando um modelo do SAP HANA como procedimento armazenado. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148 Removendo o procedimento armazenado e exportado do SAP HANA. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149 11.6 Importando modelos e componentes personalizados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150 11.7 Como excluir um modelo. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150 12 Propriedades do componente. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151 12.1 Algoritmos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151 Regressão. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151 Valores atípicos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170 Série cronológica. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176 Árvores de decisão. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187 Rede neural. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194 Clustering. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198 Associação. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 206 Classificação. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212 12.2 Componentes de preparação de dados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 219 Fórmula. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 219 Amostra. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 224 4 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Conteúdo Definição de tipo de dados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227 Filtro. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 228 Normalização. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233 Categorização HANA. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 235 Normalização HANA. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 237 Partição HANA. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 240 Comparação de modelo do HANA. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 241 Estatísticas de modelo do HANA. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 241 12.3 Gravadores de dados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .241 CSV Writer. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242 JDBC Writer. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242 HANA Writer. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243 12.4 Modelos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .244 Guia do usuário do Expert Analytics Conteúdo PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 5 1 Expert Analytics 1.1 Informações gerais de Expert Analytics Expert Analytics é um conjunto de ferramentas de análise estatística e de mineração de dados que permite a criação de modelos preditivos para identificar visões e relações ocultas nos dados, com base nos quais você pode prever eventos futuros. Expert Analytics é um conjunto de ferramentas do aplicativo SAP Predictive Analytics. Com Expert Analytics, você realiza várias análises de dados, inclusive previsão de série de tempo, detecção de valores atípicos, análise de tendência, análise de classificação, análise de segmentação e análise de afinidade. Permite que você analise os dados usando diferentes técnicas de visualização, como gráficos de matriz de dispersão, coordenadas paralelas, gráficos de cluster e árvores de decisão. Expert Analytics oferece uma ampla gama de algoritmos preditivos, suporta o uso de linguagem de análise estatística de fonte aberta R e oferece recursos de mineração de dados na memória (in-memory) para um processamento eficiente de análise de dados volumosos. Nota Expert Analytics herda a funcionalidade de aquisição de dados e manipulação de dados do SAP Lumira. SAP Lumira é uma ferramenta de manipulação e visualização de dados. Usando o SAP Lumira, você pode conectar-se a várias fontes de dados, como arquivos planos, bancos de dados relacionais, bancos de dados na memória e universos do SAP BusinessObjects, além de operar com diferentes volumes de dados, de uma matriz de dados pequena em arquivo CSV até um conjunto bem volumoso de dados no SAP HANA. 1.2 Novo no Expert Analytics 2.2 Os seguintes recursos novos do Expert Analytics estão disponíveis nessa versão: Novos ícones Ícone Descrição -- Sem status: Indica que o componente precisa ser configu­ rado antes que a análise possa ser executada. Configurado: Indica que todos as propriedades são configu­ radas para o componente e podem ser executadas. 6 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Expert Analytics Ícone Descrição Sucesso: Indica que o componente foi executado sem erros. Falha: Indica que a execução do componente falou com er­ ros. Melhor componente: Indica o melhor componente sendo executado com base na comparação das estatísticas de de­ sempenho do modelo dos tipos de classificação ou regres­ são dos algoritmos. Comparação do desempenho do modelo Agora, no Expert Analytics, você pode comparar o desempenho de dois ou mais componentes em uma análise e indicar o melhor, graças às Estatísticas do modelo, um componente que gera as estatísticas de desempenho. As estatísticas do desempenho podem ser calculadas para tipos de algoritmo de classificação ou regressão. As estatísticas do desempenho calculadas podem então ser utilizadas por um componente da Comparação do modelo para comparar e escolher o melhor componente de todos os comparados na execução. Compartilhar componentes personalizados Os arquivos .spar têm uma compatibilidade estendida. Agora você pode compartilhar um ou mais componentes personalizados (PAL e R) utilizando arquivos .spar. Versão R 3.1.2 A lista de versões R suportadas foi estendido 3.1.2. Agora é possível utilizar as últimas bibliotecas (por exemplo, algoritmos, visualização, manipulação/preparação de dados...) como componentes personalizados em Expert Analytics. Gráficos múltiplos no modo offline Agora você pode marcar gráficos múltiplos nos componentes R personalizados. Guia do usuário do Expert Analytics Expert Analytics PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 7 Preparar Clustering automático e HANA Auto Clustering Você pode preparar o Clustering automático e HANA Auto Clustering sem uma variável de destino. Se um for fornecido, ele será utilizado internamente para verificar o desempenho do clustering e realizará o ajuste fino do modelo automaticamente. 1.3 Recursos da documentação A tabela a seguir fornece a lista de guias disponíveis para o SAP Predictive Analytics: O que você quer fazer? Então vá para... Obter ajuda instantânea sobre como usar o Expert Analytics A Ajuda online está disponível no Expert Analytics, da se­ ou encontrar informações sobre uma função ou fluxo de tra­ guinte forma: balho. ● Clique no ícone de Ajuda (?) em uma caixa de diálogo ou janela. ● Obter ajuda instantânea sobre como usar o Automated Analytics ou encontrar informações sobre uma função ou fluxo de trabalho. Selecione o menu Ajuda Ajuda A Ajuda online está disponível no Automated Analytics, da seguinte forma: ● Pressione a tecla F1. ● Selecione o menu Ajuda Ajuda Obtenha a documentação completa sobre como usar o SAP Predictive Analytics (inglês). SAP Predictive Analytics Página inicial Obtenha a documentação sobre como usar o SAP Predictive Analytics em outro idioma. Página Todos os produtos SAP Nota . . Selecione um idioma, depois selecione SAP Predictive Analytics e a versão necessária pelas listas de opções. A documentação em idiomas, que não o inglês, só está disponível para certos guias. Obtenha as últimas informações sobre o suporte de soft­ ware e banco de dados do SAP Predictive Analytics. 1.4 Acesse SAP Product Availability Matrix termo "SAP Predictive Analytics". e procure o Conteúdo do guia Este guia contém as seguintes informações: ● Uma visão geral de Expert Analytics ● Como adquirir dados de várias fontes de dados ● Como executar operações de manipulação de dados, limpeza de dados e enriquecimento semântico na sala Preparação 8 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Expert Analytics ● Informações sobre os vários algoritmos e componentes disponíveis no Expert Analytics ● Informações sobre como criar análises e modelos ● Informações sobre como analisar os dados usando técnicas de visualização preditiva ● Como criar quadros de síntese ● Como compartilhar gráficos e conjuntos de dados Nota Expert Analytics herda a funcionalidade de aquisição de dados e manipulação de dados do SAP Lumira. Portanto, para informações sobre fluxos de trabalho não abordados nesse guia, consulte o Guia do usuário do SAP Lumira disponível em: http://help.sap.com/lumira. Nota As informações sobre como instalar e configurar o aplicativo estão no SAP Predictive AnalyticsGuia de instalação para desktop, disponível em: http://help.sap.com/pa. . 1.5 Público alvo Este guia é destinado a profissionais especializados em análise de dados, usuários empresariais, estatísticos e cientistas de dados que queiram usar Expert Analytics para analisar e visualizar os dados usando algoritmos preditivos. Nota Para usar Expert Analytics, você precisa conhecer algoritmos de análise estatística e de mineração de dados e saber usá-los. Guia do usuário do Expert Analytics Expert Analytics PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 9 2 Introdução ao Expert Analytics 2.1 Princípios básicos de Expert Analytics Conceitos importantes relevantes ao utilizar Expert Analytics. Componente Componente é a unidade básica de processamento de Expert Analytics. Cada componente tem um ponto de conexão de entrada e/ou vários pontos de conexão de saída. Os pontos de conexão são utilizados para conectar componentes por meio de conectores. Quando você conecta os componentes, os dados são transmitidos dos componentes precedentes para seus componentes sucessores. Expert Analytics consiste dos seguintes componentes: ● Pré-processadores ● Algoritmos ● Gravadores de dados Você pode acessar os componentes da visão de designer da sala Prever. Depois de adicionar componentes ao editor de análise, o ícone de status de um componente permite identificar seu estado. Estes são os estados de um componente: ● Nenhum ícone de status: este estado é exibido quando você arrasta um componente até o editor de análise. Indica a necessidade de configurar o componente antes da execução da análise. ● (Configurado): este estado é exibido quando todas as propriedades necessárias do componente estão configuradas. ● (Sucesso): este estado é exibido após a execução bem sucedida da análise. ● (Falha): este estado é exibido se o componente causar falha na execução da análise. Análise Análise consiste em uma série de componentes diferentes conectados em sequência específica por meio de conectores que definem a direção do fluxo de dados. 10 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Introdução ao Expert Analytics Modelo Modelo é um componente reutilizável, criado treinando um algoritmo com os dados históricos. Modo de trabalho No banco de dados (In-DB) No banco de dados (In-DB) é um modo de execução de análise em que os dados são processados dentro do banco de dados SAP HANA usando recursos de mineração de dados. Neste modo, os dados jamais são processados fora do banco de dados, portanto, a velocidade de processamento é bem alta. Este modo pode ser usado para processar conjuntos de dados volumosos. O SAP HANA suporta mineração de dados no banco de dados por meio de integração R e da biblioteca do Predictive Analysis (PAL). Este tipo de análise também é referido como análise online. Nota Para informações sobre o dimensionamento do banco de dados SAP HANA para a execução da analise no banco de dados, consulte o SAP Note 1514966. Modo de trabalho No processo (In-Proc) No processo (In-Proc) é um modo de execução de análise em que os dados são processados, retirando-os do banco de dados e colocando-os em um espaço no processo preditivo. Nesse modo, você não pode utilizar os algoritmos do SAP HANA PAL para análise. Entretanto, você pode trabalhar com os algoritmos R e da SAP. Este tipo de análise também é denominado Out-DB ou análise offline. Nota Para informações sobre os requisitos de hardware necessários para a execução da análise no processo, consulte a matriz da disponibilidade de produto em Matriz de disponibilidade do produto SAP 2.2 Como iniciar Expert Analytics Para iniciar Expert Analytics, selecione Analytics Desktop Start SAP Predictive Analytics Guia do usuário do Expert Analytics Introdução ao Expert Analytics All Programs SAP Business Intelligence SAP Predictive Expert Analytics . PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 11 2.3 Como instalar o ambiente R 3.1.2 e os pacotes necessários R é uma linguagem de programação e ambiente de software de fonte aberta para cálculo estatístico. Para usar algoritmos R de fonte aberta na sua análise, você precisa instalar o ambiente R e configurá-lo com a aplicação. SAP Predictive Analytics oferece uma opção de instalação e configuração do R 3.1.2 e dos pacotes necessários da aplicação. Durante a instalação do ambiente R, você precisa estar conectado à Internet. Antes de instalar o R 3.1.2, verifique se estes requisitos são atendidos: ● O ambiente R existente será desinstalado e as entradas de registro e a pasta de instalação de R serão removidas da máquina. ● As variáveis do ambiente R (R_LIBS, R_HOME) e as variáveis de caminho R serão removidas. Para instalar o ambiente R e os pacotes necessários, siga estes procedimentos: 1. Como iniciar SAP Predictive Analytics. 2. Abrir Expert Analytics. 3. No menu Arquivo, selecione Instalar e configurar o ambiente R. 4. Selecione Instalar ambiente R 5. Leia o contrato de licenciamento do ambiente R de fonte aberta e as instruções, e selecione Concordo em instalar o ambiente R usando o script. 6. Selecione OK. Nota Se você já tiver instalado o R 3.1.2, use este procedimento para instalar os pacotes R necessários. Nota A partir da versão SAP Predictive Analysis 1.14, o ambiente R 2.11.1 não é suportado. 2.4 Como configurar o ambiente R Depois de instalar o R, configure o ambiente R para ativar os algoritmos R na aplicação. Se você já tiver instalado o R 2.15.x ou R 3.0.x ou R 3.1.2 e os pacotes necessários, poderá ignorar a etapa de instalação e configurar diretamente o ambiente R. Para configurar o ambiente R, siga estes procedimentos: 1. Como iniciar SAP Predictive Analytics. 2. Abrir Expert Analytics. 3. No menu Arquivo, selecione Instalar e configurar o ambiente R. 12 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Introdução ao Expert Analytics 4. Na guia Configuração, selecione Ativar algoritmos R de fonte aberta. 5. Selecione Procurar para selecionar a pasta Por exemplo, C:\Users\Public\R-3,100,2. 6. Selecione Ok. A caixa de diálogo "Controle de conta de usuário" será exibida com uma mensagem de aviso. 7. Selecione Sim na solicitação de confirmação. Recomendação ● Ao instalar pacotes R, verifique se a pasta contendo os pacotes R instalados existem no caminho do arquivo em Arquivo Instalar e configurar o ambiente R Configuração . Você pode especificar a localização exata onde deseja que um pacote R seja instalado utilizando o seguinte comando no estúdio R: install.packages("PackName",lib="PATH") Por exemplo: install.packages("recomandable",lib="C:/Users/Public/R-3.10,2/ library"). Depois da instalação, verifique a subpasta no caminho do arquivo R. Você deve visualizar uma pasta chamada recomendável. ● Se preferir, se você tem pacotes R instalados em várias localizações, garanta que a variável do ambiente do Microsoft Windows®, R_LIBS, esteja indicando cada localização. Adicione as localizações da pasta à variável R_LIBS, separando cada uma por um ponto-e-vírgula para que possam ser localizadas por Expert Analytics. Por exemplo: R_LIBS=%R_HOME%\library;%YOUR_HOME_DIRECTORY%\Documents\R\winlibrary\3.1 Se a variável R_LIBS ainda não está disponível, você precisa criá-la. Nota Você pode utilizar a função .libPaths() para exibir as localizações onde os pacotes R estão instalados. 2.5 Compreendendo Expert Analytics Ao iniciar Expert Analytics, a página inicial é exibida. A página inicial contém informações para ajudá-lo a começar a trabalhar. Também exibe a opção Experimentar amostras . Essa opção permite experimentar as funções de Expert Analytics utilizando os conjuntos de dados da amostra. Você também pode visualizar os documentos de amostra de Expert Analytics no SAP Lumira utilizando a chave de licença de teste de SAP Predictive Analytics. Para iniciar a análise de dados utilizando Expert Analytics, você precisa executar as tarefas a seguir: ● Conecte-se à fonte de dados e adquira os dados para análise ● Preparar os dados para análise, aplicando funções de manipulação e limpeza de dados ● Analisar os dados, aplicando algoritmos de mineração de dados e de análise estatística ● Compartilhar conjuntos de dados e gráficos com colaboradores externos Guia do usuário do Expert Analytics Introdução ao Expert Analytics PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 13 2.5.1 Visão de designer A visão Designer na sala Previsão permite projetar e executar análises e criar modelos preditivos. 2.5.2 Visão de resultados A visão Resultados na sala Previsão permite entender os dados e os resultados da análise usando várias técnicas de visualização e gráficos intuitivos. 14 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Introdução ao Expert Analytics 2.6 Utilizando Expert Analytics do início ao fim Esta é uma visão geral do processo de construção de um gráfico baseado em um conjunto de dados. O processo não é linear, portanto você pode retroceder uma etapa para ajustar o gráfico ou os dados. Etapas para trabalhar com seus dados Descrição Faça a conexão com a fonte de da­ dos. Se a fonte de dados for: Guia do usuário do Expert Analytics Introdução ao Expert Analytics ● RDBMS: insira suas credenciais, conecte-se ao servidor do banco de dados e se­ lecione uma fonte de dados; por exemplo, se você estiver se conectando ao SAP HANA, selecione uma visualização e um cubo para construir um gráfico. ● Arquivo simples: selecione as colunas que devem ser adquiridas, recortadas ou exibidas e ocultadas. ● Universo: insira suas credenciais do universo, conecte-se ao repositório Central Management Server e selecione um universo para construir seu gráfico. PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 15 Etapas para trabalhar com seus dados Descrição Visualize e organize as colunas e as Você pode visualizar os dados adquiridos como colunas ou facetas. Você pode orga­ dimensões. nizar a exibição de dados para facilitar a construção do gráfico desta forma: ● Analise os dados usando algorit­ mos preditivos. Crie filtros e oculte as colunas desnecessárias ● Crie medidas, hierarquias de tempo e hierarquias geográficas ● Limpe e organize os dados em colunas, usando várias ferramentas de manipula­ ção ● Crie colunas com fórmulas, usando a ampla seleção de funções disponíveis Depois de adquiridos os dados relevantes na sala Preparar, alterne para a sala Previsão e crie uma análise para encontrar padrões nos dados e prever resultados fu­ turos. Na sala Previsão, você pode fazer o seguinte: Salve sua análise. ● Criar uma análise ● Construir modelos preditivos ● Visualizar os resultados da análise ● Exibir visualizações de modelo ● Construir gráficos Nomeie e salve a análise incluindo seus gráficos. As análises são salvas em um docu­ mento com o formato de arquivo .lums na pasta do aplicativo em Documentos no ca­ minho do seu perfil - C:\Users\\Documents\SAP Predictive Analytics Documents Abra uma análise existente. Se você abrir uma análise existente salva no formato de arquivo .lums, o seguinte será verdadeiro: ● Se o SAP Lumira já estava instalado na máquina antes do SAP Predictive Analytics, o documento .lums é aberto no SAP Lumira ● Se o SAP Predictive Analytics está instalado na máquina sem nenhuma instância do SAP Lumira, o documento .lums é aberto no SAP Predictive Analytics ● Se o SAP Lumira foi instalado na máquina depois do SAP Predictive Analytics, o documento .lums é aberto no SAP Lumira Você pode alterar esse comportamento clicando com o botão direito do mouse no arquivo .lums e associando-o à ferramenta de sua preferência, por exemplo, ao SAP Predictive Analytics 2.7 Configuração de características avançadas de Expert Analytics Você pode configurar as características avançadas de Expert Analytics, como otimização de desempenho e habilitação de suporte de tipo de dados para algoritmos PAL utilizando o arquivo SAPPredictiveAnalysis.ini. 1. Feche o aplicativo SAP Predictive Analytics. 2. Navegue para \Desktop. 3. Abra o arquivo SAPPredictiveAnalysis.ini. 16 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Introdução ao Expert Analytics 4. Defina os valores para os seguintes parâmetros como verdadeiros, para ativar a característica correspondente. Defina o valor como falso para desabilitar a característica. Parâmetro Descrição Valor padrão -Dpa.batch.sql Este parâmetro otimiza o desempe­ nho de Expert Analytics utilizando a execução em lote de SQLs. Verdadeiro -Dpa.decimal.enabled Este parâmetro ativa o suporte de tipo de dados decimal para algorit­ mos PAL. O suporte de tipos de da­ dos decimal está disponível para SAP HANA 71 e superior. Falso 5. Salve e feche o arquivo SAPPredictiveAnalysis.ini. 6. Reinicie SAP Predictive Analytics. Guia do usuário do Expert Analytics Introdução ao Expert Analytics PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 17 3 Adquirindo dados 3.1 Adquirindo dados Você adquire dados ao copiá-los de uma fonte de dados para um conjunto de dados local. Ao adquirir dados, o aplicativo exibe uma visualização destes e analisa os dados e as colunas para determinar seu tipo. Os objetos que representam as colunas são propostos como dimensões ou medidas. Você pode manualmente ocultar alguns tipos de colunas, com base no nome de coluna e nas propriedades dos dados. Nota O número máximo de células que podem ser adquiridas é determinado pela capacidade de sua máquina. Você será avisado quando uma aquisição incluir 30 milhões de células para sistemas operacionais de 64 bits ou 15 milhões de células para sistemas operacionais de 32 bits. Dependendo de sua fonte de dados, os dados podem ser adaptados antes da aquisição para incluir ou remover colunas, dimensões, medidas ou variáveis e parâmetros de entrada. Algumas fontes de dados possuem opções adicionais, como formatação de dados, nomeação e recorte de colunas ou a especificação de prefixos de nome de colunas. Fonte de dados Descrição Microsoft Excel Carrega uma planilha do Excel como um conjunto de dados Arquivo de texto Carrega um arquivo de texto (.csv ou .txt) como conjunto de dados Área de transferência Cria um conjunto de dados a partir de dados copiados na área de transferência SAP Business Warehouse Efetua download de dados pelo SAP Business Warehouse SAP HANA Efetua o download de dados do SAP HANA (offline) Conecta com o SAP HANA (offline) Universo SAP BusinessObjects Baixa dados dos arquivos de universo SAP BusinessObjects (.unv e .unx) Consulta com SQL Executa Freehand SQL em um banco de dados para efetuar download de um conjunto de dados Após um conjunto de dados ser adquirido, você poderá adicionar e remover colunas, dimensões, medidas e variáveis nele. 18 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Adquirindo dados Informações relacionadas Aquisição de dados de um arquivo de texto [página 22] Adquirindo dados das visões do SAP HANA [página 25] Adquirindo dados de uma pasta de trabalho do Excel [página 19] Adquirindo dados utilizando Consulta com SQL [página 33] Conexão a uma fonte de dados de universo [página 32] Processamento de um conjunto de dados adquirido [página 40] Objetos ocultos da lista de objetos [página 41] 3.1.1 Visualizando uma conexão de fonte de dados e seus documentos associados Você pode visualizar todas as conexões definidas para o aplicativo e os documentos associados a cada conexão, além de alterar a fonte de dados de destino para as conexões definidas localmente. 1. Feche qualquer documento aberto. 2. A partir do menu do lado esquerdo, selecione Conexões. O painel CONEXÕES é exibido à direita e lista todas as conexões de fonte de dados disponíveis. Selecione uma conexão para exibir uma lista de documentos associados a ela. O painel DOCUMENTOS PARA é exibido à direita do painel CONEXÕES e lista os documentos associados a cada conexão. 3. Selecione uma conexão local da lista para exibir sua fonte de dados de destino. Você pode selecionar outra fonte de dados caso necessário. 4. (Opcional) Para alterar a conexão da fonte de dados para um documento, realize as ações seguintes: a. Selecione a conexão a ser alterada. b. Selecione o documento para alterar a fonte de dados no painel DOCUMENTO PARA. c. Selecione uma nova fonte de dados para o documento no painel CONEXÔES e selecione Aplicar. 3.1.2 Adquirindo dados de uma pasta de trabalho do Excel 1. Na Página inicial, selecione Adquirir dados. 2. Na caixa de diálogo Adicionar novo conjunto de dados, selecione Microsoft Excel e depois Próximo. 3. Selecione um ou mais arquivos do Excel e depois Abrir. Os dados dos arquivos do Excel são visualizados na caixa de diálogo Adicionar novo conjunto de dados. 4. (Opcional) Modifique as opções do Excel para adquirir dados. 5. Selecione Criar. A divisão Visualizar é aberta para você começar a criar gráficos e analisar dados. Caso queira modificar o conjunto de dados primeiro, vá para a divisão Preparar. Guia do usuário do Expert Analytics Adquirindo dados PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 19 3.1.2.1 Adicionar novas opções de caixa de diálogo de conjunto de dados para Excel Você pode adquirir dados de uma ou várias pastas de trabalho do Microsoft Excel. Você escolhe quais linhas e colunas deseja adquirir. Você também pode adquirir dados a partir de tabelas cruzadas. Opção Descrição Nome do conjunto de dados Digite um nome para o novo conjunto de dados. Arquivos Selecione as pastas de trabalho do Excel que serão a fonte de da­ dos para o novo conjunto de dados. Planilha Quando uma pasta de trabalho do Excel contém várias folhas de trabalho, selecione a folha de trabalho que deseja adquirir para o conjunto de dados. Acrescentar todas as folhas de trabalho Marque esta caixa de seleção para adicionar todas as folhas de trabalho na pasta de trabalho para o conjunto de dados. As colu­ nas comuns são anexadas e as colunas diferentes são adiciona­ das como colunas novas. Configurar a primeira linha com os nomes das colunas Selecione essa caixa de seleção para definir os primeiros valores de coluna na folha de trabalho como nomes de coluna no con­ junto de dados. Tipo de cabeçalho da tabela Selecione Tabela padrão (sem transformações) ou Tabela cruzada. Selecionar tudo Marque esta caixa de seleção para adicionar todas as colunas na folha de trabalho para o conjunto de dados. Exibir contagem de registro Selecione a caixa de seleção para exibir o número de colunas e o número de linhas no conjunto de dados. Opções avançadas Mostar colunas ocultas Marque essa caixa de seleção para exibir colunas de folha de tra­ Opções avançadas Mostar linhas ocultas Marque essa caixa de seleção para exibir linhas de folhas de tra­ Opções avançadas Detectar células mescladas Marque essa caixa de seleção para realçar células mescladas no Opções avançadas Seleção de intervalo Se a planilha contém um ou mais intervalos nomeados, selecione balho ocultas como cabeçalho de coluna em conjunto de dados. balho ocultas no conjunto de dados. conjunto de dados. o intervalo para aplicar as colunas adquiridas para o conjunto de dados. Um conjunto de dados é limitado às colunas definidas no Intervalo. 20 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Adquirindo dados Opção Descrição Opções avançadas Coluna Para tabelas de referência cruzada, especifique o número de co­ Opções avançadas Linha Especifique o número de linhas a ser utilizado para o cabeçalho 3.1.2.2 lunas a ser utilizado no cabeçalho à esquerda. superior. Adquirindo dados de várias pastas de trabalho do Excel Ao adquirir dados de várias pastas de trabalho do Excel, o formato e o tipo de dados devem ser os mesmos em todas as pastas de trabalho. 1. Na Página inicial, selecione Adquirir dados. 2. Na caixa de diálogo Adicionar novo conjunto de dados, selecione Microsoft Excel e depois Próximo. 3. Selecione um ou mais arquivos do Excel e depois Abrir. Os dados dos arquivos do Excel são visualizados na caixa de diálogo Adicionar novo conjunto de dados. 4. (Opcional) Na caixa Nome do conjunto de dados, insira um nome para o conjunto de dados. 5. Ao lado de Arquivos, selecione Adicionar arquivos e localize e selecione a planilha Excel para dela adquirir dados. Você pode utilizar curingas para pesqusar um nome de planillha. Por predefinição, o primeiro aquivo no caminho é considerado o arquivo de referência ao qual os dados serão anexados de outras planilhas adquiridas. Por exemplo, insira C:\data\monthly updates\*.xls(x) para localizar todos os arquivos .xls(x) no caminho. 6. Na lista Folha de trabalho, selecione uma planilha. Essa folha de trabalho é a referência à qual os dados de outras folhas de trabalho serão anexados. A contagem de registros é atualizada para refletir o número de registros de todos os dados adquiridos. Uma coluna "Arquivo fonte" é adicionada ao conjunto de dados, listando cada nome de fonte de dados. Se você marcou o campo de seleção Anexar todas as folhas de trabalho, todas elas que estiverem na planilha Excel serão adicionadas ao conjunto de dados. Dados da folha de trabalho aparecerão no painel de visualização da caixa de diálogo Adicionar novo conjunto de dados. 7. (Opcional) Para exibir linhas ou colunas ocultas da folha de trabalho no conjunto de dados, selecione Opções avançadas. 8. (Opcional) Para exibir colunas ocultas de folha de trabalho nos dados adquiridos, marque o campo de seleção Mostrar colunas ocultas, e insira o intervalo de coluna para exibir na listagem Seleção de intervalo. 9. (Opcional) Para exibir linhas ocultas de folha de trabalho nos dados adquiridos, marque o campo de seleção Mostrar linhas ocultas, e insira o intervalo de linha para exibir na listagem Seleção de intervalo. 10. Selecione Criar. Os dados são adquiridos e exibidos na divisão Preparar. Guia do usuário do Expert Analytics Adquirindo dados PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 21 3.1.3 Aquisição de dados de um arquivo de texto É possível adquirir dados de um ou mais arquivos de texto quando os dados estão armazenados com delimitadores ou em colunas de largura fixa. Um exemplo de um arquivo de texto que utiliza delimitadores é um arquivo de valores separados por vírgula (.csv). Um arquivo .csv armazena números e texto na forma de texto sem formatação. Cada registro consiste de campos que costumam estar separados por uma vírgula ou tabulação e os registros são separados por quebras de linha. Aqui temos um exemplo de um arquivo .csv, com dados separados por vírgulas: "Product","Country","Year","Quantity","Margin" "Skis","Italy","2013","1,297","1,929" "Computers","China","2014","609","10,659" Adquirir dados desse arquivo .csv resulta em cinco colunas no conjunto de dados: "Produto", "País", "Ano", "Quantidade" e "Margem". A coluna 2, neste exemplo, teria os valores "País", "Itália" e "China". Aqui está um exemplo de um arquivo de texto com os dados armazenados em colunas de largura fixa: Product Country Skis Italy Computers China Year 2013 2014 Quantity 1,297 609 Margin 1,929 10,659 Você pode adquirir dados de múltiplas fontes de dados. Os arquivos devem ter o mesmo formato e tipo de dados. Opção Descrição Nome do conjunto de dados O nome do conjunto de dados Arquivos O arquivo ou arquivos que contêm os dados para o novo conjunto de dados. Você pode importar dados de um ou diversos arquivos. Para especificar vários arquivos, separe os caminhos de arquivos no campo Arquivo(s) com pontos e vírgulas, ou selecione Adicionar arquivos e escolha um ou mais arquivos para adicionar à seleção. Separador Escolha se os dados nos seus arquivos são separados por delimitadores ou se são inse­ ridos em colunas de largura fixa. Os delimitadores são símbolos, como vírgulas, tabs ou espaços, que separam campos na fonte de dados e que especificarão as colunas no conjunto de dados no SAP Lumira. Configurar a primeira linha com Marque essa caixa de seleção para definir a primeira linha de dados como os nomes de os nomes das colunas coluna no conjunto de dados. Desmarque essa caixa de seleção para utilizar o nome predefinido de colunas ("Co­ luna1," "Coluna2," e assim por diante). Opções avançadas O formato para as colunas numéricas no conjunto de dados Formato de número Opções avançadas O formato para as colunas de data no conjunto de dados Formato de data 22 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Adquirindo dados Opção Descrição Opções avançadas coluna Quebrar Ao adquirir os dados armazenados como colunas de largura fixa, analise o arquivo de dados e sugira larguras de coluna (em caracteres) para separar os dados em colunas no conjunto de dados. Se as larguras sugeridas não forem adequadas, você pode alterar essas larguras digi­ tando valores separados por vírgulas. Por exemplo, se os dados estiverem em três colu­ nas e as larguras da coluna forem de 5, 10 e 15 caracteres, você digita 5,10,15 na caixa Quebrar coluna e seleciona Aplicar para visualizar o conjunto de dados resultante. Opções avançadas Recortar espaços iniciais Marque esse campo de seleção para remover valores iniciais e finais de números e texto no conjunto de dados, de modo que os cabeçalhos de coluna não apareçam em branco. Por exemplo, se uma entrada "Produto" tiver um espaço inicial (" Produto"), o espaço será removido e "Produto" (sem o espaço) aparecerá como o cabeçalho da co­ luna. 1. Na Página inicial, selecione Adquirir dados. 2. Na caixa de diálogo Adicionar novo conjunto de dados, selecione Texto e depois Próximo. 3. Selecione um ou mais arquivos e depois Abrir. Os dados dos arquivos são visualizados na caixa de diálogo Adicionar novo conjunto de dados. 4. (Opcional) Ajuste as opções do conjunto de dados na caixa de diálogo conforme necessário. 5. Selecione Criar. A divisão Visualizar é aberta e você pode começar a criar gráficos e analisar dados. Caso queira modificar o conjunto de dados primeiro, vá para a divisão Preparar. 3.1.4 Adquirindo dados copiados para a área de transferência Dados baseados em texto podem ser copiados para a área de transferência a partir de um arquivo baseado em texto (por exemplo, do Microsoft Excel) ou a partir de uma página da Web. Opção Descrição Nome do conjunto de dados O nome do conjunto de dados Separador Escolha se os dados na área de transferência são separados por delimitadores ou se são inseridos em colunas de largura fixa. Os delimitadores são símbolos, como vírgulas, tabulações ou espaços, que separam os campos na fonte de dados e especificarão as colunas no conjunto de dados no aplicativo. Configurar a primeira linha com Marque essa caixa de seleção para definir a primeira linha de dados como os nomes de os nomes das colunas coluna no conjunto de dados. Desmarque essa caixa de seleção para utilizar o nome predefinido de colunas ("Co­ luna1," "Coluna2," e assim por diante). Guia do usuário do Expert Analytics Adquirindo dados PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 23 Opção Descrição O formato para as colunas numéricas no conjunto de dados Opções avançadas Formato de número O formato para as colunas de data no conjunto de dados Opções avançadas Formato de data Opções avançadas coluna Quebrar Ao adquirir os dados armazenados como colunas de largura fixa, analise o arquivo de dados e sugira larguras de coluna (em caracteres) para separar os dados em colunas no conjunto de dados. Se as larguras sugeridas não forem adequadas, você pode alterar essas larguras digi­ tando valores separados por vírgulas. Por exemplo, se os dados estiverem em três colu­ nas e as larguras da coluna forem de 5, 10 e 15 caracteres, você digita 5,10,15 na caixa Quebrar coluna e seleciona Aplicar para visualizar o conjunto de dados resultante. Opções avançadas Recortar espaços iniciais Marque esse campo de seleção para remover valores iniciais e finais de números e texto no conjunto de dados, de modo que os cabeçalhos de coluna não apareçam em branco. Por exemplo, se uma entrada "Produto" tiver um espaço inicial (" Produto"), o espaço será removido e "Produto" (sem o espaço) aparecerá como o cabeçalho da co­ luna. Nota O navegador Microsoft Internet Explorer (IE) apresenta um problema conhecido ao copiar texto para a área de transferência. Se esse problema ocorrer, utilize então um navegador suportado diferente. 1. Copie o texto para a área de transferência. 2. Na Página inicial no SAP Lumira, selecione Adquirir dados. 3. Na caixa de diálogo Adicionar novo conjunto de dados, selecione Copiar da área de transferência e depois Próximo. O texto que você copiou é colado no diálogo. 4. (Opcional) Selecione Recortar espaços para remover espaços iniciais e finais de números e textos no conjunto de dados. 5. (Opcional) Selecione Recortar linha para remover linhas vazias do conjunto de dados. 6. Selecione Continuar. Os dados dos arquivos são visualizados na caixa de diálogo Adicionar novo conjunto de dados. 7. (Opcional) Ajuste as opções do conjunto de dados na caixa de diálogo conforme necessário. 8. Selecione Criar. A divisão Visualizar é aberta e você pode começar a criar gráficos e analisar dados. Caso queira modificar o conjunto de dados primeiro, vá para a divisão Preparar. 24 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Adquirindo dados 3.1.5 Adquirindo dados das visões do SAP HANA Você pode adquirir dados da análise SAP HANA ou de visões de cálculo. Dados no banco de dados SAP HANA são acessíveis em uma "visão" – um agrupamento virtual predefinido de colunas de tabelas que habilita o acesso a dados para uma necessidade de negócios específica. Visões são específicas de tipos de tabela incluídos e de tipos de cálculos que são aplicados a colunas. Por exemplo, a visão do atributo é criada em tabelas de dimensões, a visão analítica é criada em uma tabela de fatos e visões de atributos e a visão de cálculo executa uma função em colunas quando a visão for acessada. Você pode se conectar a visões SAP HANA de duas formas: ● Ao efetuar o download de dados do SAP HANA Os dados são copiados localmente e podem ser manipulados e editados antes de serem visualizados como gráficos. ● Ao visualizar dados no SAP HANA Dados são somente leitura (que você não consegue editar), mas você pode visualizar os gráficos. Depois de conectar à uma visão, os dados são apresentados como colunas, facetas, medidas, dimensões e hierarquias no aplicativo. Informações relacionadas Feitura de download de dados do SAP HANA [página 27] Como se conectar com o SAP HANA [página 26] Acessando dados do SAP BW por meio de visualizações do SAP HANA [página 28] Especificando valores para variáveis e parâmetros de entrada de string do SAP HANA [página 28] 3.1.5.1 Restrições para conexões do SAP HANA Restrição Descrição Apenas um nível está dispo­ Somente um atributo único por vez pode ser utilizado ao criar uma hierarquia geográfica. nível para hierarquias geo­ gráficas. Medidas com dimensões nu­ Medidas são detetadas a partir da visão analítica do SAP HANA. Elas devem ser criadas na méricas ou de string não po­ visão SAP HANA , antes que o aplicativo possa automaticamente adquirí-las. dem ser criadas. É impossível publicar conjun­ tos de dados no SAP HANA Guia do usuário do Expert Analytics Adquirindo dados PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 25 Restrição Descrição Algumas funções não são su­ As seguintes funções do SAP HANA não recebem suporte: portadas. Algumas características não ● AddMonthToDate ● AddYearToDate ● LastDayOfMonth ● DayOfYear ● Week ● LastWord ● ExceptLastWord Quando uma visão analítica utilizar uma visão de cálculo (por exemplo, quando uma visão estão disponíveis para visões de atributo dentro de uma visão analítica tiver uma medida calculada ou uma ou mais colu­ analíticas que utilizam uma visão de cálculo. nas calculadas): ● A visão de grade não está disponível na sala Preparar. ● As facetas não mostrarão valores quando uma medida for selecionada na sala Preparar. ● Não será possível ordenar uma medida na sala Visualizar. Não é possível usar outras Quando uma fonte de dados de Conectar ao fontes de dados com uma SAP HANA é usada em um documento do fonte de dados de Conectar SAP Lumira, não é possível obter dados de ao SAP HANA. outras fontes de dados. 3.1.5.2 Como se conectar com o SAP HANA Ao se conectar com o SAP HANA, você pode ver dados e criar visualizações a partir do cubo SAP HANA. Você deve saber o nome do servidor, nome da porta, nome do usuário e senha do SAP HANA. Para obter mais informações, entre em contato com o administrador SAP HANA. 1. Na Página inicial, selecione Adquirir dados. 2. Na caixa de diálogo Adicionar novo conjunto de dados, selecione Conectar ao SAP HANA One e selecione Próximo. 3. Selecione o servidor para efetuar logon na lista Servidor. 4. Insira o número da porta para efetuar logon na caixa Instância/Porta. 5. Conecte-se com o servidor do SAP HANA: Opção Descrição Se conectar-se inserindo as credenciais Insira o nome de usuário e a senha e selecione Conectar. Se conectar-se pelo single sign-on (SSO) Marque o campo de seleção Autenticar por sistema operacional (SSO) e selecione Conectar. 6. Selecione Seguinte. 26 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Adquirindo dados Em Adicionar novo conjunto de dados: Visões do SAP HANA aparece, exibindo as visões SAP HANA disponíveis. 7. Expanda a visão SAP HANA que contém os dados para visualizar e escolha o cubo que contém os dados. 8. Escolha quais dados devem ser adquiridos: ○ Para adquirir dimensões e medidas específicos nos dados, selecione Próximo, selecione as dimensões e medidas e selecione OK. ○ Para adquirir todos os dados, selecione Criar. A divisão Visualizar é aberta, e você pode começar a criar gráficos e analisar dados. Caso queira modificar o conjunto de dados primeiro, vá para a divisão Preparar. Informações relacionadas Especificando valores para variáveis e parâmetros de entrada de string do SAP HANA [página 28] Restrições para conexões do SAP HANA [página 25] 3.1.5.3 Feitura de download de dados do SAP HANA É possível manipular dados e criar visualizações a partir de um cubo SAP HANA. Você deve saber o nome do servidor, nome da porta, nome do usuário e senha do SAP HANA. Para obter mais informações, entre em contato com o administrador SAP HANA. 1. Na Página inicial, selecione Adquirir dados. 2. Na caixa de diálogo Adicionar novo conjunto de dados, selecione Download from SAP HANA One e selecione Próximo. 3. Selecione o servidor para efetuar logon na lista Servidor. 4. Insira o número da porta para efetuar logon na caixa Instância/Porta. 5. Conecte-se com o servidor do SAP HANA: Opção Descrição Se conectar-se inserindo as credenciais Insira o nome de usuário e a senha e selecione Conectar. Se conectar-se pelo single sign-on (SSO) Marque o campo de seleção Autenticar por sistema operacional (SSO) e selecione Conectar. 6. Selecione Seguinte. Em Adicionar novo conjunto de dados: Visões do SAP HANA aparece, exibindo as visões SAP HANA disponíveis. 7. Expanda a visão SAP HANA que contém os dados para visualizar e escolha o cubo que contém os dados. 8. Escolha quais dados devem ser adquiridos: ○ Para adquirir dimensões e medidas específicos nos dados, selecione Próximo, selecione as dimensões e medidas e selecione OK. Guia do usuário do Expert Analytics Adquirindo dados PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 27 ○ Para adquirir todos os dados, selecione Criar. A divisão Visualizar é aberta, e você pode começar a criar gráficos e analisar dados. Caso queira modificar o conjunto de dados primeiro, vá para a divisão Preparar. Informações relacionadas Adquirindo dados das visões do SAP HANA [página 25] Especificando valores para variáveis e parâmetros de entrada de string do SAP HANA [página 28] 3.1.5.4 Acessando dados do SAP BW por meio de visualizações do SAP HANA Você pode acessar dados SAP Business Warehouse (BW) disponíveis na visão de análise ou cálculo do SAP HANA. Em um SAP BW conectado ao sistema SAP HANA, você pode usar o modelador SAP HANA para importar modelos do SAP BW (por exemplo cubos otimizados SAP HANA, Data Store Objects (DSO) e instantâneos da consulta BW) como visões analíticas e de cálculo. Quando os modelos forem ativados, o aplicativo poderá consumi-los ao se conectar a um cubo SAP HANA. Para informações sobre a implementação de um SAP BW no sistema SAP HANA e sobre tornar dados disponíveis no SAP HANA, consulte as Perguntas mais frequentes: Documento BW em HANA emhttp:// www.experiencesaphana.com/community/solutions/net-weaver-bw/bwonhanafaq . Informações relacionadas Feitura de download de dados do SAP HANA [página 27] 3.1.5.5 Especificando valores para variáveis e parâmetros de entrada de string do SAP HANA É solicitado a você a inserção de um valor para uma variável do SAP HANA ou um parâmetro de entrada de string ao adquirir uma visão analítica no modo Download do SAP HANA e ao criar um documento em uma visão analítica no modo Conectar ao SAP HANA. Cada variável do SAP HANA define um filtro em uma dimensão de uma visão. Você insere um valor para cada dimensão antes que os dados sejam adquiridos e o valor é exibido como uma linha de faceta depois da aquisição. Você insere um valor para cada parâmetro de entrada do SAP HANA ao adquirir dados e o SAP Lumira transfere o valor a um cálculo, como uma fórmula para uma medida calculada. Ao inserir um valor para um 28 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Adquirindo dados parâmetro de entrada da string, você deve inserir uma declaração SQL, utilizando cotações únicas para indicar o início e término da string de declaração. Por exemplo, insira BUKRS='CALP' para pesquisar CALP. 1. Conecte com uma instância do SAP HANA no modo Download do SAP HANA ou no modo Conectar ao SAP HANA. 2. Escolha quais dados devem ser adquiridos: ○ Para adquirir dados específicos, selecione uma visão analítica, selecione Visualizar e selecionar dados, selecione Selecionar, escolha os valores e medidas da dimensão e clique em Editar variáveis. Quando não houver variáveis nem parâmetros de entrada definidos na visão, o botão Processar variáveis não estará disponível. ○ Para adquirir todos os dados disponíveis na visão analítica, escolha a visão e selecione Criar. Uma caixa Variáveis HANA é exibida, listando as variáveis e os parâmetros de entradas definidos para a visão analítica. As variáveis recebem prefixo "VAR" e os parâmetros de entrada o prefixo "IP". 3. Escolha uma variável ou parâmetro de entrada. O valor da dimensão ou do parâmetro de entrada são exibidos no painel à direita. 4. Escolha um ou mais valores e selecione Adicionar. Para escolher vários valores individuais, pressione e segure Ctrl e selecione cada valor. Para escolher um intervalo de valores, pressione e segure Shift e selecione primeiro e no último valor no intervalo. Os valores selecionados são exibidos no painel inferior. 5. Selecione OK. 6. Se estiver adquirindo dados por meio de Visualizar e selecionar dados, selecione Criar para iniciar a aquisição de dados. Os dados são exibidos na divisão Preparar, e cada variável é exibida como uma faceta com os valores de prompt selecionados. O botão Variáveis aparece na parte superior da área de janela das facetas. Selecione botão para visualizar os valores escolhidos para as variáveis do SAP HANA. 3.1.6 Efetuando download de dados do banco de dados do SAP BW Você pode se conectar diretamente a sistemas SAP Business Warehouse (BW) usando a conectividade Business Intelligence Consumer Services (BICS). Isso permite que você efetue download de conjuntos de amostra de treinamento para determinação do modelo. Você não só pode se conectar a InfoProviders SAP BW, como também pode executar BEx Queries e passar valores para variáveis definidas nas queries. Isso elimina a necessidade de efetuar download manualmente ou exportar dados do SAP BW para realizar previsões sobre os dados. Você pode visualizar uma síntese da arquitetura para a conexão offline BW aqui: Guia do usuário do Expert Analytics Adquirindo dados PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 29 Informações relacionadas Criando um conjunto de dados offline do BW [página 30] 3.1.6.1 Criando um conjunto de dados offline do BW Aprenda como se conectar a BEx Queries ou InfoProviders, selecionar dimensões e medidas e definir valores para variáveis (para BEx Queries). Isto permite que você restrinja o conjunto de treinamento para realizar previsões sobre os dados. Antes de poder conectar-se a um sistema SAP Business Warehouse (BW), ele precisa ser registrado pelo SAP GUI para Windows no mesmo computador. É recomendável testar a conectividade do sistema BW registrado pelo Logon da SAP antes de utilizá-lo em Expert Analytics. Consulte a documentação SAP GUI para Windows no Portal de ajuda SAP em http://help.sap.com para configurar um novo sistema. Para efetuar o download do SAP GUI for Windows, vá para o SAP Service Marketplace . 1. Para criar um conjunto de dados, clique em Arquivo Novo . 2. Na caixa de diálogo exibida, selecione a opção Efetuar download do SAP Business Warehouse e clique em Avançar. 30 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Adquirindo dados 3. Insira os detalhes de conexão do BW, como ID do cliente, Idioma, Usuário e Senha, e clique em Conectar. A lista de servidores disponíveis do BW é derivada do SAP Logon. 4. Selecione a query na lista de consultas disponíveis e clique em Criar. Você pode procurar sua query ou seu InfoProvider usando as visões Funções ou InfoÁreas. Como alternativa, você pode pesquisar palavras-chave na caixa Encontrar. 5. Insira valores para as variáveis obrigatórias da BEx Query. 6. Se as consultas tiverem variáveis de hierarquia definidas, selecione uma hierarquia. 7. Selecione os valores presentes na hierarquia que foram filtrados com base no nó selecionado para a variável anterior e clique em OK. 8. Selecione medidas e dimensões considerando o caso de uso preditivo. As medidas e dimensões selecionadas são baixadas quando você clica em Criar. O conjunto de dados é adicionado na divisão Prever. Você pode aplicar algoritmos ao conjunto de dados para gerar previsões. 3.1.6.2 Recomendações de query Algumas recomendações e melhores práticas para usar BEx Queries ao efetuar download de dados do SAP Business Warehouse (BW) com Expert Analytics. Recomendação ● Durante a obtenção de dados, só será possível definir valores de filtro para as características das BEx Queries de base se elas forem especificadas como parâmetros de entrada durante a criação de BEx Queries. Também há a opção de selecionar um subconjunto de características e índices da BEx Query de base para relatórios durante a obtenção de dados. ● As hierarquias são niveladas durante a obtenção para garantir que os dados estejam no formato correto para o processamento preditivo de algoritmos. ● O Expert Analytics respeita as configurações de exibição para chave e texto de características na BEx Query de base. Como resultado, é importante garantir que suas BEx Queries sejam configuradas de maneira que os usuários possam ampliar as descrições para os valores de dimensão. ● Informações de moeda e unidade para índices estão disponíveis apenas na visualização de tabelas do Expert Analytics. Com base nisso, você pode oferecer aos usuários a opção de selecionar uma unidade ou moeda usando as variáveis BEx como parte da BEx Query de base ou configurar a unidade ou moeda como um valor fixo na BEx Query. Também é altamente recomendável que a mesma unidade ou moeda seja configurada para todos os índices para evitar confusões. ● O Expert Analytics respeita as condições (Top N) definidas na BEx Query de base, mas os usuários não recebem nenhuma informação sobre as condições configuradas. Como resultado, não recomendamos usar condições em queries previstas para uso com algoritmos preditivos. ● Fatores de escalamento não são respeitados no Expert Analytics. Todo fator de escalamento aplicado será removido na obtenção de dados e o valor real do índice será exibido. ● Recomendamos que você evite queries com cálculos de lista e supressão de zeros ao usar BEx Queries com Expert Analytics. Isso não é claro para o usuário durante a obtenção de dados e, deste modo, pode levar a resultados inesperados. Guia do usuário do Expert Analytics Adquirindo dados PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 31 ● Por padrão, BEx Queries omitem valores de dados mestre sem registros. Se tais itens forem necessários durante o processamento de algoritmos, certifique-se de que as configurações adequadas sejam efetuadas na query. 3.1.7 Aquisição de dados de universos Você pode adquirir dados de arquivos de universo do SAP BusinessObjects. Os arquivos de universo (.unx) usados para acessar o SAP NetWeaver BW são criados com a Ferramenta de design de informações instalada com a plataforma SAP BusinessObjects Business Intelligence. Para obter informações sobre a Ferramenta de design de informações, consulte http://help.sap.com/businessobject/ product_guides/sbo41/en/sbo41sp1_info_design_tool_en.pdf. Para obter informações sobre a federação de dados, consulte http://help.sap.com/businessobject/ product_guides/sbo41/en/sbo41_dfat_guide_en.pdf. Para uma lista completa de opções de acesso de universos e bancos de dados, consulte Product Availability Matrix disponível no SAP Service Marketplace emSAP Product Availability Matrix . 3.1.7.1 Conexão a uma fonte de dados de universo 1. Na Página inicial, selecione Adquirir dados. 2. Na caixa de diálogo Adicionar novo conjunto de dados, selecione Universo e depois Próximo. 3. No painel Credenciais do universo: a. Nome ou endereço IP do servidor que hospeda o servidor central de gerenciamento (CMS). Se você estiver se conectando a um CMS pertencente a outro domínio de rede, certifique-se de que o arquivo hosts localizado em C:\Windows\System32\drivers\etc contém a entrada de nome do host correspondente (por exemplo, x.x.x.x). b. Insira o nome do usuário, senha e tipo de autenticação do CMS. c. Para usar a autenticação do Active Directory do Windows para se conectar ao CMS, anexe as seguintes entradas ao arquivo SAPLumira.ini, localizado em \SAPLumira \Desktop: -Djava.security.auth.login.config=\bscLogin.conf -Djava.security.krb5.conf=\krb5.ini -Djava.security.auth.login.config=C:\Windows\bscLogin.conf -Djava.security.krb5.conf=C:\Windows\krb5.ini d. Selecione Conectar. Uma lista de universos disponíveis no CMS é exibida. 4. Escolha um universo e clique em Selecionar. 5. Escolha os objetos necessários na árvore do universo e selecione Adquirir. 32 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Adquirindo dados Antes de adquirir dados, você pode visualizá-los e aplicar filtros, por meio da opção Visualizar e selecionar dados. Se uma consulta contém contextos ou confirmações, você deve respondê-las antes de adquirir os dados. Ao criar uma consulta, você pode definir as seguintes propriedades de consulta: ○ Máximo de linhas recuperadas: A quantidade máxima de linhas que a consulta deve recuperar. ○ Tempo máximo de recuperação: O período máximo de tempo durante o qual uma consulta pode ser executada (em segundos). ○ Recuperar linhas duplicadas: Selecione para recuperar linhas duplicadas. A divisão Visualizar é aberta, e você pode começar a criar gráficos e analisar dados. Caso queira modificar um conjunto de dados primeiro, vá para a divisão Preparar. 3.1.7.2 Mensagens de resolução de problemas sobre conexões de dados do universo Você pode encontrar essas mensagens e possíveis causas ao trabalhar com a fonte de dados do universo. Mensagem Causa Não é possível estabelecer conexão com ● O CMS não responde. Servidor central de gerenciamento (CMS) ● Seu nome de usuário ou senha estão incorretos. ● O tipo de autenticação está incorreto. ● Ocorreu um problema de rede. Não é possível carregar o universo ● O universo está corrompido. selecionado. ● O CMS não responde. ● A conexão com o universo não foi configurada correta­ mente. Não é possível validar a consulta. ● Há um problema com a conexão do banco de dados. ● Os tipos de dados não correspondem ao objeto. ● O resultado fornecido pelo servidor alcança o limite de­ terminado para o parâmetro de configuração Tamanho máximo do fluxo de caracteres (MB) do Web Intelligence Report Server. ● Um ou mais objetos do universo não estão configura­ dos corretamente. A consulta não retorna nenhum conjunto Uma consulta para o objeto não retornou dados. de linha 3.1.8 Adquirindo dados utilizando Consulta com SQL Você pode criar seu próprio provedor de dados digitando manualmente o SQL para a fonte de dados de destino. Você pode especificar tabelas, colunas e funções usadas para adquirir dados. Guia do usuário do Expert Analytics Adquirindo dados PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 33 Para uma lista completa de middleware de banco de dados que a Consulta com SQL pode acessar, consulte oSAP Product Availability Matrix . Middleware de banco de Como obter o driver dados compatível Apache Drivers Amazon EMR e Apache Hive Simba estão incluídos com o SAP Lumira. Cloudera O driver Cloudera Impala Simba está incluído com o SAP Lumira. IBM DB2 Acesse a página de download de conectividade do IBM DB2 em https://www.ibm.com/ account/profile/us?page=reghelpdesk . Selecione o driver apropriado para o seu banco de dados, salve o arquivo de instalação comprimido em seu computador, extraia o arquivo comprimido (db2jcc.jar) em um diretório local e execute o instalador em seu computa­ dor. Para versões anteriores a 9.5, você deve extrair db2cc.jar e db2jcc_license_cu.jar ao invés. Antes de poder efetuar o download de um driver, você deve registrar um endereço de e-mail de usuário reconhecido pela IBM como o nome do usuário. Se você não sabe qual versão do driver utilizar, ambos os drivers para a versão do DB2 10.1 [DB2 versão 10.1 FP0 (GA) e ver­ são 10] são adequados para todas as versões do DB2 posteriores à 9.5. Para obter mais in­ formações, entre em contato com o administrador do banco de dados. IBM Netezza Consulte seu administrador Netezza. Microsoft SQL Server Acesse a página da central de downloads de drivers da Microsoft SQL Server 2005, 2008 e 2012 em http://www.microsoft.com/en-us/download/driver.aspx?q=driver . Selecione o driver apropriado para o seu banco de dados, salve o arquivo de instalação em seu compu­ tador e execute o instalador nele. Se não souber qual versão do driver deve ser usada, use o driver Microsoft JDBC 4.0 para SQL Server, que é adequado para todas as versões compatíveis do SQL Server. Se estiver instalando o Microsoft JDBC 4.0 para SQL Server, o driver para um sistema operacional Windows é sqljdbc_4.0.2206.100_enu.exe. O arquivo de driver sqljdbc4.jar é extraído em \sqljdbc_4.0\enu\, dentro da pasta de extração especificada. Oracle Acesse a página de downloads de driver Oracle JDBC em http://www.oracle.com/technet­ work/database/features/jdbc/index-091264.html Antes de poder efetuar o download de um driver, você deve criar uma conta de usuário gra­ tuita. Se não souber qual versão do driver deve ser usada, use o driver ojdbc14.jar, que é adequado para qualquer versão do Oracle 10 e 11. Sybase O driver Sybase (jconn4.jar) está instalado por predefinição e você não precisa instalá­ -lo. Ele está localizado em \\\Program Files\SAP Lumira \Desktop\plugins \com.businessobjects.connectionserver.standalone_3.1.3.v201206 03-0404\ConnectionServer\jdbc\drivers\IQ15. 34 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Adquirindo dados Middleware de banco de Como obter o driver dados compatível Teradata Acesse a página de download de conectividade da Teradata em http://downloads.tera­ data.com/download/connectivity/jdbc-driver . Selecione o driver apropriado para o seu banco de dados, salve o arquivo de instalação comprimido em seu computador, extraia o ar­ quivo comprimido em um diretório local e execute o instalador em seu computador. Antes de poder efetuar o download de um driver, você deve criar uma conta de usuário gra­ tuita. Se não souber qual versão do driver deve ser usada, use o driver Teradata JDBC Driver 14, que é adequado para todas as versões suportadas do Teradata. Para Windows, utilize TeraJDBC__indep_indep.14.00.00.14.zip. Assim que extraídos, os arquivos de driver são tdgssconfig.jar e terajdbc4.jar. Middleware do banco de dados Driver JDBC disponível Oracle ojdbc14.jar Microsoft SQL Server sqljdbc4.jar Teradata terajdbc4.jar e tdgssconfig.jar Sybase jconn4.jar IBM DB2 db2jcc.jar ou db2cc.jar e db2jcc_license_cu.jar para versões anteriores a 9.5 IBM Netezza nzjdbc.jar Informações relacionadas Instalando drivers de acesso a dados [página 35] Conectando-se a uma fonte de dados Consulta com SQL [página 37] Parâmetros de conexão de Consulta com SQL [página 39] 3.1.8.1 Instalando drivers de acesso a dados O driver de acesso a dados Sybase IQ 15 é instalado automaticamente com o aplicativo. Para outros bancos de dados, pode ser necessário instalar um driver de acesso a dados JDBC para o middleware do banco de dados, antes e utilizar a Consulta com SQL. ● Você precisa ter conhecimento sobre banco de dados e a linguagem SQL ● O servidor de acesso a dados correto precisa ser instalado para seu banco de dados middleware. O driver de acesso a dados é o software de um fornecedor de banco de dados que permite que um aplicativo Guia do usuário do Expert Analytics Adquirindo dados PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 35 cliente se conecte ao middleware e acesse os dados do banco de dados. Você copia o driver de acesso aos dados do site da Web de suporte do fornecedor de middleware para uma pasta local e então poderá selecionar o driver no aplicativo e se conectar ao banco de dados. Nota A instalação dos drivers de acesso a dados a partir dos sites dos fornecedores pode apresentar problemas devido à disponibilidade de diferentes versões do driver e diferentes formatos de arquivo. Se você não tiver conhecimento sobre sua versão de banco de dados ou seu site de fornecedor, entre em contato com o administrador do banco de dados. Siga essas etapas gerais para obter um driver de acesso de dados: 1. Efetue download do driver de acesso de dados (um arquivo .jar) pelo site do fornecedor do banco de dados e copie o arquivo e cole em uma pasta local. 2. Registre o caminho do driver selecionando o driver na aplicação. 3. Selecione a Consulta com fonte de dados SQL pela guia Drivers da SQL nas preferências da aplicação. Você pode selecionar um driver de SQL instalado ou instalar o driver necessário. 1. Selecione Arquivo Preferências Drivers da SQL Drivers . A página Instalação do driver lista os nomes de middlewares de banco de dados e o status dos drivers: ○ Quando a marca de verificação estiver verde, o driver está instalado corretamente e você pode iniciar a utilização da Consulta com SQL. ○ Quando a marca de verificação estiver vermelha, o driver não estará instalado para esse middleware e você deverá instalá-lo. ○ Quando a marca de seleção de status estiver amarela, o driver compatível estará disponível para middleware, mas o aplicativo precisará ser reiniciado antes de ser disponibilizado. Quando o software for reiniciado, você poderá utilizar a Consulta com SQL. 2. Escolha uma fonte de dados e execute umas das seguintes ações: Opção Descrição Se o middleware da fonte de dados tem uma marca de verificação verde Selecione Próximo, insira as informações de conexão de middle­ ware e selecione Criar. O driver de acesso a dados está instalado. Você não precisa exe­ cutar as etapas restantes desta tarefa. Se o middleware da fonte de dados tem uma marca de verificação amarela Reinicie a aplicação, e repita a etapa 1. Se o middleware da fonte de dados tem uma marca de verificação vermelha Vá para a etapa 3. 3. Se o driver do middleware não estiver configurado, selecione o botão Instalar, selecione o driver do banco de dados e selecione Instalar drivers na parte superior da lista de bancos de dados. 4. Na caixa de seleção para middleware disponível localmente: 36 Opção Descrição Se o arquivo .jar correto está lis­ tado Vá para a etapa 6. PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Adquirindo dados Opção Descrição Se o arquivo .jar correto não está Efetue o driver do site de suporte do fornecedor, instale o driver, selecione Cancelar para fechar a caixa de seleção do driver e então efetue download e listado instale o arquivo .jar correto. Você deve acessar a página da web que lista os drivers de acesso de dados JDBC para o fornecedor do middleware. De acordo com o banco de dados, diferentes tipos de arquivos de driver estão disponíveis; geralmente, trata-se de um arquivo comprimido contendo drivers ou de um arquivo executável que instala os drivers automaticamente. Para o aplicativo, baixe apenas o arquivo comprimido. 5. Na página da Web de suporte do seu fornecedor, efetue o download do arquivo do driver JDBC (por exemplo, um arquivo .tar, .gz ou .zip) para a versão de seu middleware do banco de dados. 6. No seu computador, selecione a pasta que contém os arquivos extraídos do driver JDBC para o middleware de seu banco de dados. Há uma lista completa dos drivers JDBC suportados em Product Availability Matrix, disponível no site do SAP Service Marketplace em https://support.sap.com/pam . 7. Reinicie o aplicativo. A lista de drivers disponíveis de middleware do banco de dados é atualizada. Quando você usa Consulta com SQL para criar um documento no aplicativo, o middleware do banco de dados de destino é listado com uma marca de seleção verde, indicando que o driver está disponível para acessar o banco de dados. 3.1.8.2 Conectando-se a uma fonte de dados Consulta com SQL Você pode se conectar diretamente a um banco de dados, para especificar os dados a adquirir e configurar parâmetros para a otimização da conexão com o banco de dados. ● Você precisa ter conhecimento sobre banco de dados e a linguagem SQL ● O servidor de acesso a dados correto precisa ser instalado para seu banco de dados middleware. O driver de acesso a dados é o software de um fornecedor de banco de dados que permite que um aplicativo cliente se conecte ao middleware e acesse os dados do banco de dados. Você copia o driver de acesso aos dados do site da Web de suporte do fornecedor de middleware para uma pasta local e então poderá selecionar o driver no aplicativo e se conectar ao banco de dados. Nota A instalação dos drivers de acesso a dados a partir dos sites dos fornecedores pode apresentar problemas devido à disponibilidade de diferentes versões do driver e diferentes formatos de arquivo. Se você não tiver conhecimento sobre sua versão de banco de dados ou seu site de fornecedor, entre em contato com o administrador do banco de dados. É necessário instalar um driver de acesso a dados JDBC para o middleware do banco de dados antes de usar a Consulta com SQL. O driver de acesso a dados é um arquivo .jar que você baixa do site de um fornecedor de banco de dados e salva na pasta do driver no caminho de instalação do aplicativo. Consulte as informações relacionadas para saber como localizar e instalar o driver de acesso a dados correto para seu middleware de banco de dados. Guia do usuário do Expert Analytics Adquirindo dados PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 37 1. Na Página inicial, selecione Adquirir dados. 2. Na caixa de diálogo Adicionar novo conjunto de dados, selecione Consulta com SQL e selecione Próximo. Uma lista de middlewares do banco de dados será exibida. ○ Quando uma marca de verificação verde aparecer próxima ao nome do middleware, o middleware será instalado e você poderá começar a utilizar a Consulta com SQL. ○ Quando uma marca de verificação vermelha aparecer próxima ao nome do middleware, o driver de acesso de dados para o middleware não será instalado; você deverá instalá-lo. 3. Escolhe o middleware do banco de dados para o banco de dados de destino: Opção Descrição Se o middleware está disponível Selecione o middleware e depois Próximo. Se o middleware não está disponível Selecione Instalar e instale o middleware. 4. Insira suas credenciais de logon na aba Login e, se necessário, insira os parâmetros do driver na guia Avançado. 5. Selecione Criar. O editor SQL é aberto. 6. Digite o comando SQL para buscar as tabelas desejadas, visualize a consulta SQL e selecione Criar. A divisão Visualizar é exibida, e você pode começar a criar gráficos e analisar dados. Caso queira modificar o conjunto de dados primeiro, vá para a divisão Preparar. Informações relacionadas Parâmetros de conexão de Consulta com SQL [página 39] Opções do editor de SQL para Consulta com SQL [página 38] Instalando drivers de acesso a dados [página 35] 3.1.8.2.1 Opções do editor de SQL para Consulta com SQL Use um editor de SQL para criar uma fonte de dados de Consulta com SQL baseada em um banco de dados conectado. O editor de SQL pode ser acessado pela opção de conexão Consulta com SQL quando um documento é criado. A aquisição de dados de tabelas do banco de dados só é permitida por meio da instrução SELECT do editor de SQL. Use essas opções do editor de SQL para selecionar tabelas para a fonte de dados: Opção Descrição Catálogo Contas disponíveis para o banco de dados conectado. Expanda os nós para ver as tabelas dispo­ níveis. Clique duas vezes para adicionar uma tabela à consulta SQL. Consulta A consulta SELECT para buscar tabelas. (Somente SELECT é suportado.) Você pode adicionar nomes de tabelas ao clicar duas vezes na tabela existente no nó da conta, no painel à esquerda. 38 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Adquirindo dados Opção Descrição Histórico de SQL Mantém um log das instruções SELECT usadas no painel de consulta. Clique em uma instrução para que ela seja incluída na consulta. Visualização dos dados Selecione essa opção para visualizar as tabelas adquiridas por SELECT. Selecionar tudo/nada Selecione todas ou nenhuma coluna, ou selecione colunas individuais para aquisição. Informações relacionadas Conectando-se a uma fonte de dados Consulta com SQL [página 37] 3.1.8.3 Parâmetros de conexão de Consulta com SQL É possível criar seu próprio provedor de dados, por meio da digitação manual dos comandos SQL relativos a uma fonte de dados de destino, para aquisição dos dados da tabela. Ao usar a consulta com SQL, você deve inserir as informações de conexão com o banco de dados de destino e pode especificar os parâmetros de conexão para otimizar a busca de dados. Parâmetro Descrição Nome de usuário O nome do usuário que você utilizou para a conexão com o banco de dados de destino Senha A senha que você utilizou para a conexão com o banco de dados de destino Server (:) Nome e porta do servidor que hospeda o banco de dados Banco de dados O nome do banco de dados Parâmetro Descrição Modo de pool de Se estiver usando um pool de conexões, empregue-o para manter ativa a conexão do conexões modo pool de conexões. Tempo limite do pool Se o modo de pool de conexões estiver definido como Manter a conexão ativa por, trata-se da duração em minutos durante a qual a conexão permanecerá aberta. Guia do usuário do Expert Analytics Adquirindo dados PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 39 Parâmetro Descrição Tamanho da matriz de O número máximo de linhas permitidas em cada busca no banco de dados. Por exem­ busca plo, se você digitar 20 e a consulta retornar 100 linhas, a conexão tratará os dados em cinco buscas, cada uma com 20 linhas. Para desativar a matriz de busca, insira 1 como o tamanho da matriz de busca. Os dados são recuperados linha por linha. A desativação do tamanho da matriz de busca pode aumentar a eficiência da recupera­ ção de dados, mas prejudicar a velocidade do servidor. Quanto maior o valor do tama­ nho da matriz de busca, mais rápida será a recuperação das linhas. No entanto, verifi­ que se o sistema cliente tem a memória adequada. Tamanho da matriz de Tamanho da matriz de ligação antes da transmissão para o banco de dados. Em geral, ligação quanto maior a matriz de ligação, maior será o número de linhas (n) carregadas em uma operação e o desempenho será otimizado. Tempo limite de login O número de minutos antes de a tentativa de conexão atingir o tempo limite e uma mensagem ser exibida. Propriedades do driver Valores das propriedades do driver JDBC. É possível definir o valor de mais de uma pro­ priedade. Eles devem ser separados por vírgulas. Por exemplo, o valor JDBC oracle.jdbc.defaultNChar=true,defaultNChar=true para as proprie­ dades do driver JDBC define as propriedades do driver oracle.jdbc.defaultNChar and defaultNChar. 3.1.9 Processamento de um conjunto de dados adquirido Após um conjunto de dados ter sido adquirido, você pode processá-lo. Você poderá processar essas informações nos conjuntos de dados adquiridos: ● Adicione novas colunas que foram removidas da fonte de dados no ato da aquisição original ● Remover colunas incluídas na fonte de dados original. ● Alterar valores selecionados para variáveis e parâmetros de entrada do SAP HANA. 1. Abra um conjunto de dados que já tenha sido adquirido na aplicação. 2. Selecionar Dados Editar fonte de dados . 3. Execute uma ou várias das seguintes ações: ○ Marque um campo de seleção de nome de coluna para adicionar uma nova coluna. ○ Desmarque uma caixa de seleção de nome de coluna, para remover uma coluna. ○ Marque ou desmarque as opções para adicionar ou remover dimensões e medidas. ○ Para modificar variáveis e parâmetros de entrada do SAP HANA, selecione Editar variáveis, insira ou exclua valores para variáveis ou parâmetros de entrada e selecione OK. 4. Selecione OK. O conjunto de dados é atualizado com as colunas, medidas, variáveis ou dimensões adicionadas ou removidas. 40 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Adquirindo dados 3.1.10 Atualizando dados em um documento Os dados salvos em um documento podem se tornar obsoletos ou inválidos. Atualize o documento para obter os dados atuais da fonte de dados. Com um documento aberto, clique em 3.1.11 Dados Atualizar documento . Renomear um conjunto de dados Você pode renomear um conjunto de dados nas divisões Preparar, Visualizar e Compartilhar. 1. Abra um conjunto de dados. 2. Realize uma das seguintes ações: ○ Na divisão Preparar ou Visualizar, selecione o nome do conjunto de dados. ○ Na divisão Compartilhar, selecione a engrenagem ao lado do nome do conjunto de dados e selecione Renomear. 3. Altere o nome do conjunto de dados. 4. Pressione Enter ou selecione uma área fora do campo de nome do conjunto de dados. 3.1.12 Objetos ocultos da lista de objetos Utilize o arquivo de sugestões de enriquecimento para impedir que as colunas específicas sejam propostas como medidas no aplicativo quando os dados são adquiridos. Para impedir que colunas específicas sejam propostas como medidas quando os dados são adquiridos, o aplicativo usa o arquivo enrichment_suggestions..txt para identificar colunas que não devem ser propostas como medidas. Na primeira vez que você criar um documento, o arquivo será salvo no seu diretório @user.home/.sappa (por exemplo, C:\Users\\.sappa). Por padrão, os nomes da coluna no arquivo de sugestões de enriquecimento estão em inglês. No entanto, você pode definir nomes em outros idiomas, especificar nomes de colunas a ocultar da lista de objetos e impedir que objetos sejam considerados objetos geográficos ou de tempo. O enriquecimento será processado se você selecionar a detecção automática de enriquecimentos nas preferências do aplicativo. Ao atualizar o aplicativo, uma nova versão do arquivo de sugestões de enriquecimento é salva, sem substituir o arquivo original. Você pode usar o arquivo original como referência para modificar o novo arquivo de sugestões. O aplicativo utilizará o nome do arquivo que corresponde à versão instalada do aplicativo. Guia do usuário do Expert Analytics Adquirindo dados PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 41 3.1.13 Como editar o arquivo de sugestões de enriquecimento Edite o arquivo de sugestões de enriquecimento para identificar quais objetos não devem ser propostos como medidas ou atributos de tempo ou geográficos no painel Medidas e dimensões. É possível definir quantas regras forem necessárias no arquivo enrichment_suggestions..txt. Para cada regra, você deve declarar quatro propriedades. A sintaxe é Java regex e os metadados não diferenciam maiúsculas de minúsculas. Propriedade necessária Descrição objectName Modelo correspondente no nome do objeto (cabeçalho da coluna). Qualquer caractere pode ser utilizado. Quando .*DAY.* é utilizado, qualquer objeto com a string DAY é incluído na regra (SEGUNDA-FEIRA, TERÇA-FEIRA, etc.). dataType Lista de tipos de dados. Tipos de dados reconhecidos são: ● integer ● biginteger ● double ● string ● date ● boolean Qualquer nome da coluna, com qualquer tipo de dados, será considerados para exclusão pelo painel de propostas. Se nenhuma propriedade dataType foi de­ clarada, todos os tipos de dados são considerados. enrichment Impede que os objetos sejam exibidos. Os valores MEASURE ou TIME (objetos de hierarquia de tempo) ou GEO (objetos de hierarquia geográfica). rule Padroniza para hide. Não modifique esse valor. O seguinte exemplo exibe o arquivo de enriquecimentos predefinido: { "version":"1.0", "policies":{ }, "suggestionRules":[ { "objectName":"(?i).*year.*|.*month.*|.*quarter.* |.*week|.*day|.*semester.*|.*hour|.*minute|.*second", "dataTypes":["integer", "biginteger", "double"], "enrichment":"MEASURE", "rule":"hide" }, { "objectName":"(?i).*zip.*", "dataTypes":["integer", "biginteger", "double"], "enrichment":"MEASURE", "rule":"hide" }, { "objectName":"(?i).*_id\\d*", 42 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Adquirindo dados } "dataTypes":["integer", "biginteger", "enrichment":"MEASURE", "rule":"hide" }, { "objectName":"(?i).*key.*", "dataTypes":["integer", "biginteger", "enrichment":"MEASURE", "rule":"hide" }, { "objectName":"(?i).*zip.*", "dataTypes":["integer", "biginteger", "enrichment":"TIME", "rule":"hide" }, { "objectName":"(?i).*_id\\d*", "dataTypes":["integer", "biginteger", "enrichment":"TIME", "rule":"hide" }, { "objectName":"(?i).*key.*", "dataTypes":["integer", "biginteger", "enrichment":"TIME", "rule":"hide" } ] "double"], "double"], "double"], "double"], "double"], 1. Abra o arquivo enrichment_suggestions..txt em um editor de texto. 2. Para cada objeto, defina os tipos de dados, enriquecimento e outras propriedades, conforme necessário. Você deve manter "rule" definido como "hide". 3. Salve o arquivo com o mesmo nome. Guia do usuário do Expert Analytics Adquirindo dados PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 43 4 Preparando dados 4.1 Preparando dados Quando os dados são adquiridos pela primeira vez pelo aplicativo, são dados brutos formatados normalmente de maneira inconsistente e não são facilmente interpretados pelos usuários empresariais. Muitas vezes é necessário preparar os dados antes de criar os gráficos para visualizá-los, a fim de que eles tenham boa aparência e possam ser compreendidos. A preparação de dados pode ser realizada na visualização Grade ou Facetas, utilizando o painel Ferramentas de manipulação à direita da área Preparar. As tarefas de edição podem ser aplicadas a todos os valores de uma coluna ou somente aos valores selecionados. Informações relacionadas Editando e filtrando dados [página 50] Como converter dados em outro tipo [página 52] Criando uma ou hierarquia de tempo ou geográfica [página 53] Criando uma medida a partir de uma coluna ou dimensão [página 57] Como adicionar um conjunto de dados [página 74] Alternando para outro conjunto de dados [página 74] Mesclar conjuntos de dados (JOIN) [página 74] 4.1.1 Sala Preparar – visualização, limpeza e manipulação de dados Antes de criar gráficos, utilize as ferramentas na sala Preparar para visualizar e preparar dados. A sala Preparar exibe os dados para a fonte de dados conectada e é dividida em três áreas. 44 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Preparando dados Gráfico de área Descrição Painel Dados Esta área central exibe os dados em linhas e colunas (visão em Grade) ou em facetas (visão Facetas). É aqui onde você pode visualizar dados e aplicar as seguintes ferramentas (quando dis­ poníveis) a valores da coluna: ● Alterar agregação ● Classificar ● Filtro ● Exibir formatação ● Converter em número ● Converter em data ● Converter em texto ● Criar uma medida ● Criar uma hierarquia de tempo ● Criar uma hierarquia geográfica ● Criar uma hierarquia customizada ● Renomear ● Remover ● Consolidar a coluna ● Ocultar a coluna ● Esticar para conteúdo ● Criar dimensão calculada ● Duplicar Painel Medidas e O painel localizado à esquerda da área de dados lista as medidas e dimensões que o aplicativo de­ dimensões tectou nos dados. Utilize as ferramentas no painel Medidas e dimensões para definir ou processar medidas e para criar hierarquias temporais e geográficas. Painel Ferramentas Um painel localizado no lado direito da área de dados, no qual você pode processar texto e conver­ de manipulação ter valores em uma célula ou coluna de dados, criar novas colunas com fórmulas e renomear, du­ plicar e remover colunas. Informações relacionadas Painel Medidas e dimensões [página 46] Painel Dados [página 46] Painel Ferramentas de manipulação [página 47] Preparando dados [página 44] Guia do usuário do Expert Analytics Preparando dados PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 45 4.1.1.1 Painel Medidas e dimensões O painel Medidas e dimensões está localizado à esquerda do Painel central. Ele lista medidas, dimensões, hierarquias e dimensões inferidas no conjunto de dados. Objeto Descrição Medidas Uma mapeamento nos dados agregados em uma coluna ou um cálculo. As medidas são usa­ das para obter o resultado calculado quando colunas são combinadas. Por exemplo, a medida "Receita de vendas" representa a coluna de mesmo nome que contém o valor somado das vendas. As medidas são detectadas e listadas automaticamente. Dimensões Um objeto de dados que representa os dados categóricos em um conjunto de dados. Hierarquias Uma referência a mais de uma coluna relacionada em um conjunto de dados; as colunas têm relações hierárquicas. Por exemplo, um objeto "Tempo" pode incluir colunas de "Ano", "Tri­ mestre" e "Mês" organizadas em uma estrutura hierárquica sob o objeto superior "Tempo". Atributos Mapeamento para uma coluna em um conjunto de dados. Dimensões inferidas Uma ou mais colunas criadas a partir de dados de tempo ou geográficos disponíveis para o aplicativo (para suportar uma hierarquia). Informações relacionadas Preparando dados [página 44] Criando uma ou hierarquia de tempo ou geográfica [página 53] Criando medidas [página 56] Criação de medidas e hierarquias [página 53] 4.1.1.2 Painel Dados O painel Dados é o painel central que exibie seus dados na divisão Preparar. Use o painel Dados para visualizar, organizar, processar e preparar os conjuntos de dados para visualizações. Opção Descrição Seleção de fontes de dados Lista as fontes de dados conectadas na sessão atual. Você pode utilizar a lista para alter­ nar entre conjuntos de dados e para adicionar conjuntos de dados. Filtros de dados Lista os filtros que são aplicados aos dados da coluna. Você pode editar ou remover os filtros presentes na lista. 46 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Preparando dados Opção Descrição Grade Selecione para exibir dados em colunas e linhas. Todas as linhas são exibidas. Facetas Selecione para exibir somente valores únicos de dados em colunas. (Valores repe­ tidos em colunas não são exibidos.) Utilizar facetas pode ser útil quando um conjunto de dados inclui muitos valores repetidos. Mostrar/Ocultar colunas Selecione para exibir ou ocultar colunas em um conjunto de dados. Cálculo Selecione para adicionar dimensões ou medidas calculadas. Combinar Selecione para mesclar ou anexar dados a um conjunto de dados. Você pode mesclar dados de vários conjuntos de dados no conjunto de dados atual, mas os dados devem ser compatíveis. É possível anexar outro conjunto de dados ao atual. Os dados em colunas comuns são anexos ao conjunto de dados atual, e os dados nas colunas únicas são adicionados como novas colunas. Atualizar dados do documento Selecione para atualizar os conjuntos de dados utilizados no documento. Selecione para reverter a última ação. Selecione para repetir a última ação. Desfazer Refazer Informações relacionadas Editando e filtrando dados [página 50] Filtrando dados [página 50] Como adicionar um conjunto de dados [página 74] Mesclar conjuntos de dados (JOIN) [página 74] Alternando para outro conjunto de dados [página 74] Criando uma medida ou dimensão calculada [página 58] 4.1.1.3 Painel Ferramentas de manipulação O painel Ferramentas de manipulação está localizado à direita da divisão Preparar e contém as ferramentas que permitem processar e formatar valores. Guia do usuário do Expert Analytics Preparando dados PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 47 Dependendo do tipo de dados da coluna selecionada, você pode utilizar o painel para executar as seguintes tarefas: ● Duplicar, renomear e remover colunas ● Criar dimensões calculadas ● Localizar, substituir e alterar valores de strings ● Preencher prefixos e sufixos ● Converter, remover e agrupar valores ● Editar strings de texto 4.1.1.3.1 Ações de dados para colunas As ações de dados para colunas que contêm caracteres, datas e/ou número estão listadas no painel Ferramentas de manipulação. As ações disponíveis dependem do tipo de dados na coluna. Para mostrar as ações de dados disponíveis para uma coluna, selecione o ícone coluna ou clique com o botão direito do mouse no nome. Opção Descrição Disponível no menu ao lado do nome da Disponível para no cabeçalho da co­ luna Caracte­ Datas Números res Duplicar Insere uma nova coluna que é uma cópia desta Sim Sim Sim Sim Sim Sim Sim Sim Não Sim Não Não coluna. Renomear Altera o nome desta coluna para um nome espe­ cificado. Dividir Divide esta coluna após um ponto de divisão es­ pecificado e move todos os valores de string após tal ponto para uma nova coluna. A divisão pode ser uma marca de pontuação (por exemplo, uma vírgula) ou uma cadeia de texto. Remover Remover esta coluna. Sim Sim Sim Sim Converter Converte o texto nesta coluna para letras minús­ Não Sim Não Não maiúsculas e culas ou maiúsculas. Não Sim Não Não Não Sim Não Não minúsculas Substituir Localiza um string especificado nesta coluna e o substitui por um outro string especificado. Preenchimen Cria um prefixo ou um sufixo em um string espe­ to cificado com um caractere especificado, até um comprimento especificado. 48 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Preparando dados Opção Descrição Disponível no menu Disponível para no cabeçalho da co­ luna Caracte­ Datas Números res Converter em Converte todos os valores nesta coluna para texto Não Não Sim Sim Sim Não Não Sim Sim Não Não Não Sim Não Não Não Sim Sim Sim Não Sim Sim Sim Não Não Sim Sim Não Sim Não Não Não Não Não Não texto. Converter em Converte todos os valores nesta coluna para nú­ número Sim meros. Converter em Converte todos os valores nesta coluna para da­ data tas no formato selecionado. Recortar Remove os caracteres nesta coluna que antece­ dem ou seguem uma marca de pontuação ou um caractere especificado. Agrupar por Cria um grupo para os valores selecionados seleção nesta coluna. Agrupar por Cria um grupo para um intervalo específico de intervalo valores nesta coluna. Criar Cria uma nova coluna e aplica uma função espe­ dimensão cificada em valores na nova coluna. calculada Por exemplo, a função "Plano" pode ser aplicada à coluna "Margem" para criar uma nova coluna de valores de margem, arredondados para o nú­ mero inteiro inferior mais próximo. Seleção interna da célula Na visão Grade ou Facetas: ● Remove o texto em uma palavra ou intervalo de caracteres especificados nesta coluna. ● Substitui o texto em uma palavra ou inter­ valo de caracteres especificados nesta co­ luna. ● Cria uma nova coluna com dados copiados a partir desta coluna e limpos (por exemplo, com "recurso" removido dos dados) ● Move o texto especificado para o começo de cada valor de linha nesta coluna Concatenar Junta duas ou mais colunas, com um separador opcional especificado e um nome para a coluna consolidada. As opções para Concatenar se tornam disponí­ veis ao selecionar duas ou mais colunas. Guia do usuário do Expert Analytics Preparando dados PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 49 4.1.2 Editando e filtrando dados Você utiliza o painel Ferramentas de manipulação para processar e formatar valores em uma coluna. O painel está disponível nas visões Grade e Facetas. Algumas das ações de dados no painel Ferramentas de manipulação também são acessíveis clicando no ícone de no nome da coluna ou clicando com o botão direito do mouse no nome da coluna. 1. Realize uma das seguintes ações: Opção Descrição Para processar todos os valores em uma única co­ luna Selecione o cabeçalho da coluna. Para processar todos os valores em diversas colu­ nas Pressione Ctrl e selecione o cabeçalho de cada coluna. Para processar um valor individual Selecione uma célula. Para processar vários valores em uma coluna Pressione Ctrl e selecione ocada célula. Para processar um intervalo de caracteres ou uma palavra em uma célula (seleção interna da célula) (Apenas valores de caracteres) Clique duas vezes na visão Grade ou dê um lento clique duplo na visão Facetas e sele­ cione um intervalo de caracteres ou uma palavra. 2. Abra o painel Ferramentas de manipulação à direita do painel Dados Os valores específicos da coluna são exibidos na caixa Valores, na parte superior do painel. É possível selecionar um ou mais valores para processamento nessa caixa ou inserir uma sequência de pesquisa na caixa Encontrar. As seleções feitas no painel do editor substituem as seleções de valor feitas diretamente em uma coluna. As ações de dados disponíveis para uma coluna dependem do tipo de dados da coluna e se a coluna, célula ou intervalo de caracteres dentro de uma célula está selecionada. 3. Selecione uma opção de processamento no painel Ferramentas de manipulação, modifique os valores conforme necessário e selecione Aplicar. 4.1.2.1 Filtrando dados Um filtro é uma restrição imposta a um conjunto de dados para limitar os valores exibidos. Você cria filtros escolhendo valores ou intervalos de valores de uma dimensão para serem incluídos ou excluídos. Você pode filtrar dados em um conjunto de dados completo ou em uma única visualização. Os filtros aplicados em um conjunto de dados afetam qualquer gráfico que utilizam os dados. No entanto, os filtros aplicados a uma visualização afetam apenas o gráfico atual (e não todo o conjunto de dados). Na divisão Preparar, você pode adicionar ou editar filtros de conjunto de dados. Todos os filtros definidos no conjunto de dados são exibidos na barra de filtro na parte superior do painel Dados. Na divisão Visualizar, você pode trabalhar com os filtros aplicados ao conjunto de dados e com os filtros presentes na visualização atual. 50 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Preparando dados Exemplo Se um conjunto de dados incluir dados de receita para produtos vendidos entre 1995 e 2012 e você só quiser analisar os dados de receita de 2010 a 2012, você poderá criar um filtro de conjunto de dados na dimensão Ano para limitar os valores mostrados a esse período. Informações relacionadas Filtrando dados na divisão Visualizar [página 121] 4.1.2.1.1 Usando a caixa de diálogo de filtro na divisão Preparar Você usa a caixa de diálogo de filtro na divisão Preparar para definir um filtro no conjunto de dados e em todas as visualizações baseadas nele. A caixa de diálogo de filtro não aceita a linguagem de fórmulas do SAP Lumira nem expressões regulares (regex). Pode ser necessário adicionar uma medida ou dimensão calculada para criar um filtro mais complexo. 1. Para abrir a caixa de diálogo de filtro na divisão Preparar, clique no ícone Opções coluna ou para uma dimensão e escolha Filtrar. em um cabeçalho de Você também pode selecionar o token para um filtro de conjunto de dados existente a fim de editá-lo na caixa de diálogo de filtro. 2. Na caixa de diálogo de filtro, escolha um operador da lista. 3. Selecione ou digite os valores do filtro: ○ Para filtros que usam o operador Between, digite um valor inicial e um valor final. ○ Para os filtros que usam o operador In List ou Not In List, selecione valores da lista na caixa de diálogo de filtro. Nota Você pode manter a tecla SHIFT pressionada ao clicar em valores para selecionar um intervalo de valores. Você também pode clicar no ícone Opções para alterar as configurações da caixa de diálogo de filtro, inclusive exibindo o número de vezes que cada registro ocorre no conjunto de dados e ordenando os dados por valor ou número de ocorrências. Ao filtrar uma dimensão alfanumérica, você pode clicar no ícone Localizar membro por nome. para procurar um 4. Selecione Aplicar. Guia do usuário do Expert Analytics Preparando dados PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 51 Os dados são filtrados, e um token representando o filtro é adicionado acima do painel Dados. Você pode editar o filtro selecionando o token na divisão Preparar ou Visualizar ou removê-lo clicando no ícone Excluir . Informações relacionadas Criando uma medida ou dimensão calculada [página 58] 4.1.2.2 Formatando números e datas Você pode escolher um formato de exibição para as colunas da data e do número. Por exemplo, números positivos podem ser exibidos em notação científica ou como porcentagens, e números negativos podem ser exibidos entre parênteses. Você também pode adicionar um símbolo ou uma sequência de caracteres personalizada como prefixo ou sufixo para os valores exibidos. 1. Abra a caixa de diálogo do formato de exibição pelo painel Medidas e dimensões ou pelo painel Dados na divisão Preparar: ○ No painel Medidas e dimensões, clique no ícone Opções selecione Exibir formatação. ao lado de uma medida ou dimensão e ○ No painel Dados na divisão Preparar, clique no ícone Opções número ou data e selecione Exibir formatação. no cabeçalho de uma coluna de 2. Selecione as opções de formatação e clique em OK. Se você estiver adicionando uma sequência de caracteres como prefixo ou sufixo, o número máximo de caracteres será 256. 4.1.2.3 Como converter dados em outro tipo Você pode converter dados de um tipo em outro. Por exemplo, você pode converter textos em números ou datas. 1. Realize uma das seguintes ações: ○ No painel Medidas e dimensões, selecione o ícone de ○ No painel Dados, selecione o ícone Opções ao lado de uma dimensão. em um cabeçalho da coluna. 2. No diálogo de conversão de dados, selecione as opções conforme necessário e selecione OK. 52 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Preparando dados 4.1.3 Criação de medidas e hierarquias Você pode enriquecer seus dados adicionando medidas e hierarquias temporais e de geografia. Medidas permitem uma fácil manipulação dos cálculos, e hierarquias permitem utilizar um agrupamento natural de colunas relacionadas. Ao adquirir dados, o SAP Lumira detecta hierarquias e medidas em potencial. Medidas detectadas são exibidas no painel Medidas e dimensões, e dimensões identificadas como hierarquias em potencial são marcadas com um ícone hierarquias. . Você pode selecionar próximo a uma dimensão para criar manualmente Informações relacionadas Criando uma ou hierarquia de tempo ou geográfica [página 53] Criando medidas [página 56] 4.1.3.1 Criando uma ou hierarquia de tempo ou geográfica Hierarquias personalizadas, geográficas e de tempo enriquecem um conjunto de dados. Hieraquias de tempo e geográficas são detectadas automaticamente quando um conjunto de dados é obtido, mas você pode criar hierarquias a qualquer momento. As hierarquias de tempo podem ser criadas em colunas de data e de números. As hierarquias geográficas só podem ser criadas em colunas que contêm valores compatíveis com valores de dados de geografia no banco de dados NAVTEQ usado pelo aplicativo. Você usa menus contextuais dos cabeçalhos ou das dimensões da coluna para criar hierarquias. 1. Selecione o ícone Opções ao lado de uma dimensão e selecione Criar uma hierarquia geográfica Por nomes ou Criar uma hierarquia de tempo. Opções de enriquecimento da coluna ou dimensão são exibidas para a hierarquia. 2. Escolha quais as colunas para mapear a hierarquia: ○ Para hierarquias de tempo, selecione as colunas que serão mapeadas para os níveis Ano, Trimestre, Mês e Dia. ○ Para hierarquias geográficas, selecione as colunas a serem mapeadas para alguns ou todos os níveis País, Região, Sub-região e Cidade. Essas colunas são analisadas para verificar se elas contêm correspondências com o banco de dados interno de geografia usado pelo aplicativo. Selecione Colunas detectadas para exibir as colunas detectadas como possíveis correspondências em listas de opções para o nível. Se nenhuma coluna for detectada, as listas ficarão vazias. Selecione Todas as colunas para incluir todas as colunas em listas de opções para o nível. Para hierarquias de tempo, as novas colunas selecionadas como níveis são adicionadas automaticamente ao conjunto de dados, e a nova hierarquia de tempo é exibida na aba semântica Hierarquias. Guia do usuário do Expert Analytics Preparando dados PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 53 Para hierarquias geográficas, o diálogo Dados geográficos é exibido, mostrando colunas que corresponderam ao banco de dados interno em verde, colunas que possuem uma correspondência ambígua em laranja e colunas sem correspondência em vermelho. Para dimensões inferidas, as colunas são criadas para as hierarquias. 3. (Opcional para hierarquias geográficas) No diálogo Dados geográficos, para cada correspondência proposta, selecione a linha da proposta e selecione Escolher para aceitar a localização ou Não foi encontrado para remover a linha e selecione Confirmar. As novas colunas de geografia selecionadas como níveis são adicionadas automaticamente ao conjunto de dados, e a nova hierarquia geográfica é exibida no painel Medidas e dimensões. Você pode modificar os níveis correspondentes de uma hierarquia geográfica a qualquer momento. (Selecione o ícone de Opções ao lado do nome da hierarquia, selecione Processar reconciliação, altere as correspondências propostas para um nível e selecione Confirmar.) Informações relacionadas Criando uma hierarquia geográfica com dados de latitude e longitude [página 54] Criando uma hierarquia personalizada [página 56] 4.1.3.2 Criando uma hierarquia geográfica com dados de latitude e longitude Quando um conjunto de dados contém informações de latitude e longitude, você pode customizar a hierarquia geográfica para a utilização desses dados. O aplicativo cria uma medida para cada coluna durante a aquisição de dados. Os dados de latitude e longitude devem ser numéricos. Caso os dados não sejam numéricos, você deve converter os valores da coluna por meio de uma fórmula (por exemplo, ToNumber()). Se as colunas não são numéricas, você deve definir manualmente as dimensões numéricas convertidas como medidas. O aplicativo calcula automaticamente os níveis hierárquicos acima e abaixo de uma dimensão geográfica selecionada. Você pode aceitar os níveis calculados em sua hierarquia ou substituí-los com níveis que definiu com base nos dados de latitude e longitude. Nível da propriedade Descrição Categoria Definição do nível, ou calculado automaticamente com base nos dados de latitude/longitude ou definidos pelo usuário (você seleciona a coluna na qual o nível será baseado) Coluna Para um nível definido pelo usuário, selecione a coluna a ser utilizada pelo nível. 54 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Preparando dados Nível da propriedade Descrição Latitude Para um nível definido pelo usuário, selecione os dados de latitude. Para um nível definido pelo usuário, selecione os dados de Longitude longitude. O nome do nível na hierarquia Tipo de nível Nota O aplicativo não suporta a criação de hierarquias geográficas com dados de latitude e longitude de fontes de dados do SAP HANA. 1. Verifique se as medidas foram criadas para as colunas de latitude e longitude. Se as medidas foram criadas, vá para a etapa 4. 2. Se as medidas não foram criadas, converta as colunas de latitude e longitude em um tipo de dados numéricos: a. Selecione o ícone Opções no cabeçalho da dimensão ou coluna de latitude e selecione Criar dimensão calculada. O diálogo Nova dimensão calculada é exibido, com o nome da coluna já na fórmula (por exemplo, {column_1}). b. Clique duas vezes na função ToNumber() para inseri-la na fórmula. c. Mova o nome da coluna exibido na etapa b para a função ToNumber(). A fórmula completa deve ser ToNumber({column_1}). d. Insira um nome para a dimensão calculada e selecione OK. e. Repita as etapas de a a d para a coluna ou dimensão de longitude. 3. Defina como medidas as novas dimensões numéricas de latitude e longitude: a. Clique no ícone Opções b. Selecione o ícone Opções medida. 4. Selecione o ícone Opções para a nova dimensão numérica de latitude e selecione Criar uma medida. para a nova dimensão numérica de longitude e selecione Criar uma no cabeçalho da coluna de dimensão ou geografia a ser utilizada como a base da hierarquia e selecione Criar uma hierarquia geográfica Por latitude/longitude . O diálogo Dados geográficos é exibido. O painel Nome do nível lista os níveis de hierarquia calculados pelo aplicativo. A dimensão original é exibida em vermelho e os níveis hierárquicos calculados são exibidos em verde. Você pode aceitar a hierarquia proposta com base nos dados de latitude/longitude ou pode customizar os níveis da hierarquia. Selecione um nível para exibir as suas propriedades no painel da esquerda. 5. Para aceitar os níveis calculados propostos, selecione OK e vá para a etapa 7. 6. Para escolher as colunas nas quais os níveis serão baseados, para cada nível que desejar definir na hieraquia selecione Definido pelo usuário na lista Categoria e selecione propriedades para o nível em outras listas. Guia do usuário do Expert Analytics Preparando dados PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 55 Utilize as setas`à esquerda de um nível para movê-lo para cima ou para baixo na hierarquia. Adicione um nível na hierarquia ao selecionar Adicionar nível ou remova um nível selecionando o ícone X à esquerda do nível. 7. Selecione OK. A nova hierarquia geográfica é adicionada à categoria Hierarquias no painel semântico. Você pode alterar os ao lado do nome da hieraquia, níveis de uma hierarquia a qualquer momento. (Selecione o ícone Opções selecione Processar reconciliação, selecione a coluna na qual deve ser baseado o nível e selecione OK.) Informações relacionadas Criando uma ou hierarquia de tempo ou geográfica [página 53] Criando uma medida ou dimensão calculada [página 58] 4.1.3.3 Criando uma hierarquia personalizada Você pode criar uma hierarquia utilizando qualquer combinação das dimensões disponíveis. 1. Selecione o ícone de Opções ao lado da dimensão para utilizá-la como a base da hierarquia. 2. Selecione Criar uma hierarquia customizada. O diálogo Criar hierarquia é exibido. As dimensões disponíveis no painel Medidas e dimensões são listadas no painel à esquerda. Você pode inserir uma cadeia de pesquisa para encontrar uma dimensão (por exemplo, as primeiras letras do nome da dimensão). 3. Adicione dimensões à hierarquia no painel direito. Dica Você pode clicar duas vezes em uma dimensão para mover entre os painéis. 4. (Opcional) Utilize as setas ao lado da lista de hierarquias para mover uma dimensão selecionada para cima ou para baixo na hierarquia. 5. Insira um nome para a hierarquia e selecione Criar. A nova hierarquia personalizada é exibida no painel Medidas e dimensões. Novas colunas são criadas para cada nível da nova hierarquia. 4.1.3.4 Criando medidas Medidas enriquecem conjuntos de dados. Você pode criá-las manualmente a qualquer momento diretamente de uma coluna ou dimensão ou utilizando a linguagem de fórmula para criar uma medida calculada, ou você pode permitir que o aplicativo as detecte automaticamente em tipos de dados de colunas numéricas quando um conjunto de dados é adquirido. 56 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Preparando dados Nota Ao usar a fonte de dados Conectar com o SAP HANA, não é possível criar uma medida com uma dimensão numérica ou de string. As medidas em fontes de dados Conectar com o SAP HANA são detectadas diretamente a partir da visualização analítica do SAP HANA. As medidas devem ser criadas na visualização do SAP HANA antes de serem adquiridas automaticamente no aplicativo. Nota Quando você usa uma fonte de dados do tipo Conectar ao SAP HANA, não é possível alterar o tipo de agregação de uma medida. Informações relacionadas Criando uma medida a partir de uma coluna ou dimensão [página 57] Criando uma medida ou dimensão calculada [página 58] 4.1.3.4.1 Criando uma medida a partir de uma coluna ou dimensão Você pode criar uma medida a partir de quase qualquer coluna ou dimensão. Essas exceções se aplicam: ● Se o tipo de dados da coluna for Numérico, qualquer função agregada pode ser usada para a medida. ● Quando o tipo de dados da coluna for Data ou String, nem Soma nem Média podem ser utilizados. ● A agregação é realizada quando a medida é utilizada na visão Facetas. Ela não está disponível na visão Grade. Função Descrição Soma Retorna a soma de uma medida Min Retorna o menor valor em um conjunto de valores Máx Retorna o maior valor em um conjunto de valores Contagem (distinta) Retorna o número de valores distintos em um conjunto de valores Contagem (todos) Retorna o número de valores em um conjunto de valores Média Retorna o valor médio de uma medida Guia do usuário do Expert Analytics Preparando dados PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 57 Função Descrição Nenhum Para permitir que uma dimensão numérica seja utilizada como medida, sem agregação. Esse tipo de medida permite que cada valor seja visualizado em um gráfico, o que pode ser útil para certos tipos de gráficos. Por exemplo, para um gráfico de dispersão que exibe mar­ gens e valores de quantidades de venda, essa opção exibe todos os pontos no gráfico de dispersão e mostra o alcance de valores individuais que não estariam aparentes com o uso de uma função agregada. Nota O tipo de agregação Nenhum não é suportado quando você usa uma fonte de dados do tipo Conectar ao SAP HANA. 1. Selecione o ícone em um cabeçalho de coluna ou ao lado da dimensão que será utilizada como a base da medida e selecione Criar uma medida. Uma nova medida é criada na seção Medidas do painel Medidas e dimensões. 2. Selecione o ícone de agregada. ao lado da nova medida, selecione Alterar agregação e selecione uma função Alterne para a visão Facetas para visualizar as medidas aplicadas aos dados em um conjunto de dados. Selecione a medida para visualizar as alterações nos valores de dados causados pela agregação. 4.1.4 Criando uma medida ou dimensão calculada Você pode criar medidas e dimensões calculadas utilizando a linguagem de fórmula do SAP Lumira. Os recursos a seguir são suportados pelo editor de fórmulas: ● Combinação de duas colunas do conjunto de dados ● Aplicação de funções a partir de conjuntos de funções predefinidas de números, data e texto ● Utilização das cláusulas "if", "then" e "else" ● Utilização do recurso de autocompletar para melhorar a velocidade de edição ● Utilização de um seletor de calendário para os parâmetros de data ● Cópia de texto e sintaxe para uma definição de função 1. Selecione o botão Cálculo e selecione Nova dimensão calculada ou Nova medida calculada. Dica Você pode criar uma medida ou dimensão calculada com o ícone Opções ao lado de uma medida ou dimensão, ou selecionando Criar dimensão calculada no painel Ferramentas de manipulação. 58 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Preparando dados 2. Insira um nome para a medida ou dimensão. 3. Clique duas vezes em medidas ou dimensões, e em funções, para adicioná-las à caixa de sintaxe Fórmula. 4. Insira os parâmetros da função e as informações correlatas, com base na tarefa da função. Você deve digitar os nomes das colunas usadas nessa fórmula. O recurso de autocompletar automático irá sugerir um nome de coluna após inserir a primeira letra. 5. Se você estiver inserindo informações de calendário, selecione o botão Selecionar data na parte inferior da lista de funções para usar o selecionador de data. 6. Clique em OK para aplicar a fórmula. Uma medida ou dimensão é criada. Exemplo Vamos supor que você deseja criar uma dimensão que multiplica os valores na coluna por 100, e arredonda até o próximo número inteiro. 1. Selecione o botão Cálculo e selecione Nova dimensão calculada. 2. No diálogo Nova dimensão calculada, clique duas vezes em um objeto da dimensão ou função para inserir a dimensão ou função na caixa Fórmula. Por exemplo, clique duas vezes em Ceil(num) . 3. Processe a fórmula e adicione outros objetos de dimensão, conforme necessário. Uma nova coluna com um nome da fórmula predefinido é criada. Por exemplo, adicione Ceil(margin_gross_percent )*100 na fórmula para criar uma coluna chamada Ceil(margin_gross_percent )*100. 4. Insira um nome para a nova dimensão calculada e selecione OK. A nova coluna é criada no painel Dados e é exibida no painel Medidas e dimensões. 4.1.4.1 Referência de funções Você pode definir quais funções serão disponibilizadas na barra de fórmulas. Categoria Descrição Caractere Manipula as sequências de caracteres Agregação Agrega dados (por exemplo, somando ou tirando a média Funções de agregação são implementadas na definição de de um conjunto de valores) uma medida. Data e hora Retorna os dados de data ou hora Numérico Retorna dados numéricos Lógico Retorna true ou false Diversos As funções não se enquadram em nenhuma outra categoria Guia do usuário do Expert Analytics Preparando dados PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 59 Informações relacionadas Criando uma medida a partir de uma coluna ou dimensão [página 57] Funções de caractere [página 60] Funções de data e hora [página 65] Funções numéricas [página 68] Funções lógicas [página 71] Funções diversas [página 73] 4.1.4.1.1 Funções de caractere Utilize uma função de caractere permite manipular strings de caracteres em uma fórmula. A entrada é uma coluna do conjunto de dados e as funções são aplicadas ao conteúdo da célula. Função como Sintaxe ● ● Descrição matchExpr: A expressão de Determina se uma sequência especí­ string para pesquisar fica de caracteres corresponde a um pattern: A constante da string padrão definido. A pesquisa não dife­ do padrão a ser pesquisada para rencia letras maiúsculas de minúscu­ las. O padrão pode incluir caracteres regu­ lares e os seguintes caracteres especi­ ais: ● "_" corresponde a um único ca­ ractere ● "%" corresponde o zero a muitos caracteres Antes de poder utilizar um caractere especial como um caractere regular, você deve isolá-lo, utilizando uma barra invertida ("\"). Nota "[", "^", "-" e "]" estão reser­ vados para um uso futuro. Por exemplo: "Hiking is fun" like "H % is _un" retorna true 60 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Preparando dados Função Concatenate(str1, str2) Sintaxe Descrição ● str1: primeira string Concatena duas strings em uma só. ● str2: segunda string O operador + também pode concate­ nar strings. Por exemplo: Concatenate("Mr", "Brown") retorna "MrBrown" Contain(whereStr, whatStr) ● ● whereStr: string em que uma Retorna ocorrências de uma string em pesquisa é conduzida outra string. A pesquisa não diferencia whatStr: substring que é o ob­ letras maiúsculas de minúsculas. jeto de pesquisa Por exemplo: Contain("Cats are grey", "aRe") retorna true ExceptFirstWord(str, sep) ● str: string de entrada Retorna uma cópia de uma string, sem ● sep: um separador a primeira palavra. Por exemplo: ExceptFirstWord("Level 3, Standford Street", ", ") retorna "Standford Street" ExceptLastWord(str, sep) ● str: string de entrada Retorna uma cópia de uma string, sem ● sep: um separador a última palavra. Por exemplo: ExceptLastWord("james.br [email protected]", "@") retorna "james.brown" FirstWord(str, sep) ● str: string de entrada Retorna a primeira palavra da string. ● sep: um separador Por exemplo: FirstWord("Senior Developer", " ") retorna "Senior" Guia do usuário do Expert Analytics Preparando dados PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 61 Função LastWord(str, sep) Sintaxe Descrição ● str: string de entrada Retorna a última palavra de uma string. ● sep: um separador Por exemplo: LastWord("Red/Purple", "/") retorna "Purple" Length(str) str: string de entrada Retorna o comprimento de uma string. Por exemplo: Length("How long") retorna 8 LowerCase(str) str: string de entrada Retorna uma cópia de uma string, com todos os caracteres convertidos em le­ tras minúsculas. Por exemplo: LowerCase("GOOD JOB") retorna "good job" Lpad(str, length, pad) ● str: string de entrada Retorna uma cópia de uma string, pre­ ● length: comprimento esperado enchida com caracteres iniciais para ● pad: Sequência de caracteres a ser adicionada atingir o comprimento total especifi­ cado. Por exemplo: Lpad("Incomplete field", 20, "#") retorna "####Incomplete field" Replace(str, target, ● str: string de entrada Retorna uma string, com todas as replacement) ● target: String a ser substituída ocorrências de uma string especificada ● replacement: Valor da string a ser inserido substituídas por outra string especifi­ cada. Por exemplo: Replace("hyperthermia", "ert", "ot") retorna "hypothermia" 62 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Preparando dados Função Rpad(str, length, pad) Sintaxe Descrição ● str: string de entrada Retorna uma cópia de uma string, pre­ ● length: comprimento esperado enchida com caracteres finais para ● pad: Sequência de caracteres a ser adicionada atingir o comprimento total especifi­ cado. Por exemplo: Rpad("Incomplete field", 20, "#") retorna "Incomplete field####" SubString(str, start) ● str: String a partir da qual uma substring é calculada ● Retorna uma substring de uma string. Por exemplo: start: Posição inicial na sub­ SubString("Wong", 3) string de entrada retorna "ng" SubString(str, start, ● str: String a partir da qual uma ● start: Posição inicial na sub­ ● length: Comprimento da sub­ substring é calculada length) Por exemplo: SubString("Wong", 2, 2) string de entrada string a retornar ToText(param) Retorna uma substring de uma string. param: O parâmetro a ser convertido retorna "on" Converte um parâmetro em string. To­ dos os parâmetros são válidos e núme­ ros são truncados a zero casas deci­ mais. Trim(str, toTrim) ● str: string de entrada Retorna uma cópia da string, sem as ● toTrim: Caractere a ser remo­ repetições inicial e final de um carac­ vido tere. Esta função diferencia letras maiúsculas e minúsculas. Por exemplo: Trim("Aurora", "a") retorna "Auror" Guia do usuário do Expert Analytics Preparando dados PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 63 Função TrimLeft(str, toTrim) Sintaxe Descrição ● str: string de entrada Retorna uma cópia da string, sem a ● toTrim: Caractere a ser remo­ ocorrência inicial de um caractere. Esta vido função diferencia letras maiúsculas e minúsculas. Por exemplo: TrimLeft("Above", "A") retorna "bove" TrimRight(str, toTrim) ● str: string de entrada Retorna uma cópia de uma string, sem ● toTrim: Caractere a ser remo­ as repetições finais de um caractere. vido Esta função diferencia letras maiúscu­ las e minúsculas. Por exemplo: TrimRight("Laura", "a") retorna "Laur" UpperCase(str) str: string de entrada Retorna uma cópia de uma string, com todos os caracteres convertidos em le­ tras maiúsculas. Por exemplo: UpperCase("Little Boy") retorna "LITTLE BOY" ToDate(string, format) O formato da data é uma combinação Converte uma string de entrada de um dos tokens reservados a seguir, sepa­ conjunto de dados em uma data com rados delimitadores: formato específico quando as datas em ● d ou dd: Dia do mês (1-31) ● M ou MM: Mês do ano (1-12) ● y ou yy: Ano abreviado sem o sé­ culo (00-99) yyyy: Ano com o século (1956, uma coluna de uma fonte de dados ori­ ginal estão em formato de string. Por exemplo: ToDate(Obj, 'yyyy/dd/ MM') 2012, 2014 e assim por diante) Todas as outras sequências são consi­ deradas delimitadores. ● converte uma string no formato yyyy/dd/MM em uma data: string: String de entrada a ser convertida ● format: constante de string de formato da data 64 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Preparando dados Nome String recortada Aurora Auror Auror Auror auror uror aurora uror uror uror Esta fórmula retorna "Auror": Trim("Aurora", "a"). 4.1.4.1.2 Funções de data e hora Funções de data e hora retornam os dados de data e hora. Note que você talvez precise converter o formato de seus dados de origem no aplicativo. Função Sintaxe Descrição AddMonthToDate(#date#,peri ● #date#: data original Retorna uma data que é gerada pela ods) ● periods: Número de períodos a adição de um número específico de serem adicionados meses a determinada data. Por exemplo: AddMonthToDate(#2012-0101#,1) retorna 2012-02-01 AddMonthToDate(#date#,peri ● #date#: data original Retorna uma data que é gerada pela ods) ● periods: Número de períodos a adição de um número específico de se­ serem adicionados manas a determinada data. Por exemplo: AddWeekToDate(#2012-01-0 1#,1) retorna 08.01.12 Guia do usuário do Expert Analytics Preparando dados PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 65 Função Sintaxe Descrição AddYearToDate(#date#,perio ● #date#: data original Retorna uma data que é gerada pela ds) ● periods: Número de períodos a adição de um número específico de serem adicionados anos a determinada data. Utilize núme­ ros negativos para remover um ano. Por exemplo: AddYearToDate(#2012-01-0 1#,1) retorna 01.01.13 Retorna a data atual como uma data. CurrentDate() Por exemplo: CurrentDate() retorna DateDiffInDays(#start#,#en ● d#) ● #start#: Data de início do inter­ Retorna o número de dias entre duas valo datas. #end#: Data de término do inter­ Por exemplo: valo DateDiffInDays(#2012-0323#,#2012-01-30#) retorna -53 DateDiffInMonths(#start#,# ● end#) ● #start#: Data de início do inter­ Retorna o número de meses entre duas valo datas especificadas. #end#: Data de término do inter­ Por exemplo: valo DateDiffInMonths(#2013-0 2-01#,#2014-01-01#) retorna 11 Day(#date#) #date#: uma data Retorna o dia do mês como um número de 1 a 31. Por exemplo: Day(#2012-03-23#) retorna 23 66 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Preparando dados Função Sintaxe Descrição DayOfWeek(#date#) #date#: uma data Retorna o dia da semana como um nú­ mero de 1 (domingo) à 7 (sábado). Por exemplo: DayOfWeek(#2012-03-23#) retorna 6 DayOfYear(#date#) Retorna o dia do ano como um número. #date#: uma data Por exemplo: DayOfYear(#2012-03-23#) retorna 83 LastDayOfMonth(#date#) Retorna a data gerada pelo cálculo do #date#: uma data último dia do mês de determinada data. Por exemplo: LastDayOfMonth(#2012-0323#) retorna a data 2012-03-31 LastDayOfWeek(#date#) Retorna a data gerada pelo cálculo do #date#: uma data último dia da semana de determinada data. Por exemplo: LastDayOfWeek(#2012-03-2 3#) retorna a data 24.03.12 MakeDate(year,month,day) ● ● year: Número que representa um Retorna uma data gerada com base no ano ano, mês e dia especificados. month: Número que representa Por exemplo: um mês ● day: Número que representa um dia do mês Guia do usuário do Expert Analytics Preparando dados MakeDate(2011,6,12) retorna a data 12.06.11 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 67 Função Sintaxe Descrição Month(#date#) #date#: uma data Retorna o mês do ano como um nú­ mero de 1 a 12. Por exemplo: Month(#2012-03-23#) retorna 3 Quarter(#date#) #date#: uma data Retorna um número que representa o trimestre de determinada data. Por exemplo: Quarter(#2012-03-23#) retorna 1 Week(#date#) #date#: uma data Retorna um número que representa a semana de determinada data. Por exemplo: Week(#2012-03-23#) retorna 12 Year(#date#) #date#: uma data Retorna o ano de determinada data. Por exemplo: Year(#2012-03-23#) retorna 2012 4.1.4.1.3 Funções numéricas Utilize funções numéricas para retornar valores numéricos em uma fórmula. Função Sintaxe Descrição Ceil(num) num: um número Retorna o menor número inteiro supe­ rior ou igual a um número especificado. Por exemplo: Ceil(14.2) retorna 15 68 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Preparando dados Função Sintaxe Descrição Floor(num) num: um número Retorna o maior número inteiro inferior a um número especificado. Por exemplo: Floor(14.8) retorna 14 Log(num) Retorna o logaritmo natural de um nú­ num: um número mero especificado. Por exemplo: Log(100) retorna 4,605 Log10(num) Retorna o logaritmo de base 10 de um num: um número número especificado. Por exemplo: Log10(100) retorna 2 Mod(num, divisor) ● num: um número Retorna o restante da divisão de um ● divisor: o divisor número por outro número. Por exemplo: Mod(15,2) retorna 1 Power(num, exponent) ● num: um número ● exponent: o expoente Eleva um número a uma potência. O operador ^ (circunflexo) pode ser utilizado no lugar desta função. Por exemplo: Power(2,3) retorna 8 Guia do usuário do Expert Analytics Preparando dados PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 69 Função Round(num, digits) Sintaxe Descrição ● num: um número ● digits: O número de casas deci­ dado para um número específico de ca­ mais para arredondar Retorna um valor numérico, arredon­ sas decimais. Por exemplo: Round(14.81, 1) retorna 14,8 Sign(num) Retorna -1 se o número especificado num: um número for negativo, 0 se ele for zero ou +1 se ele for positivo. Por exemplo: Sign(-2) retorna -1 ToText(num, digits) ● num: um número Converte um número especificado em ● digits: número de casas deci­ string. O número é truncado para um mais a usar. Este parâmetro é op­ número específico de casas decimais. cional, seu valor predefinido é 0. Por exemplo: ToText(12.1451, 2) retorna 12,14 Truncate(num, digits) ● num: um número Retorna um valor numérico, truncado ● digits: Número de casas deci­ em um número específico de casas de­ mais a truncar cimais. Por exemplo: Truncate(12.281, 1) retorna 12,200 Temperatura Texto -2.01 -2.0 -1.06 -1.1 0.08 0.1 1.07 1.1 2.08 2.1 3.99 4.0 5.00 5.0 70 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Preparando dados Esta fórmula retorna 12,14: ToText(12.1451, 2). Temperatura Truncado -2.01 -2.00 -1.06 -1.00 0.08 0.00 1.07 1.00 2.08 2.00 3.99 3.90 5.00 5.00 Esta fórmula retorna 12,200: Truncate(12.281, 1). 4.1.4.1.4 Funções lógicas Você pode usar funções lógicas em uma fórmula para retornar true or false. Função Sintaxe Descrição IsNotNull(obj) obj: Objeto do usuário (coluna) Retorna um valor booleano que indica se um campo fornecido não contém um valor nulo. Quando um campo con­ tém um valor nulo, a função retorna false. Para todos os outros valores, a função retorna true. IsNull(obj) obj: Objeto do usuário (coluna) Retorna um valor booleano que indica se um campo fornecido contém um va­ lor nulo. Quando um campo contém um valor nulo, a função retorna true. Para todos os outros valores, a função retorna false. e ● left: Operador esquerdo ● right: Operador direito Retorna a conjunção lógica de suas en­ tradas booleanas. Esta função retorna false: true and false. ou ● left: Operador esquerdo ● right: Operador direito Retorna a disjunção lógica de suas en­ tradas booleanas. Esta função retorna true: true or false. Guia do usuário do Expert Analytics Preparando dados PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 71 Função se , então Sintaxe ● cond: Condição booleana para Escolhe entre duas alternativas com teste base em uma condição booleana. A se­ ● alt1: Alternativa 1 gunda alternativa é opcional e avalia ● alt2: Alternativa 2 ● testExpr: Expressão a ser tes­ Utilize para determinar se a primeira tada entrada corresponde a um valor na senão em Descrição ● como null quando em falta. candidateList: Lista de candi­ lista de uma segunda entrada. datos correspondentes Por exemplo: 3 in [2, 4, 6] retorna false não bool: Uma booleana Utilize para negar uma entrada boo­ leana. Por exemplo: not false retorna true Esquerda Direita Resultado de {Esquerdo} e {Direito} Verdadeiro Verdadeiro true Verdadeiro Falso false Falso Verdadeiro false Falso Falso false Esta função retorna false: true and false. Esquerda Direita Resultado de {Esquerdo} ou {Direito} Verdadeiro Verdadeiro true Verdadeiro Falso true Falso Verdadeiro true Falso Falso false Esta função retorna true: true or false. 72 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Preparando dados 4.1.4.1.5 Funções diversas Essas funções podem ser utilizadas em uma fórmula, mas não se encaixam em uma categoria padrão de famílias de funções. Função Sintaxe GroupValues(column, ● Descrição column: O objeto do usuário ao qual o agrupamento será aplicado ListOfValues, newValue) ● Por exemplo: ListOfValues: Lista de valores a serem agrupados ● Agrupa uma lista de valores. newValue: Valor que deve sub­ stituir os valores agrupados GroupValues(CountryColum n, ["USA", "India", "France"], "My Countries") retorna "My Countries" quando a coluna CountryColumn conter "USA", "India" ou "France" ToNumber(param) param: O parâmetro a ser convertido Converte qualquer tipo de parâmetro em um valor numérico. Números são truncados a zero casas decimais. 4.1.5 Trabalhando com múltiplos conjuntos de dados Você pode adicionar um conjunto de dados aos conjuntos de dados disponíveis, mover entre os conjuntos de dados e mesclar ou anexar dois conjuntos de dados. Ao combinar conjuntos de dados, dois conjuntos de dados são mesclados utilizando um operador JOIN, e dois conjuntos de dados correspondidos são mesclados utilizando um operador UNION. Conjuntos de dados anexos são compatíveis e têm um número equivalente de colunas na tabela mesclada. Informações relacionadas Como adicionar um conjunto de dados [página 74] Alternando para outro conjunto de dados [página 74] Mesclar conjuntos de dados (JOIN) [página 74] Anexando conjuntos de dados (UNION) [página 75] Como remover um conjunto de dados [página 76] Guia do usuário do Expert Analytics Preparando dados PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 73 4.1.5.1 Como adicionar um conjunto de dados Você pode abrir vários conjuntos de dados no mesmo documento e pode adicionar um conjunto de dados a um documento. 1. Na lista de conjuntos de dados no topo do painel Dados, selecione Adicionar conjunto de dados. 2. Na caixa de diálogo Adicionar novo conjunto de dados, selecione uma fonte de dados no painel Selecionar uma fonte ou Todas as utilizadas recentemente e selecione Próximo. 3. Insira as informações de conexão para o conjunto de dados e selecione Criar. Os dados do conjunto de dados são obtidos pelo documento. 4.1.5.2 Alternando para outro conjunto de dados Você pode ter vários conjuntos de dados abertos em um documento ao mesmo tempo e alternar de um para o outro, o que é útil ao preparar uma fusão entre dois conjuntos de dados. Na lista de conjuntos de dados no topo do painel Dados, selecione o conjunto para o qual deseja alternar. O conjunto de dados selecionado passa a ser o conjunto ativo. 4.1.5.3 Mesclar conjuntos de dados (JOIN) Use o operador JOIN para fundir dois conjuntos de dados. ● O conjunto de dados a ser mesclado deve ter uma coluna de chave. ● Apenas colunas com o mesmo tipo de dados são levadas podem ser fundidas. ● O processo de fusão combina todas as colunas. As colunas no segundo conjunto de dados correspondem a uma coluna-chave no conjunto de dados original. O aplicativo sugere colunas correspondentes em potencial e a probabilidade de cada correspondência. Nota Quando um conjunto de dados tiver sido consolidado com outro conjunto de dados, os conjuntos de dados são uma unidade. Você não pode remover nenhum dos conjuntos de dados. 1. Selecione o ícone Combinar e selecione Mesclar. 2. No diálogo Mesclar dados, selecione a coluna-chave a ser utilizada como a coluna identificadora para a correspondência. 3. Realize uma das seguintes ações: 74 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Preparando dados Opção Descrição Se um conjunto de dados a ser mesclado já está disponível no documento Selecione o conjunto de dados na lista acima do painel di­ reito. Se o conjunto de dados a ser mesclado não está aberto Selecione Adicionar novo conjunto de dados e selecione a fonte de dados a ser mesclada. As colunas que podem ser correspondidas, com base na coluna-chave do conjunto de dados original, estão listadas em Conjunto de dados de consulta. 4. Selecione Mesclar. As colunas no segundo conjunto de dados são adicionadas ao conjunto de dados original. Informações relacionadas Anexando conjuntos de dados (UNION) [página 75] 4.1.5.4 Anexando conjuntos de dados (UNION) Use o operador UNION para anexar dois conjuntos de dados. As duas tabelas na união devem conter um número equivalente de colunas e tipos de dados compatíveis. Apenas um conjunto de dados compatível com o conjunto de dados de destino pode ser anexado. Quando um conjunto de dados tiver sido fundido com outro conjunto de dados, eles se tornam uma unidade e você não pode separá-los. 1. Selecione o ícone Combinar e selecione Anexar. 2. No diálogo Anexar dados, realize uma das seguintes ações: Opção Descrição Se um conjunto de dados a ser anexado já estiver disponível no documento Selecione o conjunto de dados na lista acima do painel di­ reito. Se o conjunto de dados a ser anexado não estiver aberto Selecione Adicionar novo conjunto de dados e selecione a fonte de dados a ser a obtida e anexada. Se o conjunto de dados a ser anexado for compatível com o conjunto de dados original, as colunas de dimensão serão listadas em Conjunto de dados de consulta no lado direito do painel. Uma amostra de valores distintos para cada dimensão selecionada é exibida na coluna Amostra de valores distintos. 3. Para selecionar uma dimensão de origem diferente para a união com a dimensão de destino correspondente, selecione outra dimensão na lista. Se a dimensão selecionada contiver um tipo de dados compatível, ela poderá ser anexada. Se uma mensagem A união não é possível for exibida em vermelho, significará que a dimensão selecionada não contém um tipo de dados compatível e você deve selecionar uma dimensão compatível. 4. Selecione Anexar. Guia do usuário do Expert Analytics Preparando dados PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 75 Os dois conjuntos de dados são combinados. O conjunto de dados combinado retém os nomes das colunas do conjunto de dados de destino. 4.1.5.5 Como remover um conjunto de dados Você poderá remover um conjunto de dados de um documentos se ele não tiver sido anexado ou fundido a outro conjunto de dados. 1. Na lista de conjuntos de dados no topo do painel Dados, selecione o conjunto de dados a ser removido. 2. Selecione o ícone Remover conjunto de dados ao lado do conjunto de dados. O conjunto de dados e quaisquer visualizações baseadas nele serão excluídos. 76 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Preparando dados 5 Criando análises 5.1 Como criar uma análise Você pode usar Expert Analytics para mineração de dados e análise estatística, executando os dados em uma série de componentes. As séries de componentes são conectadas entre si por meio de conectores, que definem a direção do fluxo de dados. Esse processo é denominado análise. Documentos são o ponto de partida para utilização de Expert Analytics. Você cria um novo documento para começar a analisar dados e criar novas análises. Você também pode abrir os documentos armazenados localmente, para visualizar ou modificar as análises e os conjuntos de dados existentes. Cada documento é um arquivo que contém: ● Parâmetros de conexão com a fonte de dados, se a fonte for RDBMS. ● Conjunto de dados: dados da coluna usados para criar gráficos. ● Análises e modelos, e seus resultados. ● Gráficos criados com base nos dados e salvos como visuais. Para criar uma análise, siga estes procedimentos: 1. Adquira dados de uma fonte de dados. 2. Opcional: Prepare os dados para análise (por exemplo, filtrando os dados). 3. Aplique os algoritmos. 4. Opcional: Armazene os resultados para uma análise posterior. Para adicionar diversas análises ao documento, selecione análise. (Adicionar análise) na barra de ferramentas de Informações relacionadas Preparando dados [página 44] Aplicação de componentes de pré-processamento em dados [página 77] Como aplicar os algoritmos [página 78] Opcional: Como armazenar os resultados da análise [página 80] 5.1.1 Aplicação de componentes de pré-processamento em dados Você pode aplica componentes de pré-processamento em seus dados, por exemplo, filtros, antes de executar uma análise. Guia do usuário do Expert Analytics Criando análises PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 77 Esta etapa é opcional. Em muitos casos, os dados brutos da fonte de dados podem não serem adequados para a análise. Para obter resultados precisos, talvez seja necessário preparar e processar os dados antes da análise. Você encontra funções de manipulação de dados na sala Preparação e as funções de preparação de dados na sala Previsão. Na divisão Preparar, você pode trabalhar em dados estáticos ou em dados brutos importados no Expert Analytics. Na sala Previsão, você pode trabalhar nos dados transitórios utilizando componentes do préprocessador. A preparação de dados consiste em verificação da precisão dos dados e de campos em falta, filtragem dos dados com base em valores de intervalo, amostragem de dados para investigação de um subconjunto de dados e manipulação de dados. Você pode processar os dados usando os componentes de preparação de dados. 1. Na divisão Prever, clique duas vezes no componente do pré-processador necessário na lista de componentes à direita. O componente do pré-processador de dados será adicionado ao editor de análise e uma conexão automática será criada para o componente de fonte de dados. 2. Pelo menu contextual do componente do pré-processador, selecione Configurar propriedades. 3. Na caixa de diálogo de propriedades do componente, insira os detalhes necessários para as propriedades do componente de pré-processador. 4. Selecione Concluído. 5. Para visualizar os resultados da análise, selecione (Executar análise). Informações relacionadas Componentes de preparação de dados [página 219] 5.1.2 Como aplicar os algoritmos Obtidos os dados relevantes para análise, você precisa aplicar os algoritmos apropriados para determinar os padrões nos dados. É uma tarefa desafiadora determinar o algoritmo apropriado para uma finalidade específica. Você pode usar uma combinação de inúmeros algoritmos para analisar os dados. Por exemplo, primeiro você pode usar algoritmos de série de tempo para amortecer os dados e depois usar algoritmos de regressão para encontrar tendências. A seguinte tabela contém informações dos algoritmos que devem ser selecionados para finalidades específicas: Finalidade Algoritmo Realizando previsões com base no tempo Algoritmos de série de tempo ● 78 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Amortecimento exponencial individual Guia do usuário do Expert Analytics Criando análises Finalidade Prevendo variáveis contínuas com base em outras variáveis no conjunto de dados. Encontrando padrões frequentes de conjunto de itens em conjuntos volumosos de dados transacionais para gerar regras de associação Algoritmo ● Amortecimento exponencial duplo ● Amortecimento exponencial triplo Algoritmos de regressão ● Regressão linear ● Regressão exponencial ● Regressão geométrica ● Regressão logarítmica ● Regressão linear múltipla ● Regressão polinomial ● Regressão logística Algoritmos de associação ● Apriori ● AprioriLite Criando clusters de observações em grupos de conjuntos de itens similares Algoritmos de clustering Classificando e prevendo uma ou mais variáveis discretas com base em outras variáveis no conjunto de dados Árvores de decisão Detectando valores atípicos no conjunto de dados Prevendo, classificando e reconhecendo padrões estatísticos ● Valor médio K ● HANA C 4.5 ● R de árvore CNR ● CHAID Algoritmos de detecção de valor atípico ● Intervalo interquartil ● Valor atípico vizinho mais próximo ● Detecção de anomalia ● Teste de variância Algoritmos de rede neural ● R de rede neural NNet ● R de rede neural MONMLP Se você não localizou o algoritmo relevante, você pode criar seu próprio componente personalizado utilizando o script R em Expert Analytics e executar a análise em seus dados adquiridos. Para mais informações sobre como adicionar um componente personalizado, consulte: Assistente de criação do componente R [página 83] 1. Na divisão Prever, clique duas vezes no componente do algoritmo necessário na lista de componentes à direita. O componente de algoritmo será adicionado ao editor de análise e conectado ao componente anterior na análise. 2. Pelo menu contextual do componente do algoritmo, selecione Configurar propriedades. 3. Na caixa de diálogo de propriedades do componente, insira os detalhes necessários para as propriedades do componente de algoritmo. Guia do usuário do Expert Analytics Criando análises PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 79 4. Selecione Concluído. 5. Para visualizar os resultados da análise, selecione (Executar análise). Informações relacionadas Algoritmos [página 151] 5.1.3 Opcional: Como armazenar os resultados da análise Você pode armazenar os resultados da análise em arquivos planos ou bancos de dados para uma análise posterior, usando componentes de gravação de dados. Apenas a visualização da tabela é armazenada no componente de gravação de dados. 1. Na divisão Prever, clique duas vezes no componente de gravação de dados necessário na lista de componentes à direita. O componente de gravação de dados será adicionado ao editor de análise e conectado ao componente anterior na análise. 2. Pelo menu contextual do componente da gravação de dados, selecione Configurar propriedades. 3. Na caixa de diálogo de propriedades do componente, insira os detalhes necessários para as propriedades do componente de gravação de dados. 4. Selecione Concluído. 5. Para visualizar os resultados da análise, selecione (Executar análise). Informações relacionadas Gravadores de dados [página 241] 5.2 Como executar a análise Quando você preparar seus dados e aplicar os algoritmos necessários, você poderá executar uma análise. ● Para executar a análise, selecione (Executar análise) na barra de ferramentas do editor de análise. ● Se a sua análise for muito volumosa e complexa, você pode executá-la, componente por componente, e analisar os dados. Para executar uma parte da análise, selecione Executar até aqui pelo menu contextual do componente até onde quiser executar. 80 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Criando análises 5.3 Como salvar a análise Depois de criada a análise, você pode salvá-la para reutilizar no futuro. No Expert Analytics, você precisa salvar o documento para salvar a análise que você criou. O documento salvo contém conjuntos de dados, análises, resultados e visualizações. O documento é salvo em formato de arquivo .lums. Para salvar a análise em um documento, siga estes procedimentos: 1. Selecione Arquivo Salvar . 2. Insira um nome para o documento. 3. Selecione Salvar. Se você criar várias análises com o mesmo conjunto de dados, todas serão salvas no mesmo documento. Você pode acessar todas as análises em um documento pela lista de opções Análise. 5.4 Como excluir uma análise do documento Você poderá excluir uma análise se ela não for mais necessária. Para excluir uma análise existente do documento, passe o cursor na imagem da análise na barra de análise, e selecione 5.5 Como visualizar os resultados Para visualizar os resultados dos componentes em uma análise, depois de executar a análise, alterne para a visualização de Resultados ou pelo menu contextual do componente, selecione Visualizar resultados. 5.6 Exportação de uma análise como um procedimento armazenado Você pode exportar uma análise do SAP HANA como um procedimento armazenado para o banco de dados do SAP HANA. Qualquer usuário do SAP HANA pode utilizar essa análise no SAP HANA Studio para análise subsequente. Antes de exportar uma análise como um procedimento armazenado no banco de dados do SAP HANA, certifique-se de que sua conta está definida no SAP HANA. 1. Criar uma análise. 2. Execute a análise. Guia do usuário do Expert Analytics Criando análises PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 81 3. Selecione o último componente do algoritmo na análise e, a partir do menu do contexto, selecione Exportar como procedimento armazenado. 4. Selecione o nome do esquema. 5. Insira um nome para o procedimento. 6. Se você quiser sobregravar o procedimento existente pelo procedimento recém-criado, selecione a opção Sobregravar, se existir. 7. Opcional: Insira um nome para a visão. 8. Selecione Exportar. O procedimento exportado e os objetos a ele associados são exibidos no esquema selecionado no banco de dados SAP HANA. Os seguintes objetos são criados no banco de dados do SAP HANA no esquema selecionado: ● Procedimento com nome especificado. ● Se você decidiu criar uma visão, então uma visão de coluna com nome especificado. ● Um ou mais procedimentos para cada componente na cadeia de análise. ● Uma visão de coluna para cada componente na cadeia. ● Tipos de tabela necessários pelos algoritmos SAP HANA. ● Tabelas necessárias por esses algoritmos que podem conter parâmetros de entrada. Exemplo Consumindo o procedimento armazenado Dica O seguinte snippet de SQL mostra como você pode consumir o procedimento armazenado exportado: CREATE TABLE ResultTable like "TestProc_OUT_TYPE"; call "TEST80"."TestProc"(ResultTable) WITH OVERVIEW; select * from ResultTable ; TestProc_OUT_TYPE é o mesmo que o tipo de tabela que o TestProc espera como parâmetro de saída. Consumindo a visão de coluna Dica Há um recurso adicional disponível onde o usuário pode criar visões de coluna na parte superior do procedimento armazenado: Select * from VIEW_TESTPROC Informações relacionadas Exportando um modelo do SAP HANA como procedimento armazenado [página 148] 82 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Criando análises 6 Adicionando um componente personalizado 6.1 Personalizar componente R Como um usuário especialista, você pode criar e adicionar um componente usando scripts R. O componente R recém-adicionado está classificado em Algoritmos Componentes R personalizados na lista de componentes à direita, dependendo do tipo de componente criado. Por exemplo, ele pode ser classificado como um algoritmo, um componente de pré-processador ou uma gravação de dados. Você pode utilizar componentes personalizados para realizar a análise no conjunto de dados adquiridos. O R é uma linguagem de programação de software e um ambiente para computação e gráficos estatísticos. Expert Analytics fornece um ambiente para uso de scripts R (em um formato de função R válido) e criação de um componente, que pode ser utilizado para análise da mesma maneira que qualquer outro componente existente. Ao criar um componente R, você pode fornecer um nome para o componente, que aparece na classificação, 6.1.1 Alogritmos Componentes R personalizados , na lista de componentes à direita. Assistente de criação do componente R Você pode especificar as propriedades para o componente R personalizado. Propriedades do assistente de criação do componente R Propriedade Descrição Nome do componente Insira um nome para o componente. Nota Você não pode renomear um componente personalizado existente. Tipo de componente Selecione o tipo de componente. Descrição do componente Insira uma descrição do componente, que aparecerá como a dica para o componente criado. Propriedade Descrição Carregar script R Clique para carregar um script R. Guia do usuário do Expert Analytics Adicionando um componente personalizado PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 83 Propriedade Descrição Editor de scripts Copie e cole ou grave o script R na caixa de texto. Nome da função primária Selecione o nome da função que deseja executar. DataFrame de entrada Selecione o DataFrame de entrada pela lista de parâmetros. DataFrame de saída Insira um nome para a variável que deseja utilizar como Da­ taFrame de saída. Nome da variável modelo Insira um nome para a variável que deseja utilizar como va­ riável modelo. Exibir visualização Para exibir os resultados da execução do componente cus­ tomizado em formato de gráfico, selecione essa opção. Exibir resumo Para exibir o resumo do algoritmo depois da execução do componente personalizado, selecione essa opção. Opção para salvar o modelo Para habilitar a opção Salvar como modelo para o compo­ nente personalizado, selecione essa caixa de seleção. Nota Se selecionar a Opção para salvar o modelo, o campo Nome da variável modelo será habilitado e Detalhes da função de pontuação de modelo aparecerá. Opção para exportar como PMML Para habilitar a opção Exportar como PMML para o compo­ nente personalizado, selecione essa caixa de seleção. Nota A caixa de seleção Opção para exportar como PMML só será habilitada, se selecionar a Opção para salvar o modelo. Nome da função de pontuação de modelo Selecione o nome da função de pontuação de modelo que deseja executar. Nota Os campos Função de pontuação de modelo só são visí­ veis se você selecionou a caixa de seleção Opção para salvar o modelo. DataFrame de entrada Selecione o DataFrame de entrada pela lista de parâmetros. DataFrame de saída Insira um nome para a variável que deseja utilizar como Da­ taFrame de saída. Nome da variável do modelo de entrada Selecione o Nome da variável modelo de entrada pela lista de parâmetros. Propriedade Descrição Função primária – Definição da tabela de saída 84 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Adicionando um componente personalizado Propriedade Descrição Considere todas as colunas do componente anterior ou ne­ nhuma coluna. Selecione para incluir ou excluir respectivamente a coluna prevista do componente-pai na saída do componente perso­ nalizado. Tipo de dados Selecione o Tipo de dados para a coluna prevista do compo­ nente personalizado. Nome da nova coluna prevista Insira um nome para a coluna prevista, que é a coluna de sa­ ída do componente personalizado. Função primária – Definição da visualização de propriedade Parâmetros da função Parâmetros definidos. Nome de exibição da propriedade Insira um nome para a Coluna independente e a Coluna dependente, que aparecerão na visão de propriedade do componente personalizado. Tipo de controle Selecione o Tipo de controle para a Coluna independente e a Coluna dependente. Pontuação de modelo – Definição da tabela de saída Considere todas as colunas do componente anterior ou ne­ nhuma coluna. Selecione para incluir ou excluir respectivamente a coluna prevista do componente-pai na saída da pontuação do mo­ delo. Tipo de dados Selecione o Tipo de dados para a coluna prevista da pontua­ ção do modelo. Nome da nova coluna prevista Insira um nome para a coluna prevista, que é a coluna de sa­ ída da pontuação do modelo. Pontuação de modelo – Definição da visualização de propriedade Parâmetros da função Parâmetros definidos. Nome de exibição da propriedade Insira o nome da coluna, que aparece na visão de proprie­ dade do modelo salvo. Tipo de controle Selecione o Tipo de controle para a Coluna independente e a Coluna dependente. Informações relacionadas Como criar um componente R [página 85] 6.1.2 Como criar um componente R Como criar um componente R personalizado para uso nas análises. Antes de criar o componente R, você deve certificar-se de que os seguintes requisitos são cumpridos: ● O script R é gravado em um formato de função R válido. Guia do usuário do Expert Analytics Adicionando um componente personalizado PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 85 ● O script R é executado no console GUI do ambiente R. ● O script R tem pelo menos uma função principal. ● Os pacotes necessários para executar o script R devem ser instalados em seu computador ou no servidor SAP HANA. ● O script R gravado na análise No banco de dados devolve um DataFrame. A seguir estão as melhores práticas que deve considerar ao gravar o script R: ● O script R gravado na análise No processo devolve um DataFrame. ● A conversão do tipo de saída é recomendada, por exemplo, se uma coluna tem valores numéricos, mencione-a como as.numeric(output) ● Para variáveis categóricas utilizadas no script R, especifique a variável utilizando o comando as.factor. 1. Na divisão Prever, na lista de componentes à direita, escolha Componente R . O assistente para Criar um novo componente R personalizado é exibido. 2. Na página Geral, insira as seguinte informações: a. Na caixa de texto Nome do componente, digite Meu componente. b. Na lista suspensa Tipo de componente, selecione Algoritmos. c. Na caixa de texto Descrição do componente, insira Componente R para regressão linear simples. 3. Selecione Próximo. A página Script é exibida. 4. Na página Script, selecione Carregar script para selecionar um arquivo para efetuar upload. Nota Você pode gravar ou copiar e colar o script R de amostra a seguir na caixa de texto. Nota Consulte os comentários no seguinte formato da função R para ajudá-lo a compreender e gravar seu próprio script R. #This is a sample script for a simple linear regression component. #The script should be written in a valid R function format. #Function name and variable name in R script can be user-defined, which are supported in R. #The following is the argument description for the primary function SLR: #InputDataFrame - Dataframe in R that contains the output of the parent component. #The following two parameters are fetched from the user from the property view: #IndepenentColumns - Column names that you want to use as independent variables for the component. #DependentColumn - Column name that you want to use as a dependent variable for the component. SLR<-function(InputDataFrame,IndepenentColumn,DependentColumn) { finalString<-paste(paste(DependentColumn,"~" ), IndepenentColumn); # Formatting the final string to #pass to "lm" function slr_model<-lm(finalString); # calling the "lm" function and storing the output model in "slr_model" 86 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Adicionando um componente personalizado #To get the predicted values for the training data set, call the "predict" function withthis model and #input dataframe, which is represented by "InputDataFrame". result<-predict(slr_model, InputDataFrame); # Storing the predicted values in the "result" variable. output<- cbind(InputDataFrame, result);#combining "InputDataFrame" and "result" to get the final table. plot(slr_model); #Plotting model visualization. # returnvalue - function must always return a list that contains results("out"), and model variable #("slrmodel"), if present. #The output variable stores the final result. #The model variable is used for model scoring. return (list(slrmodel=slr_model,out=output)) } #The following is the argument description for the model scoring function "SLRModelScoring": #MInputDataFrame - Dataframe in R that contains the output of the parent component. #MIndepenentColumns - Column names to be used as independent variables for the component. #Model - Model variable that is used for scoring. SLRModelScoring<-function (MInputDataFrame, MIndependentColumn, Model) { #Calling "predict" function to get the predictive value with "Model " and "MInputDataFrame". predicted<-predict (Model, data.frame(MInputDataFrame [, MIndependentColumn]), level=0.95); # returnvalue - function should always return a list that contains the result ("model result"), # The output variable stores the final result return(list(modelresult=predicted)) } Os dois exemplos abaixo mostram conversão de um script R em um formato de função R válido, reconhecido pelo Expert Analytics: Script R dataFrame<-read.csv("C:\\CSVs\ \Iris.csv") attach(dataFrame) set.seed(4321) kmeans_model à treliça, serão exibidos vários gráficos pequenos. Cada gráfico pequeno exibirá uma receita por região para um país. Prateleira de treliças Descrição Linhas As linhas em um gráfico de treliça. Por exemplo, se você colocar a dimensão na pra­ teleira Linhas, o gráfico de treliça conterá uma linha para cada ano na dimensão . Colunas As colunas em um gráfico de treliça. Por exemplo, se você colocar a dimensão na prateleira Colunas, o gráfico de treliça conterá uma coluna para cada ano na dimensão . Informações relacionadas Criando um gráfico com o Gerador de gráficos [página 114] Adicionar ou modificar um gráfico predefinido [página 115] 8.1.1.3.1 Propriedades do gráfico A configuração de propriedades para um gráfico pode aumentar sua usabilidade. Por exemplo, a adição de etiquetas e legendas pode aprimorar a análise visual dos dados. Para configurar as propriedades do gráfico, selecione o ícone Configurações acima da Tela do gráfico. Propriedade Descrição Empilhamento normal ou 100% de Aplica-se a gráficos nos quais cada ponto de dados é divido em segmentos, empilhamento como em gráficos de colunas sobrepostas e gráficos de área. O Empilhamento normal permite que você compare os valores absolutos dos pontos de dados e de seus segmentos. Com 100% de empilhamento, os valores de porcentagem são exibidos no eixo de medidas, permitindo que você compare o valor proporcional de cada segmento em diferentes pontos de dados. Horizontal ou Vertical Alterna a orientação do gráfico entre horizontal e vertical. Mostrar título Adiciona um título ao gráfico. Você pode editar o título a qualquer momento. Mostrar legenda Adiciona uma legenda que exibe uma cor diferente para cada medida em um gráfico. Para adicionar dimensões à legenda com cores diferentes, selecione Cor da legenda no Gerador de gráficos. Escolher cores dos itens da legenda... Guia do usuário do Expert Analytics Visualizando dados Define as cores exibidas no gráfico. PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 113 Propriedade Descrição Mostrar etiquetas de dados Exibe os valores de medida para cada dimensão em um gráfico. Usar medidas como uma dimensão Define duas ou mais medidas como uma dimensão em um gráfico para mos­ trar como os dados são distribuídos entre várias medidas em um eixo só. Você deve adicionar, pelo menos, duas medidas a um gráfico antes de sele­ cionar essa opção. A medida é exibida como uma nova dimensão no Chart Builder. Definir escala do eixo Define os limites para os valores exibidos no eixo Y, como um intervalo ou au­ tomaticamente como o maior valor de medida. Essa opção só se aplica a gráficos com medidas no eixo Y. Mostrar linhas de grade 8.1.1.3.2 Exibe linhas de grade no gráfico. Criando um gráfico com o Gerador de gráficos Use o Gerador de gráficos caso precise de mais controle sobre a criação de gráficos. (Você pode usar a Tela do gráfico para gráficos mais simples.) Ação Ícone Descrição Mover Clique nesse ícone e arraste uma seção para movê-la. Explorar Clique nesse ícone para explorar uma seção. Maximizar Clique nesse ícone para expandir uma seção a fim de ajustá-la à largura da tela, o que lhe dará mais espaço para desenhar um gráfico. Fechar uma seção Clique nesse ícone para fechar uma se­ ção expandida. 1. Na divisão Visualizar, clique no ícone Gerador de gráficos . 2. No Gerador de gráficos, selecione o tipo do gráfico a ser criado. O Gráfico de barras é o tipo de gráfico predefinido, mas você pode ser alterar o tipo de gráfico a qualquer momento. 3. Clique em uma prateleira vazia no Gerador de gráficos e selecione medidas e dimensões na lista exibida. Ou arraste uma medida/dimensão para uma prateleira vazia. Cada gráfico deve ter pelo menos uma medida. Quando você adiciona uma dimensão a um gráfico, os valores desta dimensão são calculados com base nas medidas do gráfico. 114 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Visualizando dados 4. Adicione outras medidas e dimensões, conforme necessário. Por exemplo, se você selecionar Gráfico de colunas com 2 eixos Y, precisará adicionar uma medida ou dimensão aos eixos Y no lado esquerdo e no lado direito da Tela do gráfico. 5. Para filtrar os dados no gráfico, selecione o ícone Adicionar filtros e selecione a dimensão a ser usada como filtro. na parte superior da Tela do gráfico 6. Selecione na Galeria de visualização para adicionar o gráfico à história. O gráfico está disponível na Galeria de visualização e na divisão Criar. Cada gráfico que você cria na divisão Visualizar é salvo automaticamente na sessão atual e disponibilizado na divisão Criar. No entanto, ele não é salvo automaticamente na história. 7. Salve a história. Salvar a história garante que o gráfico estará disponível da próxima vez que abri-la. Informações relacionadas Filtrando dados na divisão Visualizar [página 121] Como salvar uma história [página 141] Divisão Compor – Como criar histórias sobre visualizações [página 132] Trabalhando com o Gerador de gráficos [página 110] 8.1.1.3.3 Adicionar ou modificar um gráfico predefinido A aba Visualizações relacionadas contém gráficos predefinidos sugeridos baseados nas medidas e dimensões em um conjunto de dados. Todo gráfico precisa ter, pelo menos, uma medida. Quando você adiciona uma dimensão a um gráfico, os valores desta dimensão são calculados a partir das medidas do gráfico. Você pode selecionar qualquer gráfico na aba Visualizações relacionadas para começar a visualizar imediatamente os dados e então modificar os dados para suas necessidades de informação. 1. Na divisão Visualizar, abra a guia Visualizações relacionadas, selecione um gráfico predefinido e clique no ícone na Galeria de visualização para adicionar o gráfico à história atual. Isso garante que o gráfico não será substituído por um gráfico predefinido mais tarde. 2. Selecione o ícone Visualizações relacionadas . 3. Na lista de sugestões de gráficos, selecione Mostrar tudo para exibir todas as sugestões de gráficos. 4. Selecione o gráfico a ser adicionado. O gráfico será exibido na Tela do gráfico, e suas medidas e dimensões serão carregadas no Gerador de gráficos. 5. Utilize o Gerador de gráficos para adicionar ou modificar dimensões e medidas: ○ Para adicionar medidas ou dimensões, selecione uma prateleira vazia no Gerador de gráficos e selecione medidas e dimensões para o seu gráfico na lista que é exibida. Guia do usuário do Expert Analytics Visualizando dados PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 115 ○ Para adicionar uma medida ou dimensão ao gráfico, arraste-a para uma prateleira vazia. ○ Para remover uma medida ou dimensão, posicione o ponteiro do mouse sobre ela e clique no íconeRemover . Ou arraste a medida/dimensão para fora da prateleira. 6. Para filtrar os dados no gráfico, selecione o ícone Adicionar filtros e selecione uma dimensão para ser usada como filtro. na parte superior da Tela do gráfico 7. Clique no ícone na Galeria de visualização para adicionar o gráfico à história. O gráfico está disponível na Galeria de visualização e na divisão Criar. Cada gráfico que você cria na divisão Visualizar é salvo automaticamente na sessão atual e disponibilizado na divisão Criar. No entanto, ele não é salvo automaticamente na história. 8. Salve a história. Salvar a história garante que o gráfico estará disponível da próxima vez que abri-la. Informações relacionadas Filtrando dados na divisão Visualizar [página 121] Como salvar uma história [página 141] Divisão Compor – Como criar histórias sobre visualizações [página 132] Trabalhando com o Gerador de gráficos [página 110] 8.1.1.3.4 Adição de cálculo Você pode adicionar um ou mais cálculos à uma visualização. Os seguintes cálculos estão disponíveis: ● Soma acumulada ● Mínimo acumulado ● Máximo acumulado ● Contagem acumulada ● Contagem acumulada (valores vazios excluídos) ● Média acumulada ● Média acumulada (valores vazios excluídos) ● Média móvel ● Porcentagem 1. No Gerador de gráficos, selecione a medida na visualização à qual deverá ser adicionado um cálculo. 2. Selecione o ícone Opções e selecione Adicionar cálculo. 3. Selecione um cálculo na lista. A visualização será atualizada para incluir o cálculo, e uma medida contendo o cálculo será exibida no Gerador de gráficos. 116 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Visualizando dados 8.1.1.3.5 Remoção de um cálculo 1. No Gerador de gráficos, selecione a medida que contém o cálculo a ser removido. 2. Clique no ícone Remover 8.1.1.3.6 . Renomeando um gráfico O título exibido acima de um gráfico é gerado automaticamente pelas medidas e dimensões adicionadas ao gráfico. Clique no ícone Opções ao lado do título de um gráfico, selecione Renomear e insira um novo título. Dica Você pode clicar duas vezes em um título de gráfico para alterá-lo rapidamente. 8.1.1.3.6.1 Restaurando o título padrão de um gráfico Após a alteração do título de um gráfico, se necessário, você poderá restaurar o título original que foi gerado automaticamente a partir das medidas e dimensões no gráfico. Clique no ícone Opções 8.1.1.4 ao lado do título de um gráfico e selecione Restaurar título padrão. Analisando dados com tabelas e tabelas de referência cruzada As tabelas e tabelas de referência cruzada mostram os pontos de dados apenas como valores, em vez de fornecer uma representação visual deles. Assim sendo, elas são úteis quando sua análise depende da visualização dos valores exatos ou da avaliação dos dados de várias medidas com diferentes escalas ou unidades de medida. Além da funcionalidade normal de ordenação e classificação, você também pode usar a formatação condicional em tabelas e tabelas de referência cruzada para ajudar a identificar os pontos de dados que devem ser considerados. Tabelas Em uma tabela, você pode adicionar várias medidas, que são exibidas nas colunas, e várias dimensões, que são exibidas nas linhas. Por exemplo, uma tabela poderia ser uma maneira eficiente de examinar várias Guia do usuário do Expert Analytics Visualizando dados PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 117 medidas relacionadas à performance de vendas para uma lista de produtos. Você poderia adicionar uma dimensão Categoria de produto para poder exibir os totais para cada categoria nas linhas. Tabelas de referência cruzada Para uma análise de dados mais flexível, você pode usar uma tabela de referência cruzada. Você adiciona várias medidas à prateleira de Medidas e alterna a exibição das medidas entre linhas e colunas movendo o token de Medidas . As dimensões podem ser adicionadas às linhas, às colunas ou a ambas, permitindo uma análise multidimensional complexa. Por exemplo, a adição de uma dimensão Ano às linhas da sua análise de vendas em uma tabela poderia dificultar a comparação de dados entre os tipos de tempo e produto. Em vez disso, você poderia criar uma tabela de referência cruzada com as medidas e a dimensão Ano nas colunas e as dimensões Categoria e Produto nas linhas, facilitando a identificação das relações entre as dimensões. Nota Você pode ordenar uma tabela de referência cruzada por medida, no entanto, a ordenação será removida se uma dimensão for adicionada ao mesmo eixo das medidas. 8.1.1.4.1 Formatação condicional A formatação condicional pode destacar pontos de dados importantes em uma tabela ou tabela de referência cruzada e ser usada para distinguir valores que atendem a uma condição (como ser maior que certo número ou estar dentro de um intervalo específico). Você pode definir várias regras de formatação condicional e gerenciá-las no diálogo Gerente de regras. Várias regras de formatação condicional ● Quando você cria várias regras de formatação condicional com base na mesma medida, as células podem corresponder às condições para várias regras. Quando isso acontece, todas as regras que se aplicam a uma célula (ou seja, regras ativas) são consideradas um conjunto. A formatação para o conjunto (de todas as regras ativas) será aplicada ou nenhuma formatação será aplicada, dependendo das prioridades da regra. ● Para cada célula em uma tabela, o conjunto de formatação para a regra ativa com maior prioridade é aplicado primeiro. A formatação para regras de menor prioridade também pode ser aplicada. No entanto, se dois conjuntos de formatação para regras ativas que modificam o mesmo atributo forem conflitantes, nenhuma formatação definida para a regra de prioridade inferior será aplicada à célula. ● Para cada célula em uma tabela, a formatação Negrito e Itálico pode ser aplicada apenas pela regra ativa de maior prioridade. 118 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Visualizando dados Exemplo Em uma tabela com uma medida que mostra uma redução do estoque nos pontos de venda de sua empresa, você pode usar a formatação condicional para identificar lojas com taxas mais altas de redução. Uma regra de formatação condicional pode alterar a cor do plano de fundo da célula na coluna Redução para cada loja com uma redução maior do que um montante que especificar. Exemplo Uma célula possui condições para três regras de formatação condicional. A regra ativa de maior prioridade define a fonte como Times New Roman. A regra com a segunda maior prioridade define a cor do plano de fundo como vermelha. A regra final definiria a cor do plano de fundo como preta e a cor da fonte como branca, mas essa regra é ignorada pois está em conflito com a segunda regra. 8.1.1.4.1.1 Criação de uma regra de formatação condicional Por predefinição, novas regras de formatação condicional têm uma prioridade superior às regras mais antigas. Antes de poder definir uma regra de formatação condicional, uma medida deve ter sido adicionada à uma tabela. 1. Selecione o ícone Criar nova regra formatação condicional . 2. Na caixa de diálogo Editor de regra, insira um nome para a regra. Se você não inserir um nome para a regra, essa será nomeada automaticamente com base na condição que definiu. 3. Na lista Baseda em, escolha um medida. Essa medida determina os valores que são utilizados para a regra e a coluna na qual a formatação é exibida. 4. Selecione um operador e insira um ou mais valores para a condição. 5. Selecione Formatar, escolha a aparência das células que correspondem à condição e selecione OK. 6. Na caixa de diálogo Editor de regra, selecione OK. A regra de formatação condicional é aplicada à tabela. Caso necessário, você pode utilizar a caixa de diálogo Gerente de regras para alterar a prioridade das regras. 8.1.1.4.1.2 Gerenciamento de regras de formatação condicionais Utilize o diálogo Gerente de regras para processar, adicionar ou remover, ativar ou desativar e definir a ordem de prioridade de regras. Guia do usuário do Expert Analytics Visualizando dados PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 119 Antes de poder gerenciar regras de formatação condicional, uma medida deve ter sido adicionada à uma tabela. 1. Clique na seta ao lado do ícone Criar nova regra de formatação condicional regras. e selecione Gerenciar 2. Na caixa de diálogo Gerenciador de regras, realize uma destas ações: Opção Descrição Para criar uma regra Clique no ícone Para excluir uma regra Clique no ícone -. Para modificar uma regra Selecione uma regra e clique em Editar regra. Para desativar uma regra Desmarque a caixa de seleção na coluna Aplicado próxima ao nome da regra. Re­ gras desativadas não são aplicadas à tabela, mas você poderá ativá-las nova­ mente caso seja necessário. . Para alterar a prioridade de uma Selecione uma regra e utilize os ícone de Alterar ordem da regra para movê-la regra para cima ou para baixo na lista. 3. Selecione OK. 8.1.2 Organização de dados em gráficos Você pode organizar medidas e dimensões em gráficos em ordem ascendente ou descendente. 8.1.2.1 Ordenação por medida Antes de poder organizar por medida, se os dados do gráfico foram filtrados por classificação, a classificação deve ser removida. 1. Selecione uma medida no Gerador de gráficos. 2. Selecione o ícone Configurações ordem decrescente. e selecione Classificação em ordem crescente ou Classificação em Dica Clique no ícone Classificar ordem de classificação. na barra de ferramentas da Tela do gráfico para alterar rapidamente a Os dados do gráfico são classificados. 120 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Visualizando dados 8.1.2.2 Ordenação de dimensões Quando o painel Medidas e dimensões é exibido em um layout horizontal, você pode selecionar quais dimensões são visíveis no painel. A ordenação das dimensões não interfere nos dados exibidos em uma visualização. 1. Selecione o ícone Orientação horizontal no painel Medidas e dimensões. 2. Selecione a dimensão a ser organizada e selecione o ícone Opções . 3. Escolha uma ordenação: ○ Para uma dimensão numérica, selecione Ordenar de menor para maior ou Ordenar de maior para menor. ○ Para uma dimensão alfanumérica, selecione Ordenar de A para Z ou Ordenar de Z para A. ○ Para uma dimensão de data ou hora, selecione Mostrar de mais antigo a mais recente ou Mostrar de mais recente a mais antigo. Os dados na coluna da dimensão são ordenados. 8.1.2.3 Organização de dimensões por ocorrência no painel Medidas e dimensões Você pode organizar dimensões visíveis no painel Medidas e dimensões pelo número de vezes que cada valor da dimensão ocorre em um conjunto de dados. A ordenação das dimensões não interfere nos dados exibidos em uma visualização. 1. Selecione o ícone Orientação horizontal no painel Medidas e dimensões. 2. Exibir o número de ocorrências: a. Posicione o ponteiro do mouse sobre a dimensão a ser filtrada. b. Selecione o ícone Opções e selecione Mostrar medida e Ocorrências. O número de ocorrências é exibido ao lado de cada valor da dimensão na coluna. 3. Organizar por ocorrência: a. Posicione o ponteiro do mouse sobre a dimensão que selecionou na etapa 2. b. Selecione o ícone Opções e selecione Ordenar por medida de menor para maior ou Ordenar por medida de maior para menor. Os dados na coluna da dimensão são ordenados por ocorrência. 8.1.3 Filtrando dados na divisão Visualizar Você pode filtrar os dados na divisão Visualizar das seguintes formas: Guia do usuário do Expert Analytics Visualizando dados PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 121 ● Selecionando o ícone Adicionar filtros ● Selecionando pontos de dados em um gráfico para filtrá-los ou excluí-los ● Selecionando os dados a serem exibidos no painel Medidas e dimensões Você também pode usar o recurso Classificação por medida para filtrar os dados por medida. Informações relacionadas Filtragem de dados por classificação [página 123] 8.1.3.1 Usando a caixa de diálogo de filtro na divisão Visualizar 1. Na caixa de diálogo de filtro, escolha um operador da lista. 2. Selecione ou digite os valores do filtro: ○ Para filtros que usam o operador Between, digite um valor inicial e um valor final. ○ Para os filtros que usam o operador In List ou Not In List, selecione valores da lista na caixa de diálogo de filtro. Nota Você pode manter a tecla SHIFT pressionada ao clicar em valores para selecionar um intervalo de valores. Você também pode clicar no ícone Opções para alterar as configurações da caixa de diálogo de filtro, inclusive exibindo o número de vezes que cada registro ocorre no conjunto de dados e ordenando os dados por valor ou número de ocorrências. Ao filtrar uma dimensão alfanumérica, você pode clicar no ícone Localizar membro por nome. para procurar um 3. Selecione Aplicar. Os dados são filtrados, e um token representando o filtro é adicionado acima da Tela do gráfico. 8.1.3.2 Filtragem ou exclusão de pontos de dados em um gráfico Você pode excluir pontos de dados não relevantes ou filtrar pontos de dados para concentrar seu gráfico em um conjunto de dados específico. 122 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Visualizando dados 1. Na Tela do gráfico, selecione os pontos de dados a serem excluídos ou filtrados. Dica Você pode desenhar uma caixa ao redor de um grupo de ponto de dados para selecioná-lo. 2. Na dica exibida, selecione Filtrar ou Excluir. Os dados no gráfico são filtrados, e um token representando o filtro é adicionado acima da Tela do gráfico. 8.1.3.3 Filtragem de dados com o painel Medidas e dimensões 1. Selecione o ícone Orientação horizontal horizontal. para exibir o painel Medidas e dimensões em um layout 2. No painel Medidas e dimensões, selecione um ou mais pontos de dados na dimensão para a filtragem. 3. Selecione o ícone Opções . 4. Dependendo do tipo de filtro a ser aplicado, selecione uma das seguintes opções: Descrição Opção Limpar seleções Limpa todos os valores selecionados na dimensão. Incluir Inclui os valores selecionados no gráfico. Um token de filtro, com os valores selecionados, é exibido na barra do filtro. Excluir Exclui os valores selecionados do gráfico. Um token de filtro, com os valores selecionados, é exibido na barra do filtro em uma fonte tachada. Os dados no gráfico são filtrados, e um token representando o filtro é adicionado acima da Tela do gráfico. 8.1.3.4 Filtragem de dados por classificação A filtragem de dados por classificação foca uma visualização em um número específico de pontos de dados com os valores mais altos ou mais baixos. 1. Na barra de ferramentas da Tela do gráfico, clique no ícone Adicionar ou editar uma classificação por medida . 2. No diálogo Classificação, selecione uma medida para a classificação. 3. Selecione Superior ou Inferior como o foco da classificação. 4. Escolha o número de resultados que serão exibidos. O número padrão é três. Guia do usuário do Expert Analytics Visualizando dados PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 123 5. Selecione (TODOS) para classificar os dados com base em todas as dimensões ou selecione uma dimensão na qual classificar os dados. Por exemplo, se um gráfico mostra Receita de vendas por país e Linha do produto, classificar os cinco pontos de dados superiores por País exibirá dados para cada linha do produto nos cinco países com a maior receita de vendas. 6. Selecione OK. Os dados são filtrados por classificação, e um token representando o filtro é adicionado acima da Tela do gráfico. Só é possível aplicar uma classificação de cada vez a uma visualização. 8.1.4 Dados hierárquicos O ícone Hierarquia da dimensão indica que uma hierarquia está associada a uma dimensão. Há diversas maneiras de localizar e interagir com dados hierárquicos. 8.1.4.1 Localizando dimensões em uma hierarquia Relacionamentos hierárquicos entre as dimensões são visíveis no painel Medidas e dimensões. No painel Medidas e dimensões, só é exibida a dimensão que contém o nível mais alto de uma hierarquia, mas você pode ampliar a dimensão para visualizar outros níveis. Você pode adicionar uma dimensão em qualquer nível da hierarquia a um gráfico. Realize uma das seguintes ações: ○ Se o painel Medidas e dimensões estiver na orientação vertical, clique no ícone dimensão para exibir todas as dimensões incluídas na hierarquia. ao lado de uma ○ Se Medidas e dimensões estiver na orientação horizontal, procure dimensões exibidas uma ao lado das outras na hierarquia. 8.1.4.2 Escolhendo o nível de hierarquia exibido no Gerador de gráficos Se uma dimensão que contém uma hierarquia estiver incluída em um gráfico, o nível exibido no gráfico poderá ser alterado no Gerador de gráficos. 1. Selecione uma dimensão que contenha uma hierarquia. 2. Clique no ícone Configurações e escolha um nível na hierarquia. O gráfico exibe os dados do nível selecionado. 124 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Visualizando dados 8.1.4.3 Pesquisando dados hierárquicos Se as dimensões hierárquicas forem incluídas em um gráfico, você poderá pesquisar dimensões nos níveis inferior e superior na Tela do gráfico para explorar os dados em níveis diferentes. Se o gráfico tiver mais de uma dimensão hierárquica, você poderá selecionar a dimensão a ser pesquisada. Você pode usar o ícone Desfazer pesquisa para desfazer a operação de pesquisa e restaurar o gráfico ao estado original. A operação de pesquisa engloba: ● a aplicação de um filtro ● a redefinição da visualização no novo nível da hierarquia Durante uma pesquisa, um token de filtro pode ser exibido acima do gráfico ou um filtro pode ser adicionado a um token de filtro existente. 1. Selecione uma área do gráfico ou uma etiqueta do eixo. Por exemplo, você pode selecionar uma ou mais barras em um gráfico de barras ou uma etiqueta de eixo em uma treliça. A área selecionada no gráfico é destacada. 2. Na dica exibida, clique no ícone Pesquisar nível inferior ou Pesquisar nível superior . Se a área selecionada tiver mais de uma dimensão hierárquica, você poderá escolher a dimensão a ser pesquisada. Um filtro é aplicado aos dados, e o gráfico é redesenhado no novo nível da hierarquia. 3. Para voltar uma etapa na operação de pesquisa, clique no ícone Desfazer pesquisa . O filtro criado pela operação de pesquisa é removido, e a visualização é redefinida no nível anterior. Todos os filtros aplicados manualmente são mantidos. Note que o histórico de Desfazer pesquisa é reiniciado quando você acessa a divisão Visualizar. Guia do usuário do Expert Analytics Visualizando dados PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 125 Informações relacionadas Pesquisando dados hierárquicos em uma história [página 142] 8.1.5 Localizando medidas, dimensões e valores de dados Você pode pesquisar por texto e valores de dimensão inteiros para o nome de uma medida ou dimensão. O ícone localizar encontra-se no painel Medidas e dimensões ● Quando o painel está na orientação vertical, você pode usar o ícone Localizar dimensões por nome. para procurar medidas e ● Quando o painel está na orientação horizontal, o ícone Localizar é disponibilizado quando o ponteiro do mouse é posicionado sobre uma coluna, e você pode usá-lo para procurar valores específicos em cada dimensão. 126 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Visualizando dados Operador Descrição * Corresponde a qualquer caractere nenhuma ou várias ve­ zes. Por exemplo, digitar a*a retornará qualquer palavra que contenha a letra "a" seguida por uma combinação de le­ tras e outra letra "a". Corresponde a qualquer caractere uma vez. Por exemplo, ? digitar a?a retornará qualquer palavra que contenha a letra "a" seguida por qualquer letra individual e outra letra "a". Se uma dimensão contém etiquetas mapeadas, selecione o ícone Opções ou Procurar por etiqueta. , e selecione Procurar por chave Restrição Data, hora, registro da hora e dimensões numéricas não inteiras não podem ser pesquisados. Restrição Caracteres literais * e ? não podem ser usados em texto ou valores de pesquisa. 8.1.6 Medidas associadas a dimensões Você deve exibir o painel Medidas e dimensões na orientação horizontal para visualizar os valores de medida associados a cada dimensão. Também é possível visualizar o número de vezes que cada valor de dimensão ocorre em um conjunto de dados. Exemplo Supondo que um conjunto de dados contenha uma medida chamada “Número de jogos ganhos” (calculada como soma) e uma dimensão chamada “Nome da equipe”. Você pode exibir o número total de jogos que cada equipe ganhou ao lado do nome de cada equipe no painel Medidas e dimensões. 8.1.6.1 Visualização de uma medida associada a uma dimensão 1. Selecione o ícone Orientação horizontal horizontal. para exibir o painel Medidas e dimensões em um layout 2. Posicione o ponteiro do mouse sobre a dimensão do filtro e selecione o ícone Opções dimensão. Guia do usuário do Expert Analytics Visualizando dados ao lado da PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 127 3. Selecione Mostrar medida e selecione a medida a ser visualizada. Um valor de medida é exibido ao lado de cada valor na coluna de dimensão. 8.1.6.2 Visualização do número de ocorrências dos valores de dimensão Você pode visualizar o número de vezes que cada dimensão aparece no seu conjunto de dados. 1. Selecione o ícone Orientação horizontal horizontal. para exibir o painel Medidas e dimensões em um layout 2. Posicione o cursor sobre a dimensão e clique no ícone Opções 3. Selecione Exibir medida ao lado do nome da dimensão. Ocorrências . O número de ocorrências é exibido ao lado de cada valor da dimensão na coluna. Informações relacionadas Organização de dimensões por ocorrência no painel Medidas e dimensões [página 121] 8.1.7 Tipos de agregação suportados Os tipos de agregação suportados pelo SAP Lumira incluem soma, contagem, mínimo e máximo. Você não pode alterar o tipo de agregação de uma medida. No entanto, você pode adicionar medidas que representam cálculos, outras unidades de medida e valores de moeda mais complexos. 8.1.8 Previsão O recurso de previsão no SAP Lumira permite que você use dados históricos como base para a previsão dos valores futuros. O recurso de previsão analisa as tendências e os ciclos de uma série cronológica para prever valores futuros. A previsão usa uma medida e uma dimensão que faz parte de uma hierarquia de tempo (por exemplo, mês) como entrada. Você especifica quantos valores previstos deseja que o algoritmo gere. O SAP Lumira oferece dois algoritmos para a previsão dos dados futuros: SAP Predictive Analytics e Amortecimento exponencial triplo. O SAP Predictive Analytics Time Series computa vários modelos que são comparados para melhores resultados. Ele faz isso quebrando uma série cronológica em quatro componentes: 128 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Visualizando dados ● Tendência ● Ciclos ● Flutuações ● Resíduo de informações Aqui temos um exemplo de como o SAP Predictive Analytics Time Series pode prever os valores futuros. A linha azul no gráfico representa os dados reais, e a linha vermelha, a previsão do SAP Predictive Analytics Time Series. Além da previsão do SAP Predictive Analytics, é possível usar o algoritmo Amortecimento exponencial triplo, principalmente em situações nas quais o SAP Predictive Analytics Time Series não consegue gerar uma previsão. Esse algoritmo sempre gera um resultado, porém, o resultado costuma ter uma qualidade inferior. Para saber mais sobre como a previsão e outras técnicas de análise preditiva podem ajudar no sucesso de seus negócios, visite o site do SAP Predictive Analytics: http://www.sap.com/learn-predictive . 1. Clique no ícone Configurações gráficos. 2. Selecione Cálculo preditivo ao lado de uma medida na prateleira de MEDIDAS no Gerador de Previsão . 3. Escolha um tipo de previsão. O algoritmo SAP Predictive Analytics é mais preciso, mas precisa de mais dados para poder gerar uma previsão significativa. O algoritmo Amortecimento exponencial triplo é menos preciso, mas consegue gerar uma previsão sem você precisar inserir dados. 4. Escolha um número de períodos para a previsão e clique em OK. 8.1.9 Regressão linear Você pode aplicar uma regressão linear a seus dados para visualizar uma tendência linear ou prever dados futuros com base na tendência linear nos seus dados. A regressão linear usa uma medida e uma dimensão que faz parte de uma hierarquia de tempo (por exemplo, mês) como entrada. Guia do usuário do Expert Analytics Visualizando dados PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 129 Aqui temos um exemplo de como uma regressão linear pode prever valores futuros aproximados. A linha azul no gráfico representa os dados reais, e a linha vermelha, a previsão da regressão linear. 1. Clique no ícone Configurações gráficos. 2. Selecione Cálculo preditivo ao lado de uma medida na prateleira de MEDIDAS no Gerador de Regressão linear . 3. Escolha um número de períodos para a previsão e clique em OK. 8.1.10 Análise de influências Usando a análise de influências do SAP Predictive Analytics, você pode analisar uma medida específica nos seus dados para determinar quais dimensões influenciam mais essa medida. O SAP Lumira sugerirá visualizações relacionadas com base na análise. Para saber mais sobre como a análise de influências e outras técnicas de análise preditiva podem ajudar no sucesso de seus negócios, visite o site do SAP Predictive Analytics: http://www.sap.com/learn-predictive . 1. Para encontrar os principais influenciados de uma medida, insira o fluxo de trabalho de Explicar navegando para a guia Visualizações relacionadas do painel Ferramentas de visualização. 2. No painel Medidas e dimensões, selecione a medida que você deseja analisar e clique em Executar análise. Será gerada uma lista de gráficos representando as dimensões que mais influenciam a medida selecionada. Um gráfico de resumo especial (Principais influenciadores) é exibido na parte superior da lista, resumindo quanto cada dimensão influencia a medida selecionada. Você pode selecionar e explorar um influenciador do gráfico de resumo, assim como adicionar qualquer uma dessas visualizações a uma história, com exceção do gráfico de resumo em si. Nota ○ Se os dados não tiverem um resultado significativo estatisticamente, a análise de influências não mostrará nenhuma visualização. 130 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Visualizando dados ○ A análise de influências é realizada no conjunto de dados subjacente, portanto, os filtros não são considerados durante sua execução. ○ A opção de executar uma análise de influências pode não ser exibida por um destes motivos: ○ Não são aceitas fontes de dados online (por exemplo, o SAP HANA) na análise de influências. Os dados precisam ser baixados para o SAP Lumira antes de você executar uma análise de influências. ○ Nas Preferências, o campo de seleção Deseja exibir as visualizações relacionadas e permitir a análise de influências? precisa estar marcado. Guia do usuário do Expert Analytics Visualizando dados PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 131 9 Criando histórias 9.1 Divisão Compor – Como criar histórias sobre visualizações Uma história é um documento de apresentação que usa visualizações, blocos de texto, imagens, elementos gráficos e controles de entrada para descrever dados. Uma história pode incluir diversas páginas e cada página pode ter seu próprio layout – quadro, infográfico ou relatório. A primeira etapa é selecionar um layout para a primeira página da história. 9.1.1 Painel Configurações da página Depois de escolher o layout de página de uma história, você pode formatar suas páginas na divisão Compor. Use a divisão Compor para criar e processar documentos em estilo de apresentação conhecidos como histórias. Histórias usam visualizações, blocos de texto, imagens, gráficos e controles de entrada para descrever seus dados. Elas podem incluir diversas páginas e cada página pode ser um quadro, infográfico ou relatório. Layout da pá­ Elementos da página disponíveis gina Infográfico CONFIGURAÇÕES DA PÁGINA ● Tamanho: Selecione Padrão (4:3), Widescreen (16:9) ou Rolagem contínua. ● Cor do plano de fundo: Selecione uma cor de fundo para a página de infográfico. ● Propriedades da grade: Marque o campo de seleção Mostrar para exibir as linhas de grade na página de infográfico. ● ● Atualizar página: Selecione esta opção para atualizar as visualizações na página de infográfico. Atualizar página ao abrir: Selecione ATIVAR para atualizar a página de infográfico ou DESATIVAR para impedir a atualização da página quando ela for aberta. Quadro CONFIGURAÇÕES DA PÁGINA ● Título do quadro: Selecione o campo de seleção Mostrar título para exibir o título da página de qua­ dro. Relatório 132 ● Cor do plano de fundo: Selecione uma cor de fundo para a página de quadro. ● Imagem do plano de fundo: Adicionar uma imagem de plano de fundo à página do quadro. COR DO PLANO DE FUNDO: Selecione uma cor de fundo para a página de relatório. PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Criando histórias Formatação Descrição Cor do plano de Selecione uma cor de plano de fundo para essa seção da página. fundo Ação Descrição Organizar itens Escolha onde os itens serão posicionados em relação a ou­ tros itens: Enviar em ordem inversa, Enviar para trás, Trazer à frente, ou Trazer para frente. Alinhamento Escolher como o item será alinhado: Alinhar à esquerda, Centralizar, Alinhar à direita,Alinhar acima, Alinhar no meio, ou Alinhar embaixo. Outras ações Selecione Duplicar para copiar o item ou Expandir para ex­ pandir o item na dimensão da janela. Tamanho e posição Selecione largura, altura, posição do eixo X, posição do eixo Y e ângulo do item. Guia do usuário do Expert Analytics Criando histórias PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 133 Elemento de pá­ Elemento de formatação gina Visualizações PROPRIEDADES DE VISUALIZAÇÃO ● Geral: ○ Mostrar título do gráfico: Selecione esta opção para exibir o título do gráfico e formatá-lo. ○ Mostrar legenda: Selecione esta opção para exibir a legenda do gráfico e formatá-la. ○ Mostrar etiquetas de dados: Selecione esta opção para exibir os valores para cada dimen­ são em um gráfico. ○ Formatar etiquetas de dados: Selecione esta opção para formatar os valores para cada di­ mensão em um gráfico. ● Eixo X e Eixo Y: ○ ● Mostrar eixo: Selecione esta opção para exibir o eixo. ○ Mostrar título do eixo: Selecione para exibir o título do eixo e formatá-lo. ○ Mostrar etiquetas de eixo: Selecione para exibir as etiquetas do eixo e formatá-las. Barra: Selecione um pictograma ou uma forma de barra para exibir em barras em um gráfico de barras e escolha a cor das barras. ● Coluna: Selecione um pictograma ou uma forma de coluna barra para exibir em colunas em um gráfico de colunas e escolha a cor das colunas. ● Elementos do gráfico de linha: ○ Área do gráfico: Selecione a cor de plano de fundo da área do gráfico. ○ Título do gráfico: Exibir o título do gráfico e formatá-lo. ○ Área de plotagem: Selecione a cor de plano de fundo da área de plotagem. ○ Legenda: Exibir uma legenda do gráfico, e exibir um título de legenda e formatá-lo. ○ Etiqueta de dados: Exibir etiquetas de dados ou pictogramas de etiqueta de dados. ○ Eixo horizontal: Exibir a linha do eixo e o registrador, exibir as etiquetas de eixo e formatá­ ○ Título do eixo horizontal: Exibir o título do eixo e formatá-lo. ○ Eixo vertical: Exibir a linha do eixo e o registrador, exibir as etiquetas de eixo e formatá-las, -las, e exibir os pictogramas de eixo. e ajustar a escala de valor do eixo. ● ○ Título do eixo vertical: Exibir o título do eixo e formatá-lo. ○ Marcador: Selecione e formate um pictograma para representar pontos de dados. ○ Linha: Definir a cor da linha, a espessura e o estilo. ○ Área de plotagem: Mostrar ou ocultar as linhas de grade. Elementos do diagrama em anel: ○ Área do gráfico: Modificar o tamanho do círculo interno da rosca. ○ Título do gráfico: Exibir o título do gráfico e formatá-lo. ○ Área de plotagem: Modificar a cor de plano de fundo da área de plotagem. ○ Legenda: Exibir uma legenda do gráfico, e exibir um título de legenda e formatá-lo. ○ Parte: Modificar a cor de uma parte da rosca (para chamar atenção para o ponto de da­ dos). ○ Etiqueta de dados: Marque o campo de seleção Mostrar etiqueta de dados para exibir as etiquetas de dados e formatá-las. ● 134 Elementos do gráfico de tabela de referência cruzada: PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Criando histórias Elemento de pá­ Elemento de formatação gina ○ Expandir tabela de referência cruzada para ver todas as linhas: expande a tabela de refe­ rência cruzada verticalmente para mostrar todas as linhas que ela contém. O tamanho da página é alterado para rolagem contínua quando essa opção é selecionada. Texto Imagens PROPRIEDADES DO TEXTO ● Fonte: Selecione o estilo da fonte, o tamanho e a cor do texto. ● Cor do plano de fundo: Selecione a cor de plano de fundo para o texto. ● Alinhamento: Selecione a justificação de parágrafo para o texto. ● Listas: Adicionar listas com marcadores ou numeradas ao texto. ● Hyperlink: Adicionar, editar ou remover um hyperlink. ● Texto dinâmico: Adicionar, editar ou remover um texto dinâmico. PROPRIEDADES DA IMAGEM ● Modo de exibição: Selecione como controlar a escala da imagem. ○ Conter: A imagem inteira fica dentro do quadro, mantendo a proporção de aspecto ○ Cobrir: A imagem é dimensionada para cobrir ou preencher o quadro inteiro, mantendo a proporção de aspecto. Algumas partes da imagem podem ser cortadas. ○ Expandido: A imagem inteira é expandida para preencher todo o quadro. ○ Panorâmica: A imagem é dimensionada para preencher a dimensão horizontal do quadro. A parte inferior da imagem pode ser cortada. ● Cor do plano de fundo: Selecione uma cor de plano de fundo para a imagem. ● Ações da imagem: Adicionar, editar ou remover um hyperlink. Controles de MODO DE SELEÇÃO: para uma dimensão em uma visualização, clique em Individual para mostrar entrada um valor ou em Multi para mostrar vários. Pictogramas PROPRIEDADES DO PICTOGRAMA ● Cor de preenchimento: Selecione a cor de preenchimento do pictograma. ● Cor da linha: Selecione a cor da linha para o pictograma. ● Ações do pictograma: Adicionar, editar ou remover um hyperlink. Nota As propriedades Cor de preenchimento e Cor da linha não são disponibilizadas para os pictogra­ mas personalizados que você adiciona ao aplicativo. Guia do usuário do Expert Analytics Criando histórias PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 135 Elemento de pá­ Elemento de formatação gina Formas PROPRIEDADES DA FORMA ● Cor de preenchimento: Selecione a cor de preenchimento a forma. ● Cor da linha: Selecione a cor da linha para a forma. ● Largura da linha: Selecione a largura das linhas (em pixels) para uma forma. ● Ações da forma: Adicionar, editar ou remover um hyperlink. Nota As propriedades Cor de preenchimento, Cor da linha e Largura da linha não são disponibilizadas para as formas personalizadas que você adiciona ao aplicativo. 9.1.2 Criando uma história Você pode utilizar páginas de quadro, infográfico e relatório para criar histórias sobre dados. As histórias podem conter várias páginas, e cada página é divida em seções que você pode redimensionar, reposicionar ou excluir. Quando você adiciona um gráfico a uma página de quadro ou relatório na divisão Criar e modifica os dados do gráfico na divisão Visualizar, o gráfico é atualizado automaticamente. No entanto, os gráficos adicionados a páginas de infográfico não são afetados por alterações feitas posteriormente na divisão Visualizar. 1. Arraste os elementos do Painel de conteúdo para a página e organize-os lá. ○ Para reposicionar um elemento, clique no ícone Mover arraste-o. no canto superior direito do elemento e ○ Para redimensionar um elemento, selecione-o e arraste o quadro delimitador em volta do elemento. Quando uma página inclui uma tabela, você pode utilizar a barra de rolagem da página para ver todos os elementos presentes na tabela. 2. Para filtrar os dados nas páginas de quadro ou relatório, arraste uma dimensão do Painel de conteúdo para a página e selecione os valores de filtro. Os gráficos são atualizados com os valores aplicados pelo filtro. 3. Para criar páginas adicionais, selecione Adicionar página e repita as etapas de 2 a 5. 4. Salve a história. Se você não salvar a história e fechar o navegador, as alterações feitas na história serão perdidas. 9.1.2.1 Formatando uma história Uma história tem uma ou mais páginas, e cada página pode ter uma ou mais seções. 136 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Criando histórias Você pode formatar a aparência geral de cada página e de cada elemento usado na página, adicionando cor, formatação de texto, alinhamento de parágrafo, títulos de gráficos, etiquetas de eixo, legendas e formatação de forma e linha. 1. Na divisão Compor, abra a página da história a ser formatada. O painel Configurações da página exibe as opções disponíveis para este layout de página. 2. Selecione as opções de formatação de página conforme necessário. 3. Selecione um elemento na página. O painel Configurações da página exibe as opções disponíveis para este elemento. 4. Selecione as opções de formatação conforme necessário. 5. Salve a história. 9.1.2.2 Pictogramas e formas Formas e pictogramas podem adicionar um apelo visual à sua história. Você pode inseri-los de duas maneiras: ● Como um elemento separado Na divisão Criar, arraste um pictograma ou uma forma do Painel de conteúdo para uma página de relatório ou infográfico. O elemento gráfico pode ser formatado posteriormente usando o painel Configurações do quadro. ● Como parte de uma visualização Em páginas de infográfico, você pode usar pictogramas para representar certos elementos do gráfico, como: colunas, barras, marcadores de ponto de dados, etiquetas de dados e eixos. Essas opções de exibição são disponibilizadas no painel PROPRIEDADES DE VISUALIZAÇÃO quando você seleciona um elemento ou grupo de elementos. Você pode usar o mesmo pictograma para todos os membros ou selecionar membros individuais para personalizar a aparência de cada um deles. 9.1.2.2.1 Carregando formas e pictogramas personalizados Para poder adicionar às histórias gráficos vetoriais de sua autoria, você precisa carregar os elementos gráficos no aplicativo. 1. Na divisão Criar, selecione Pictogramas ou Formas no Painel de conteúdo. 2. Clique no ícone +, depois, em Adicionar do local. 3. Escolha o arquivo do gráfico vetorial a ser adicionado e clique em Abrir. O arquivo deve ser um arquivo SVG com codificação XML válida. O elemento gráfico é exibido na seção Pessoal do Painel de conteúdo para Pictogramas ou Formas. Você pode adicionar o elemento a páginas de infográfico ou relatório. Também é possível adicionar pictogramas personalizados como parte de uma visualização em uma página de infográfico. Nota ● Não é possível alterar a cor, o preenchimento nem a espessura da linha de formas e pictogramas personalizados. Guia do usuário do Expert Analytics Criando histórias PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 137 9.1.2.3 Adicionando texto a uma visualização Em todos os layouts de página, você pode fazer anotações nas visualizações com texto simples, títulos e notas. Quando um infográfico tem vários elementos (visualizações, imagens, pictogramas, formas e dados filtrados), a adição de anotações aos elementos da página pode reforçar a mensagem desejada. 1. Na divisão Criar, selecione a visualização à qual o texto deve ser adicionado. 2. Selecione Texto no Painel de conteúdo e arraste a caixa Texto simples, Título ou Nota do painel para a visualização. Um quadro delimitador azul mostra a posição da caixa de texto na visualização. 3. Insira o texto, o título ou a nota na caixa. 4. (Opcional) Para mover a caixa de texto, arraste o quadro delimitador para um novo local. 5. (Opcional) Para redimensionar a caixa de texto, selecione uma âncora no quadro delimitador e arraste-a para o tamanho desejado. 6. (Opcional) Para formatar o texto, use as opções em PROPRIEDADES DE TEXTO no painel Configurações do quadro. 9.1.2.4 Adição de texto dinâmico a uma história Em todos os layouts de página, você pode adicionar texto dinâmico baseado em medidas do conjunto de dados. O texto dinâmico é atualizado quando o conjunto de dados é atualizado. 1. Na divisão Criar, selecione a página à qual o texto dinâmico deve ser adicionado. 2. Selecione o elemento de texto e posicione o ponteiro do mouse no local em que deseja inserir o texto dinâmico. Você também pode destacar o texto existente no qual deseja modificar o texto dinâmico. 3. No painel PROPRIEDADES DE TEXTO, clique no ícone Adicionar ou editar texto dinâmico . 4. Na caixa de diálogo Nova fórmula, insira um nome para a fórmula. 5. Clique duas vezes nas medidas e funções que deseja adicionar à caixa de sintaxe Fórmula. Você não pode criar objetos de texto dinâmico com base em dimensões. 6. Insira os parâmetros da função e as informações correlatas, com base na tarefa da função. Você deve digitar os nomes das colunas usadas nessa fórmula. Depois que você inserir a primeira letra, se o aplicativo encontrar um nome com essa letra, ele exibirá o nome. 7. Se você estiver inserindo informações de calendário, selecione o botão Selecionar data na parte inferior da lista de funções para usar o selecionador de data. 8. Clique em OK para aplicar a fórmula. Você não pode adicionar ambos texto dinâmico e um hiperlink ao mesmo texto. O elemento de texto dinâmico é adiciona ao objeto de texto e será atualizado cada vez que o conjunto de dados for atualizado. 138 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Criando histórias 9.1.2.4.1 Modificação do texto dinâmico em uma história Você pode modificar o texto dinâmico de uma história. 1. Na divisão Compor, selecione a página para editar. 2. Selecione o texto dinâmico para processar. 3. No painel PROPRIEDADES DO TEXTO, selecione o ícone Adicionar ou processar texto dinâmico O diálogo Editor de fórmulas é exibido. . 4. Modifique o texto na caixa Fórmula ou modifique as outras opções quando necessário e selecione OK. 9.1.2.4.2 Remoção de texto dinâmico de uma história Você pode remover texto dinâmico de uma história. 1. Na opção Criar, selecione a página para remover o texto dinâmico. 2. Selecione o texto dinâmico para remover. 3. No painel PROPRIEDADES DO TEXTO, selecione o ícone Remover texto dinâmico 9.1.2.5 . Trabalhando com tabelas de referência cruzada em histórias As tabelas de referência cruzada são usadas em histórias para exibir todos os dados originais de um conjunto de dados. Por padrão, as tabelas de referência cruzada são dimensionadas para caberem em seu recipiente, mas você pode usar a opção Expandir tabela de referência cruzada para ver todas as linhas para mostrar todos os dados em uma página só. Essa configuração altera a página para o modo de rolagem contínua. Quando você seleciona Expandir tabela de referência cruzada para ver todas as linhas, as dimensões horizontais da página permanecem inalteradas e, se a largura da tabela é maior que a largura da página, você pode usar as barras de rolagem para visualizar todas as colunas. Esse recurso está disponível para páginas de infográfico. Guia do usuário do Expert Analytics Criando histórias PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 139 Usando pictogramas e formas com tabelas de referência cruzada Você pode colocar pictogramas e formas na sua visualização. Você poderá colocar esses itens em uma tabela de referência cruzada se a opção Expandir tabela de referência cruzada para ver todas as linhas não estiver selecionada. Se a opção Expandir tabela de referência cruzada para ver todas as linhas estiver selecionada, esses itens não poderão ser colocados na tabela de referência cruzada. Limites ao volume de dados disponível em uma tabela de referência cruzada O volume de dados que você pode obter de uma fonte de dados é personalizado pelo administrador. Assim sendo, a tabela de referência cruzada pode exibir menos linhas do que as disponíveis na fonte de dados original. Exportando para PDF As histórias que contêm tabelas de referência cruzada podem ser exportadas para PDF. Se a opção Expandir tabela de referência cruzada para ver todas as linhas for selecionada, só serão exportadas as 100 primeiras linhas. Informações relacionadas Analisando dados com tabelas e tabelas de referência cruzada [página 117] Pictogramas e formas [página 137] 9.1.3 Modificando uma história Clique em Editar no canto superior direito da janela. A história será aberta na divisão Compor, onde você pode modificá-la. Informações relacionadas Divisão Compor – Como criar histórias sobre visualizações [página 132] 140 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Criando histórias 9.1.4 Como salvar uma história 9.1.5 Como atualizar dados em uma página de infográfico Os dados nas páginas de infográfico não são atualizados automaticamente, mas você pode atualizá-los toda vez que a página é aberta ou apenas uma vez. Atualizar é útil para dados em tempo real, quando você precisa das informações mais recentes em um infográfico. Entretanto, atualizar os dados pode alterar a mensagem da narrativa de um infográfico porque ela altera os dados com que o infográfico foi criado. 1. Na divisão Criar, abra a página de infográfico cujos dados você deseja atualizar. 2. No painel CONFIGURAÇÕES DA PÁGINA, execute uma das seguintes ações: ○ Para atualizar os dados na página agora, selecione o ícone Atualizar visualizações na página . ○ Para atualizar os dados automaticamente toda vez que abrir a página em Atualizar página ao abrir, selecione o botão ATIVADO. Um diálogo é exibido e indica que as visualizações serão atualizadas para utilizar os dados mais recentes, que podem alterar personalizações existentes. 9.1.6 Como explorar uma visualização em uma história Você pode explorar as visualizações nas páginas dos quadros. Por exemplo, você pode pesquisar os níveis inferiores e superiores, filtrar valores e adicionar classificações. Você pode explorar uma visualização de várias maneiras, como: ● Pesquisar nível inferior em um valor e pesquisar nível superior ● Filtre um ou mais valores ● Adicione, altere ou remova uma classificação ● Aproxime a imagem e procure em gráficos geográficos ● Altere o título 1. Na divisão Visualizar, clique no ícone Explorar A visualização é aberta em uma nova janela. no canto superior direito de uma visualização. 2. Explore a visualização e faça alterações conforme necessário. Você pode clicar no ícone Ajustar gráfico ao quadro tamanho da janela. para expandir a visualização de acordo com o 3. Clique em Atualizar para salvar suas alterações. Guia do usuário do Expert Analytics Criando histórias PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 141 9.1.7 Pesquisando dados hierárquicos em uma história Em histórias com layout de quadro, a pesquisa de dados hierárquicos tem os mesmos recursos da pesquisa na divisão Visualização. Se a história tiver mais de uma visualização com a mesma dimensão hierárquica, todas as visualizações presentes nela serão atualizadas. Os controles de entrada e filtros aplicados à história são mantidos durante as operações de pesquisa e anulação da pesquisa. A operação de pesquisa consiste na: ● aplicação de um filtro ● redefinição da visualização no novo nível da hierarquia Quando você pesquisa uma visualização em uma história, o filtro é aplicado a todas as visualizações que contêm a mesma dimensão hierárquica. A visualização selecionada e todas as outras instâncias dessa visualização na história são redefinidas no novo nível da hierarquia. As outras visualizações permanecem como estavam no nível anterior. As atualizações da pesquisa são aplicadas à visualização na divisão Criar. Nota A pesquisa só está disponível em histórias com layout de quadro. 1. Selecione uma área em uma visualização para ser pesquisada. 2. Na dica exibida, clique no ícone Pesquisar nível inferior ou Pesquisar nível superior . O filtro é aplicado a cada visualização na história, e a visualização selecionada é redefinida no novo nível da hierarquia. 3. Para voltar uma etapa na operação de pesquisa, clique no ícone Desfazer pesquisa . O filtro criado pela ação de pesquisa é removido de todas as visualizações presentes na história. A visualização selecionada é redefinida no nível anterior. Todos os filtros ou controles de entrada aplicados manualmente são mantidos. Note que o histórico de Desfazer pesquisa é reiniciado quando você acessa a divisão Criar. Informações relacionadas Pesquisando dados hierárquicos [página 125] 142 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Criando histórias 10 Compartilhando dados 10.1 Como publicar no SAP Lumira Server O SAP Lumira Server é um aplicativo de análise visual de dados que fornece acesso web a informações armazenadas em um repositório SAP HANA. Você pode utilizar o SAP Lumira Server para compartilhar conjuntos de dados e histórias baseados nas fontes de dados do SAP HANA que você criou. ● Conjuntos de dados podem ser publicados no SAP Lumira Server e, então, visualizados e processados pelos colaboradores de seu projeto. ● Histórias podem ser publicadas no SAP Lumira Server e, então, visualizadas pelos colaboradores de seu projeto. Os históricos não pode ser editados. O acesso compartilhado a seus conjuntos de dados e histórias publicados é atribuído a funções, não a usuários individuais. Um função é atribuída aos usuários e as funções são definidas no SAP HANA Studio. Você pode decidir quais funções têm acesso permitido a seus conjuntos de dados e histórias publicados. No entanto, um status "Visualizar" só pode ser atribuído a uma função, uma vez que as histórias publicadas não podem ser processadas. Consulte o Guia de usuário do SAP Lumira Server para maiores informações sobre funções e compartilhamento no SAP Lumira Server. Informações relacionadas Publicando uma história ou um conjunto de dados no SAP Lumira Server [página 143] 10.1.1 Publicando uma história ou um conjunto de dados no SAP Lumira Server As histórias publicadas são para apenas visualização. Se você quiser editar uma história publicada no SAP Lumira Server, precisará modificá-la e, depois, republicá-la. Antes de você fazer publicações no SAP Lumira Server: ● O URL do SAP Lumira Server deve ser inserido nas preferências do SAP Lumira. Selecione Arquivo Preferências Rede e copie o URL do servidor na caixa de texto SAP Lumira Server. Você precisa ter credenciais de conexão para o SAP Lumira Server. ● Caso queira usar Single Sign-On (SSO) no SAP Lumira Server, insira o servidor proxy, a porta adequada e suas credenciais nas preferências do SAP Lumira. Guia do usuário do Expert Analytics Compartilhando dados PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 143 Clique em Arquivo Preferências Rede , selecione Configuração manual de proxy em Proxy, marque o campo de seleção Ativar autenticação de proxy e insira o servidor proxy, a porta adequada, seu nome de usuário e sua senha. ● Revise as restrições de publicação: ○ O tipo de agregação Nenhum não é suportado para medidas. ○ As visualizações que têm cálculos preditivos ou de previsão não são suportadas. ○ As seguintes fórmulas não podem ser publicadas no SAP Lumira Server: AddMonthToDate, AddYearToDate, LastDayOfMonth, DayOfYear, Week, LastWord e ExceptLastWord. Quando você republica uma história ou um conjunto de dados no SAP Lumira Server, a versão original é sobregravada no servidor. Para manter ambas as versões, você deve criar uma segunda versão da história ou do conjunto de dados no SAP Lumira e publicá-la no servidor. 1. Na divisão Compartilhar: Opção Descrição Para publicar um histórico Clique no link Histórias na parte superior do Painel central, depois, selecione história. Histórias gravadas na divisão Compor são listadas no Painel central. Para publicar um Selecione um conjunto de dados no painel Conjunto de dados. conjunto de dados 2. Selecione o botão Publicar no SAP Lumira Server na barra de menu na parte superior. A caixa de diálogo Publicar conjunto de dados no SAP Lumira Server é exibida com a opção SAP Lumira Server selecionada em Publicar em. 3. Em Configurações de conexão, execute uma das seguintes ações: Opção Descrição Insira credenciais de logon no SAP Insira seu nome da conta na caixa Nome de usuário, insira sua senha na Lumira Server: caixa Senha e selecione Conectar. Use SSO para efetuar logon no SAP Marque o campo de seleção Usar Single Sign-On (SSO) para efetuar Lumira Server: logon e clique em Conectar. 4. Selecione Seguinte. Caso uma mensagem o avise que você não pode efetuar logon no SAP Lumira Server, verifique se os dados de nome de usuário e senha estão corretos e se a sua conta está ativa. Se você não conseguir resolver o problema, entre em contato com seu administrador. Se você estiver republicando uma história ou um conjunto de dados no SAP Lumira Server, uma mensagem o avisará de que a história ou o conjunto já existe. Se você desejar criar uma cópia no servidor, será necessário criar a história no aplicativo e publicá-la separadamente. Caso contrário, a versão do servidor será sobregravada. 5. Realize uma das seguintes ações: 144 Opção Descrição Para manter a versão publicada e criar uma cópia Selecione Não sobregravar na lista Detalhe e selecione Cancelar. Então, você poderá criar uma cópia no aplicativo e publicá-la. PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Compartilhando dados Opção Descrição Para substituir a versão publicada por essa versão: Selecione Sobregravar na lista Detalhe, selecione Verificar e selecione Publicar. 6. Selecione Concluído. Guia do usuário do Expert Analytics Compartilhando dados PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 145 11 Trabalhando com modelos 11.1 Como criar um modelo Modelo é um componente reutilizável, criado treinando um algoritmo com os dados históricos e salvando a instância. Para criar um modelo, você precisa salvar o estado do algoritmo. Geralmente você cria modelos para: ● Compartilhar regras comerciais aplicáveis a dados similares ● Para prever dados despercebidos utilizando a instância treinada do algoritmo 1. Adquira os dados da fonte de dados solicitada. O componente de fonte de dados é adicionado à nova análise na divisão Prever. 2. Na divisão Prever, clique duas vezes no componente de algoritmo necessário. 3. Pelo menu de contexto do componente, selecione Definir configurações e defina as configurações do componente. 4. Escolha (Executar análise). 5. Pelo menu de contexto do algoritmo, selecione Salvar como modelo. 6. Insira um nome e uma descrição para o modelo. 7. Se um modelo com o mesmo nome já existe, selecione a opção Sobregravar, se existir para sobregravar o modelo existente. 8. Selecione Salvar. 9. Selecione OK. O modelo é criado e exibido na seção Modelos da lista de componentes à direita. Você pode usar este modelo apenas como qualquer outro componente para a criação de uma análise. Nota Nomes de coluna independente usados durante a pontuação do modelo devem ser iguais aos de coluna independente usados durante a criação do modelo. 11.2 Como exportar um modelo como PMML Você pode exportar as informações do modelo em um arquivo local, no formato padrão da indústria Predictive Modeling Markup Language (PMML), e compartilhá-lo com outras aplicações compatíveis com PMML para analisar conjuntos de dados similares. Para exportar um modelo em formato PMML, siga estes procedimentos: 146 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Trabalhando com modelos 1. Crie um modelo. 2. Na divisão Prever, na seção Modelos, clique duas vezes no modelo necessário. 3. Pelo menu contextual do modelo, selecione Exportar modelo. 4. Selecione Utilize esta opção para exportar modelos de dados para o arquivo Predictive Model Markup Language (*.pmml). 5. Selecione Exportar. 6. Insira um nome para o arquivo. 7. Selecione o tipo de arquivo desejado: PMML ou XML. 8. Selecione Salvar. 11.3 Compartilhando modelos utilizando arquivos .spar Você pode compartilhar modelos utilizando arquivos .spar. Para compartilhar um modelo, faça o seguinte: 1. Crie um modelo. 2. Selecione o modelo que deseja exportar. 3. Nas ações do componente, selecione Exportar modelo. Nota Se o modelo está no editor de análise, selecione Exportar modelo pelo menu contextual. 4. Selecione Utilize esta opção para exportar modelos ara um arquivo Expert Analytics Archive (.spar). 5. Clique em Exportar. 6. Insira um nome para o arquivo .spar. 7. Clique em Salvar. 8. Clique em OK. Para exportar vários modelos em um único arquivo .spar, clique em Selecione os modelos que quer exportar e clique em Exportar. Arquivo Exportar todos os modelos . 11.4 Compartilhando componentes personalizados utilizando arquivos .spar 1. Crie um componente personalizado. 2. Selecione o modelo que deseja exportar. 3. Nas ações do componente, selecione Exportar modelo. Guia do usuário do Expert Analytics Trabalhando com modelos PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 147 Nota Se o modelo está no editor de análise, selecione Exportar modelo pelo menu contextual. 4. Selecione Utilize esta opção para exportar modelos ara um arquivo Expert Analytics Archive (.spar). 5. Clique em Exportar. 6. Insira um nome para o arquivo .spar. 7. Clique em Salvar. 8. Clique em OK. Para exportar vários componentes personalizados em um único arquivo .spar, clique em Arquivo Exportar todos os modelos . Selecione os modelos que quer exportar e clique em Exportar. 11.5 Exportando um modelo do SAP HANA como procedimento armazenado Você pode exportar um modelo do SAP HANA como um procedimento armazenado para o banco de dados do SAP HANA. Qualquer usuário do SAP HANA pode utilizar esses modelos para análise. ● Você deve ter um modelo criado e gravado na lista de componentes em Modelos. ● Antes de exportar o modelo do SAP HANA como um procedimento armazenado, garanta que a conta esteja definida no SAP HANA. Nota Agora é possível exportar modelos com componentes da biblioteca de análise preditiva automatizada da SAP (APL) ou componentes personalizados da biblioteca de análise preditiva (PAL). 1. Na divisão Prever, na lista de componentes, escolha Modelos. 2. Selecione o modelo necessário e pela seção Ações do componente, selecione Exportar modelo. 3. Selecione Utilizar essa opção para exportar um modelo do SAP HANA como um procedimento armanzenado. 4. Selecione Exportar. 5. Selecione o esquema necessário em que você deseja que o procedimento apareça. 6. Especifique um nome para o procedimento. Nota Se quiser sobregravar o procedimento existente com o mesmo nome no esquema selecionado, selecione Sobregravar, se existir. 7. Selecione Exportar. O procedimento exportado e os objetos a ele associados (tabelas/tipos) são exibidos no esquema selecionado no banco de dados SAP HANA. 148 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Trabalhando com modelos Dica Você pode utilizar um procedimento armazenado fora de Expert Analytics. Execute o SQL a seguir para obter o resultado da pontuação: CREATE TABLE InputData like PAS00AMYWGCT0Y_ZE4LISJ2MWSCOREPROCEDURE_INPUT_TYPE ; Here insert the data that you would like to score on. Insert into InputData ……. CREATE TABLE ResultTable like PAS00AMYWGCT0Y_ZE4LISJ2MWSCOREPROCEDURE_OUTPUT_TYPE; call "ANALYTICS"."ScoreProcedure"(InputData,ResultTable) WITH OVERVIEW; select * from ResultTable; Informações relacionadas Como criar um modelo [página 146] 11.5.1 Removendo o procedimento armazenado e exportado do SAP HANA Você pode excluir o procedimento armazenado e exportado do SAP HANA usando o SAP HANA Studio. É necessário ter sua conta definida no SAP HANA. Para remover o procedimento armazenado e exportado do SAP HANA, realize as seguintes etapas: 1. No SAP HANA Studio, navegue até o procedimento que você exportou. Nota O procedimento exportado deve estar na pasta Procedure do esquema. 2. Clique com o botão direito do mouse no procedimento e selecione Abrir definição. A aba Definição é exibida. 3. Na guia Definição, selecione a guia Criar instrução. 4. Na guia Criar instrução, copie os comentários SQL (comandos precedidos por dois hifens '--'). 5. Na guia Navegador, clique com o botão direito do mouse no procedimento e selecione Console SQL. A guia Console SQL é exibida. 6. Na aba Console SQL, cole os comentários SQL e escolha Executar, ou pressione a tecla F8. Nota Certifique-se de excluir os dois hifens (- -), que precedem os comentários SQL, antes de executá-los. Guia do usuário do Expert Analytics Trabalhando com modelos PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 149 11.6 Importando modelos e componentes personalizados Você pode importar um modelo que alguém compartilhou com você com um arquivo .spar. Para importar modelos e/ou componentes personalizados, faça o seguinte: 1. Na divisão Prever, na lista de componentes, clique em Importar modelo . 2. Selecione um arquivo .spar válido. 3. Clique em Abrir. 4. Selecione os modelos e componentes personalizados que deseja importar. 5. Clique em Concluir. Os modelos e componentes personalizados são importados e exibidos na seção Modelos ou componentes personalizados na lista de componentes. 11.7 Como excluir um modelo Recomendamos que você use esta opção com cautela porque a exclusão de um modelo pode inutilizar a análise que contenha a referência do modelo. Para excluir um modelo, siga estes procedimentos: 1. Na divisão Prever, na lista de componentes, escolha Modelos. 2. Selecione o modelo necessário e pelas ações do componente, selecione Excluir. 150 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Trabalhando com modelos 12 Propriedades do componente 12.1 Algoritmos Use algoritmos para executar a mineração de dados e análise estatística dos dados. Por exemplo, para determinar tendências e padrões com base nos dados. Expert Analytics fornece algoritmos incorporados, como de regressão, série de tempo e valor atípico. No entanto, também suporta árvore de decisão, valor médio k, rede neural, série de tempo e algoritmos de regressão pela biblioteca R de fonte aberta. Você também pode executar uma análise interna do banco de dados usando algoritmos da Biblioteca de análise preditiva (PAL ) ou Biblioteca de análise preditiva automatizada da SAP (APL) do SAP HANA. 12.1.1 Regressão Os algoritmos de regressão que estão disponíveis em Expert Analytics. 12.1.1.1 Algoritmo HANA de regressão exponencial As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo HANA de regressão exponencial. Sintaxe Use este algoritmo para encontrar tendências nos dados. Este algoritmo executa a análise de regressão de uma variável. Determina como uma variável individual influencia outra variável usando a função exponencial. Nota O tipo de dados da coluna usado durante a pontuação do modelo deve ser igual ao tipo de dados das colunas usado durante a construção do modelo. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 151 Propriedades do algoritmo HANA de regressão exponencial Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo. Valores possíveis: ● Preencher: preenche os valores em falta na coluna de destino. ● Tendência: prevê os valores da coluna dependente e adiciona uma coluna extra na saída que contenha os valores previstos. Colunas independentes Selecione as colunas de entrada com as quais você deseja executar a análise de regressão. Coluna dependente Selecione a coluna de destino com a qual você deseja exe­ cutar a análise de regressão. Valores em falta Selecione o método para manipulação dos valores em falta. Possíveis métodos: ● Ignorar: o algoritmo ignora os registros que contenham os valores em falta na coluna independente ou depen­ dente. ● Manter: o algoritmo retém os registros que contenham valores em falta durante o cálculo. Nome da coluna prevista Insira um nome para a coluna recém-adicionada que conte­ nha os valores previstos. Número de threads Insira o número de threads que o algoritmo deve usar du­ rante a execução. O valor predeterminado é 1. 12.1.1.2 Algoritmo HANA de regressão geométrica As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo HANA de regressão geométrica. Sintaxe Use este algoritmo para encontrar tendências nos dados. Este algoritmo executa a análise de regressão de uma variável. Determina como uma variável individual influencia outra variável usando a função geométrica. Nota O tipo de dados da coluna usado durante a pontuação do modelo deve ser igual ao tipo de dados das colunas usado durante a construção do modelo. 152 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente Propriedades do algoritmo HANA de regressão geométrica Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo. Valores possíveis: ● Preencher: preenche os valores em falta na coluna de destino. ● Tendência: prevê os valores da coluna dependente e adiciona uma coluna extra na saída que contenha os valores previstos. Colunas independentes Selecione as colunas de entrada com as quais você deseja executar a análise de regressão. Coluna dependente Selecione a coluna de destino com a qual você deseja exe­ cutar a análise de regressão. Valores em falta Selecione o método para manipulação dos valores em falta. Possíveis métodos: ● Ignorar: o algoritmo ignora os registros que contenham os valores em falta na coluna independente ou depen­ dente. ● Manter: o algoritmo retém os registros que contenham valores em falta durante o cálculo. Nome da coluna prevista Insira um nome para a coluna recém-adicionada que conte­ nha os valores previstos. Número de threads Insira o número de threads que o algoritmo deve usar du­ rante a execução. O valor predeterminado é 1. 12.1.1.3 HANA de regressão linear múltipla As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo HANA de regressão linear múltipla. Sintaxe Use este algoritmo para identificar a relação linear entre a variável dependente e uma ou mais variáveis independentes. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 153 Propriedades do algoritmo HANA de regressão linear múltipla Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo. Valores possíveis: ● Preencher: preenche os valores em falta na coluna de destino. ● Tendência: prevê os valores da coluna dependente e adiciona uma coluna extra na saída que contenha os valores previstos. Colunas independentes Selecione as colunas de entrada com as quais você deseja executar a análise de regressão. Coluna dependente Selecione a coluna de destino com a qual você deseja exe­ cutar a análise de regressão. Valores em falta Selecione o método para manipulação dos valores em falta. Possíveis métodos: ● Ignorar: o algoritmo ignora os registros que contenham os valores em falta na coluna independente ou depen­ dente. ● Manter: o algoritmo retém os registros que contenham valores em falta durante o cálculo. Nome da coluna prevista Insira um nome para a coluna recém-criada que contenha os valores previstos. Número de threads Insira o número de threads que o algoritmo deve usar du­ rante a execução. O valor predeterminado é 1. 12.1.1.4 Algoritmo HANA de regressão logarítmica As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo HANA de regressão logarítmica. Sintaxe Use este algoritmo para encontrar tendências nos dados. Este algoritmo realiza análise de regressão logarítmica bi variável. Ele determina como uma variável individual influencia outra variável usando uma função logarítmica da Biblioteca do Predictive Analysis (PAL). Nota O tipo de dados da coluna usado durante a pontuação do modelo deve ser igual ao tipo de dados das colunas usado durante a construção do modelo. 154 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente Propriedades do algoritmo HANA de regressão logarítmica Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo. Valores possíveis: ● Preencher: preenche os valores em falta na coluna de destino. ● Tendência: prevê os valores da coluna dependente e adiciona uma coluna extra na saída que contenha os valores previstos. Coluna independente Selecione as colunas de entrada com as quais você deseja executar a análise de regressão. Coluna dependente Selecione a coluna de destino com a qual você deseja exe­ cutar a análise de regressão. Valores em falta Selecione o método para manipulação dos valores em falta. Possíveis métodos: ● Ignorar: o algoritmo ignora os registros que contenham os valores em falta na coluna independente ou depen­ dente. ● Manter: o algoritmo retém os registros que contenham valores em falta durante o cálculo. Nome da coluna prevista Insira um nome para a coluna recém-criada que contenha os valores previstos. Número de threads Insira o número de threads que o algoritmo deve usar du­ rante a execução. O valor predeterminado é 1. 12.1.1.5 Regressão polinomial HANA As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo HANA de regressão polinomial. Sintaxe Use este algoritmo para encontrar a relação entre a variável independente e a variável dependente em uma linha curvilínea ajustada. Nota O tipo de dados da coluna usado durante a pontuação do modelo deve ser igual ao tipo de dados das colunas usado durante a construção do modelo. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 155 Propriedades do algoritmo HANA de regressão polinomial Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo. Valores possíveis: ● Preencher: preenche os valores em falta na coluna de destino. ● Tendência: prevê os valores da coluna dependente e adiciona uma coluna extra na saída que contenha os valores previstos. Colunas independentes Selecione as colunas de entrada com as quais você deseja executar a análise de regressão. Grau do polinomial Insira o maior valor expoente de uma expressão polinomial. Coluna dependente Selecione a coluna de destino com a qual você deseja exe­ cutar a análise de regressão. Valores em falta Selecione o método para manipulação dos valores em falta. Possíveis métodos: ● Ignorar: o algoritmo ignora os registros que contenham os valores em falta na coluna independente ou depen­ dente. ● Manter: o algoritmo retém os registros que contenham valores em falta durante o cálculo. Nome da coluna prevista Insira um nome para a coluna recém-criada que contenha os valores previstos. Número de threads Insira o número de threads que o algoritmo deve usar du­ rante a execução. O valor predeterminado é 1. 12.1.1.6 HANA R de regressão linear múltipla As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo HANA R de regressão linear múltipla. Sintaxe Use este algoritmo para identificar a relação linear entre a variável dependente e uma ou mais variáveis independentes. Nota O tipo de dados da coluna usado durante a pontuação do modelo deve ser igual ao tipo de dados das colunas usado durante a construção do modelo. 156 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente Propriedades do algoritmo HANA R de regressão linear múltipla Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo. Valores possíveis: ● Preencher: preenche os valores em falta na coluna de destino. ● Tendência: prevê os valores da coluna dependente e adiciona uma coluna extra na saída que contenha os valores previstos. Colunas independentes Selecione as colunas de entrada com as quais você deseja executar a análise de regressão. Coluna dependente Selecione a coluna de destino com a qual você deseja exe­ cutar a análise de regressão. Valores em falta Selecione o método para manipulação dos valores em falta. Possíveis métodos: ● Ignorar: o algoritmo ignora os registros que contenham os valores em falta na coluna independente ou depen­ dente. ● Manter: o algoritmo retém os registros que contenham valores em falta durante o cálculo. ● Parar: o algoritmo para a execução se um valor está em falta na coluna independente ou na coluna dependente. Nível de confiança Insira o nível de confiança do algoritmo (a precisão das pre­ visões). O valor predeterminado é 0,95. Nome da coluna prevista Insira um nome para a coluna recém-criada que contenha os valores previstos. 12.1.1.7 Algoritmo HANA de regressão logística As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo HANA de regressão logística. Sintaxe Use este algoritmo quando as variáveis independentes forem categóricas ou uma mistura de valores contínuo e categórico. Regressão logística é uma abordagem de previsão semelhante à regressão de mínimo quadrado comum (Ordinary Least Square - OLS). Nota O tipo de dados da coluna usado durante a pontuação do modelo deve ser igual ao tipo de dados das colunas usado durante a construção do modelo. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 157 Propriedades do algoritmo HANA de regressão logística Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo. Valores possíveis: ● Tendência: prevê os valores da coluna dependente e adiciona uma coluna extra na saída que contenha os valores previstos. ● Preencher: preenche os valores em falta na coluna de destino. Colunas independentes Selecione as colunas de entrada com as quais você deseja executar a análise de regressão. Coluna dependente Selecione a coluna de destino com a qual você deseja exe­ cutar a análise de regressão. Método de iteração Selecione o método de iteração. Valores em falta Selecione o método para manipulação dos valores em falta. Possíveis métodos: ● Ignorar: o algoritmo ignora os registros que contenham os valores em falta na coluna independente ou depen­ dente. ● Manter: o algoritmo retém os registros que contenham valores em falta durante o cálculo. Mostrar valores ajustados Selecione essa opção para visualizar os valores ajustados em uma nova coluna. Nome da coluna prevista Insira um nome para a coluna recém-criada que contenha os valores previstos. Iteração máxima Insira o número máximo de iterações permitido para calcu­ lar o coeficiente do algoritmo. O valor predeterminado é 100. Limite de saída Insira o valor limite para a saída das iterações. O valor pre­ determinado é 0,00001. Número de threads Insira o número de threads que o algoritmo deve usar du­ rante a execução. O valor predeterminado é 4. Valor de mapeamento para 0 Insira um valor para uma variável, que está mapeada para 0. Valor de mapeamento para 1 Insira um valor para uma variável, que está mapeada para 1. 12.1.1.8 Algoritmo HANA de regressão automática As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo HANA de regressão automática. 158 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente Sintaxe O algoritmo HANA de regressão automática utiliza uma técnica chamada Minimização do risco estrutural e cria um modelo polinomial. Esse algoritmo pode manipular um grande número de atributos de entrada em modo automatizado para localizar tendências em dados. O algoritmo fornece indicadores e gráficos para assegurar que a qualidade e robustez de modelos treinados possam ser acessados facilmente. O algoritmo HANA de regressão automática só está disponível no modo online (conectado ao SAP HANA). Há um algoritmo de regressão automática disponível no modo offline. Para mais informações sobre as funções utilizadas nos algoritmos automáticos online, consulte o Guia de referência de SAP Automated Predictive Library (APL) em http://help.sap.com/pa Propriedades do algoritmo HANA de regressão automática Propriedade Descrição Recursos Selecione as colunas de entrada com as quais você deseja executar a análise de regressão. Variável de destino Selecione a coluna de destino com a qual você deseja exe­ cutar a análise de regressão. Nome da coluna prevista Insira um nome para a coluna recém-criada que contenha os valores previstos. 12.1.1.9 R de regressão exponencial As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo R de regressão exponencial. Sintaxe Use este algoritmo para encontrar tendências nos dados. Este algoritmo executa a análise de regressão de uma variável. Ele determina como uma variável individual influencia outra variável usando a função exponencial da biblioteca de fonte aberta R. Nota O tipo de dados da coluna usado durante a pontuação do modelo deve ser igual ao tipo de dados das colunas usado durante a construção do modelo. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 159 Propriedades do algoritmo R de regressão exponencial Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo. Valores possíveis: ● Preencher: preenche os valores em falta na coluna de destino. ● Tendência: prevê os valores da coluna dependente e adiciona uma coluna extra na saída que contenha os valores previstos. Coluna independente Selecione a coluna de entrada com a qual você deseja exe­ cutar a análise de regressão. Coluna dependente Selecione a coluna de destino com a qual você deseja exe­ cutar a análise de regressão. Valores em falta Selecione o método para manipulação dos valores em falta. Possíveis métodos: ● Ignorar: o algoritmo ignora os registros que contenham os valores em falta na coluna independente ou depen­ dente. ● Manter: o algoritmo retém os registros que contenham valores em falta durante o cálculo. ● Parar: o algoritmo para a execução se um valor está em falta na coluna independente ou na coluna dependente. Permitir único ajuste Um valor booleano - se definido como verdadeiro, os coefi­ cientes com alias serão ignorados na matriz de covariância de coeficiente. Se definido como falso, um modelo com coe­ ficientes com alias produzirá um erro. Um modelo com coeficientes com alias significa que a ma­ triz quadrada x*x é única. Contrastes Selecione a lista de contrastes, que deseja usar para fatores que aparecem como variáveis no modelo. Nome da coluna prevista Insira um nome para a coluna recém-criada que contenha os valores previstos. 12.1.1.10 R de regressão geométrica As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo R de regressão geométrica. 160 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente Sintaxe Use este algoritmo para encontrar tendências nos dados. Este algoritmo executa a análise de regressão de uma variável. Ele determina como uma variável individual influencia outra variável usando a função geométrica da biblioteca de fonte aberta R. Nota O tipo de dados da coluna usado durante a pontuação do modelo deve ser igual ao tipo de dados das colunas usado durante a construção do modelo. Propriedades do algoritmo R de regressão geométrica Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo. Valores possíveis: ● Preencher: preenche os valores em falta na coluna de destino. ● Tendência: prevê os valores da coluna dependente e adiciona uma coluna extra na saída que contenha os valores previstos. Coluna independente Selecione a coluna de entrada com a qual você deseja exe­ cutar a análise de regressão. Coluna dependente Selecione a coluna de destino com a qual você deseja exe­ cutar a análise de regressão. Valores em falta Selecione o método para manipulação dos valores em falta. Possíveis métodos: ● Ignorar: o algoritmo ignora os registros que contenham os valores em falta na coluna independente ou depen­ dente. ● Manter: o algoritmo retém os registros que contenham valores em falta durante o cálculo. ● Parar: o algoritmo para a execução se um valor está em falta na coluna independente ou na coluna dependente. Permitir único ajuste Um valor booleano - se definido como verdadeiro, os coefi­ cientes com alias serão ignorados na matriz de covariância de coeficiente. Se definido como falso, um modelo com coe­ ficientes com alias produzirá um erro. Um modelo com coeficientes com alias significa que a ma­ triz quadrada x*x é única. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 161 Propriedade Descrição Contrastes Selecione a lista de contrastes, que deseja usar para fatores que aparecem como variáveis no modelo. Nome da coluna prevista Insira um nome para a coluna recém-criada que contenha os valores previstos. 12.1.1.11 R de regressão linear As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo R de regressão linear. Sintaxe Use este algoritmo para encontrar tendências nos dados. Este algoritmo executa a análise de regressão de uma variável. Ele determina como uma variável individual influencia outra variável usando a biblioteca R de fonte aberta. Nota O tipo de dados da coluna usado durante a pontuação do modelo deve ser igual ao tipo de dados das colunas usado durante a construção do modelo. Propriedades do algoritmo R de regressão linear Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo. Valores possíveis: ● Preencher: preenche os valores em falta na coluna de destino. ● Tendência: prevê os valores da coluna dependente e adiciona uma coluna extra na saída que contenha os valores previstos. Coluna independente Selecione a coluna de entrada com a qual você deseja exe­ cutar a análise de regressão. Coluna dependente Selecione a coluna de destino com a qual você deseja exe­ cutar a análise de regressão. 162 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente Propriedade Descrição Valores em falta Selecione o método para manipulação dos valores em falta. Possíveis métodos: ● Ignorar: o algoritmo ignora os registros que contenham os valores em falta na coluna independente ou depen­ dente. ● Manter: o algoritmo retém os registros que contenham valores em falta durante o cálculo. ● Parar: o algoritmo para a execução se um valor está em falta na coluna independente ou na coluna dependente. Permitir único ajuste Um valor booleano - se definido como verdadeiro, os coefi­ cientes com alias serão ignorados na matriz de covariância de coeficiente. Se definido como falso, um modelo com coe­ ficientes com alias produzirá um erro. Um modelo com coeficientes com alias significa que a ma­ triz quadrada x*x é única. Contrastes Selecione a lista de contrastes, que deseja usar para fatores que aparecem como variáveis no modelo. Nome da coluna prevista Insira um nome para a coluna recém-criada que contenha os valores previstos. 12.1.1.12 R de regressão logarítmica As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo R de regressão logarítmica. Sintaxe Use este algoritmo para encontrar tendências nos dados. Este algoritmo executa a análise de regressão de uma variável. Ele determina como uma variável individual influencia outra variável usando a função logarítmica da biblioteca R de fonte aberta. Nota O tipo de dados da coluna usado durante a pontuação do modelo deve ser igual ao tipo de dados das colunas usado durante a construção do modelo. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 163 Propriedades do algoritmo R de regressão logarítmica Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja exibir os dados de sa­ ída. Valores possíveis: ● Preencher: preenche os valores em falta na coluna de destino. ● Tendência: prevê os valores da coluna dependente e adiciona uma coluna extra na saída que contenha os valores previstos. Coluna independente Selecione a coluna de origem de entrada com a qual você deseja executar a regressão. Coluna dependente Selecione a coluna de destino em que você deseja executar a regressão. Valores em falta Selecione o método para manipulação dos valores em falta. Valores possíveis: ● Ignorar: o algoritmo ignora os registros que contenham os valores em falta na coluna independente ou depen­ dente. ● Manter: o algoritmo retém os registros que contenham valores em falta durante o cálculo. ● Parar: o algoritmo para a execução se um valor estiver em falta na coluna independente ou na coluna depen­ dente. Permitir único ajuste Um valor booleano - se definido como verdadeiro, os coefi­ cientes com alias serão ignorados na matriz de covariância de coeficiente. Se definido como falso, um modelo com coe­ ficientes com alias produzirá um erro. Um modelo com coeficientes com alias significa que a ma­ triz quadrada x*x é única. Contrastes Selecione a lista de contrastes a ser usada para fatores que aparecem como variáveis no modelo. Nome da coluna prevista Insira um nome para a coluna recém-criada que contenha os valores previstos. 12.1.1.13 R de regressão linear múltipla As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo R de regressão linear múltipla. 164 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente Sintaxe Use este algoritmo para identificar a relação linear entre a variável dependente e uma ou mais variáveis independentes. Nota O tipo de dados da coluna usado durante a pontuação do modelo deve ser igual ao tipo de dados das colunas usado durante a construção do modelo. Propriedades do algoritmo R de regressão linear múltipla Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo. Valores possíveis: ● Preencher: preenche os valores em falta na coluna de destino. ● Tendência: prevê os valores da coluna dependente e adiciona uma coluna extra na saída que contenha os valores previstos. Colunas independentes Selecione as colunas de entrada com as quais você deseja executar a análise de regressão. Coluna dependente Selecione a coluna de destino com a qual você deseja exe­ cutar a análise de regressão. Valores em falta Selecione o método para manipulação dos valores em falta. Possíveis métodos: ● Ignorar: o algoritmo ignora os registros que contêm os valores em falta nas colunas independente ou depen­ dente. ● Manter: retém valores em falta. ● Parar: o algoritmo para a execução se um valor estiver em falta na coluna independente ou na coluna depen­ dente. Nível de confiança Insira o nível de confiança do algoritmo. O valor predetermi­ nado é 0,95. Nome da coluna prevista Insira um nome para a coluna recém-criada que contenha os valores previstos. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 165 12.1.1.14 Regressão exponencial As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo de regressão exponencial. Sintaxe Use este algoritmo para encontrar tendências nos dados. Este algoritmo executa a análise de regressão de uma variável. Ele determina como uma variável individual influencia outra variável usando a função exponencial com a metodologia de mínimo quadrado. Nota O tipo de dados da coluna usado durante a pontuação do modelo deve ser igual ao tipo de dados das colunas usado durante a construção do modelo. Propriedades de regressão exponencial Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo. Modos possíveis: ● Preencher: preenche os valores em falta na coluna de destino. ● Tendência: prevê os valores da coluna dependente e adiciona uma coluna extra na saída que contenha os valores previstos. Coluna independente Selecione a coluna de entrada com a qual você deseja exe­ cutar a análise de regressão. Coluna dependente Selecione a coluna de destino com a qual você deseja exe­ cutar a análise de regressão. Valores em falta Selecione o método para manipulação dos valores em falta. Possíveis métodos: ● Ignorar: o algoritmo ignora os registros que contenham os valores em falta nas colunas independente ou de­ pendente. ● Parar: o algoritmo para a execução se um valor está em falta na coluna independente ou na coluna dependente. Nome da coluna prevista 166 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Insira um nome para a coluna recém-criada que contenha os valores previstos. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente 12.1.1.15 Regressão geométrica As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo de regressão geométrica. Sintaxe Use este algoritmo para encontrar tendências nos dados. Este algoritmo executa a análise de regressão de uma variável. Ele determina como uma variável individual influencia outra variável usando a função geométrica com a metodologia de mínimo quadrado. Nota O tipo de dados da coluna usado durante a pontuação do modelo deve ser igual ao tipo de dados das colunas usado durante a construção do modelo. Propriedades da regressão geométrica Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo. Valores possíveis: ● Preencher: preenche os valores em falta na coluna de destino. ● Tendência: prevê os valores da coluna dependente e adiciona uma coluna extra na saída que contenha os valores previstos. Coluna independente Selecione a coluna de entrada com a qual você deseja exe­ cutar a análise de regressão. Coluna dependente Selecione a coluna de destino com a qual você deseja exe­ cutar a análise de regressão. Valores em falta Selecione o método para manipulação dos valores em falta. Possíveis métodos: ● Ignorar: o algoritmo ignora os registros que contenham os valores em falta na coluna independente ou depen­ dente. ● Parar: o algoritmo para a execução se um valor está em falta na coluna independente ou na coluna dependente Nome da coluna prevista Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente Insira um nome para a coluna recém-criada que contenha os valores previstos. PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 167 12.1.1.16 Regressão automática As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo de regressão automática. Sintaxe O algoritmo de regressão automática utiliza uma técnica chamada Minimização do risco estrutural e cria um modelo polinomial. Esse algoritmo pode manipular um grande número de atributos de entrada em modo automatizado para localizar tendências em dados. O algoritmo fornece indicadores e gráficos para assegurar que a qualidade e robustez de modelos treinados possam ser acessados facilmente. Propriedades da regressão automática Propriedade Descrição Recursos Selecione as colunas de entrada com as quais você deseja executar a análise de regressão. Variável de destino Selecione a coluna de destino com a qual você deseja exe­ cutar a análise de regressão. Nome da coluna prevista Insira um nome para a coluna recém-criada que contenha os valores previstos. 12.1.1.17 Regressão linear As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo de regressão linear. Sintaxe Use este algoritmo para encontrar tendências nos dados. Este algoritmo executa a análise de regressão de uma variável. Ele determina como uma variável individual influencia outra variável com a metodologia de mínimo quadrado. Nota O tipo de dados da coluna usado durante a pontuação do modelo deve ser igual ao tipo de dados das colunas usado durante a construção do modelo. 168 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente Propriedades da regressão linear Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo. Valores possíveis: ● Preencher: preenche os valores em falta na coluna de destino. ● Tendência: prevê os valores da coluna dependente e adiciona uma coluna extra na saída que contenha os valores previstos. Coluna independente Selecione a coluna de entrada com a qual você deseja exe­ cutar a análise de regressão. Coluna dependente Selecione a coluna de destino com a qual você deseja exe­ cutar a análise de regressão. Valores em falta Selecione o método para manipulação dos valores em falta. Valores possíveis: ● Ignorar: o algoritmo ignora os registros que contenham os valores em falta na coluna independente ou depen­ dente. ● Parar: o algoritmo para a execução se um valor está em falta na coluna independente ou na coluna dependente. Nome da coluna prevista Insira um nome para a coluna recém-criada que contenha os valores previstos. 12.1.1.18 Regressão logarítmica As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo de regressão logarítmica. Sintaxe Use este algoritmo para encontrar tendências nos dados. Este algoritmo executa a análise de regressão de uma variável. Ele determina como uma variável individual influencia outra variável usando a função logarítmica com a metodologia de mínimo quadrado. Nota O tipo de dados da coluna usado durante a pontuação do modelo deve ser igual ao tipo de dados das colunas usado durante a construção do modelo. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 169 Propriedades da regressão logarítmica Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo. Valores possíveis: ● Preencher: preenche os valores em falta na coluna de destino. ● Tendência: prevê os valores da coluna dependente e adiciona uma coluna extra na saída que contenha os valores previstos. Coluna independente Selecione a coluna de entrada com a qual você deseja exe­ cutar a análise de regressão. Coluna dependente Selecione a coluna de destino com a qual você deseja exe­ cutar a análise de regressão. Valores em falta Selecione o método para manipulação dos valores em falta. Possíveis métodos: ● Ignorar: o algoritmo ignora os registros que contenham os valores em falta na coluna independente ou depen­ dente. ● Parar: o algoritmo para a execução se um valor está em falta na coluna independente ou na coluna dependente. Nome da coluna prevista 12.1.2 Insira um nome para a coluna recém-criada que contenha os valores previstos. Valores atípicos Os algoritmos de valor atípico que estão disponíveis em Expert Analytics. 12.1.2.1 Algoritmo HANA de detecção de anormalidade As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo HANA de detecção de anormalidade. Sintaxe Use este algoritmo para encontrar modelos nos dados que não estejam de acordo com o comportamento esperado. Nota A criação de modelos usando o algoritmo HANA de detecção de anormalidade não é suportada. 170 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente Propriedades do algoritmo HANA de detecção de anormalidade Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo. Colunas independentes Selecione as colunas de origem de entrada. Valores em falta Selecione o método para manipulação dos valores em falta. Valores possíveis: ● Ignorar: o algoritmo ignora os registros que contenham os valores em falta na coluna independente ou depen­ dente. ● Manter: o algoritmo retém os registros que contenham valores em falta durante o cálculo. Porcentagem de anomalias Insira o valor percentual que indica a proporção de anorma­ lidades nos dados de origem. O valor predeterminado é 10. Método de detecção de anomalia Selecione o método de detecção de anomalia. ● Por distância a partir centro ● Por soma de distâncias a partir de todos os centros Iterações máximas Insira o número de iterações permitido para localização de clusters. O valor predeterminado é 100. Método de cálculo do centro Selecione o método a ser usado para cálculo inicial do cen­ tro do cluster. Tipo de normalização Selecione o tipo de normalização. Número de clusters Insira o número de grupos para clustering. Número de threads Insira o número de threads que o algoritmo deve usar du­ rante a execução. O valor predeterminado é 1. Limite de saída Insira o valor limite para a saída das iterações. O valor pre­ determinado é 0,0001. Medida da distância Insira a medida para calcular a distância entre os registros e os centros do cluster. Nome da coluna prevista Insira um nome para a nova coluna que contenha os valores previstos. 12.1.2.2 Algoritmo HANA de teste de intervalo interquartil As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo HANA do intervalo interquartil. Sintaxe Use este algoritmo para identificar valores atípicos com base na distribuição estatística entre o primeiro e terceiro quartis. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 171 Nota ● Os dados de entrada para o algoritmo de teste IQR (intervalo interquartil) deve ter pelo menos 4 linhas. ● A criação de modelos usando o algoritmo HANA de teste de intervalo interquartil não é suportada. Propriedades do algoritmo HANA de teste de intervalo interquartil Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo. Valores possíveis: ● Exibir valores atípicos: adiciona uma coluna booleana aos dados de entrada, especificando se o valor corres­ pondente é atípico. ● Remover valores atípicos: remove os valores atípicos dos dados de entrada. Coluna independente Selecione uma coluna de origem de entrada. Valores em falta Selecione o método para manipulação dos valores em falta. Possíveis métodos: ● Ignorar: o algoritmo ignora os registros que contenham os valores em falta na coluna independente ou depen­ dente. ● Manter: o algoritmo retém os registros que contenham valores em falta durante o cálculo. Coeficiente limitador Insira o desvio permitido para os valores do intervalo inter­ quartil. O valor predeterminado é 1,5. Nome da coluna prevista Insira um nome para a nova coluna que contenha os valores previstos. 12.1.2.3 Intervalo interquartil As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo do intervalo interquartil . Sintaxe Use este algoritmo para identificar valores atípicos com base na distribuição estatística entre o primeiro e terceiro quartis. 172 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente Nota ● Os dados de entrada para o algoritmo IQR (intervalo interquartil) deve ter pelo menos 4 linhas. ● A criação de modelos usando o algoritmo IQR (intervalo interquartil) não é suportada. Propriedades do algoritmo de intervalo interquartil Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo. Valores possíveis: ● Exibir valores atípicos: adiciona uma coluna booleana aos dados de entrada, especificando se o valor corres­ pondente é atípico. ● Remover valores atípicos: remove os valores atípicos dos dados de entrada. Recurso Selecione a coluna de entrada com a qual você deseja exe­ cutar a análise. Valores em falta Selecione o método para manipulação dos valores em falta. Possíveis métodos: ● Ignorar: o algoritmo ignora os registros que contenham os valores em falta na coluna independente ou depen­ dente. ● Parar: o algoritmo para a execução se um valor está em falta na coluna independente ou na coluna dependente. Coeficiente limitador Insira o desvio permitido para os valores do intervalo inter­ quartil. O valor predeterminado é 1,5. Nome da coluna prevista Insira um nome para a nova coluna que contenha os valores previstos. 12.1.2.4 Valor atípico vizinho mais próximo As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo do valor atípico vizinho mais próximo. Sintaxe Use este algoritmo para identificar valores atípicos com base no número de vizinhos (N) e na distância média dos valores comparados aos seus vizinhos N mais próximos. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 173 Nota A criação de modelos usando o valor atípico vizinho mais próximo não é suportada. Propriedades do valor atípico vizinho mais próximo Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo. Valores possíveis: ● Exibir valores atípicos: adiciona uma coluna booleana aos dados de entrada, especificando se o valor corres­ pondente é atípico. ● Remover valores atípicos: remove os valores atípicos dos dados de entrada. Recurso Selecione a coluna de entrada com a qual você deseja exe­ cutar a análise. Valores em falta Selecione o método para manipulação dos valores em falta. Possíveis métodos: ● Ignorar: o algoritmo ignora os registros que contenham os valores em falta na coluna independente ou depen­ dente. ● Parar: o algoritmo para a execução se um valor está em falta na coluna independente ou na coluna dependente. Contagem da vizinhança Insira o número de vizinhos para determinar distâncias. O valor predeterminado é 5. Número de valores atípicos Insira o número de valores atípicos que deseja remover. Nome da coluna prevista Insira um nome para a nova coluna que contenha os valores previstos. 12.1.2.5 Teste de variância HANA As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo do teste de variância HANA. Sintaxe O teste de variância HANA identifica valores atípicos em um conjunto de dados numéricos. Os limites inferior e superior dos dados são calculados com base na média e no desvio padrão dos dados e no multiplicador especificado por você. 174 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente O multiplicador é um coeficiente do tipo duplo que o ajuda a testar se todos os valores de um vetor numérico estão no intervalo. Se um valor estiver fora do intervalo, ele sugere que o valor não passe no teste de variação, sendo marcado portanto como atípico. Nota A criação de modelos usando o algoritmo HANA de detecção de anormalidade não é suportada. Propriedades do teste de variância HANA Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo. ● Exibir valores atípicos: adiciona uma coluna booleana aos dados de entrada, especificando se o valor corres­ pondente é atípico. ● Remover valores atípicos: remove os valores atípicos dos dados de entrada. Colunas independentes Selecione as colunas de origem de entrada. Valores em falta Selecione o método para manipulação dos valores em falta. Possíveis métodos: ● Ignorar: o algoritmo ignora os registros que contenham os valores em falta na coluna independente ou depen­ dente. ● Manter: o algoritmo retém os registros que contenham valores em falta durante o cálculo. Multiplicador Insira o valor do Multiplicador para decidir o intervalo do li­ mite Inferior e Superior e identificar os valores atípicos. O valor predeterminado é 3,0. Nota O valor informado deve ser inteiro e positivo. Número de threads Insira o número de threads que o algoritmo deve usar du­ rante a execução. Nome da coluna prevista Insira um nome para a nova coluna que contenha os valores previstos. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 175 12.1.3 Série cronológica Os algoritmos de série cronológica que estão disponíveis em Expert Analytics. 12.1.3.1 Algoritmo HANA de amortecimento exponencial único As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo HANA de amortecimento exponencial individual. Sintaxe Use este algoritmo para amortecer os dados de origem. Nota A criação de modelos usando o algoritmo HANA de amortecimento exponencial único não é suportada. Propriedades de HANA de amortecimento exponencial único Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo. ● Tendência: exibe os dados de origem junto com os va­ lores previstos para um conjunto de dados informado. ● Previsão: exibe os valores previstos para o período in­ formado. Variável de destino Selecione a coluna de destino com a qual você deseja exe­ cutar a análise de série de tempo. Período Selecione o período para a previsão. Períodos por ano Selecione o período para a previsão. Esta opção só fica ati­ vada se você selecionar "Personalizar" para "Período". Ano inicial Insira o ano do qual as observações devem ser considera­ das. Por exemplo, 2009, 1987, 2019. Período inicial Insira o período do qual as observações devem ser conside­ radas. O valor predeterminado é 1. Períodos a serem previstos Insira o número de períodos a serem previstos. Esse valor é usado apenas se o modo de saída é previsto. Nome da coluna prevista Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores previstos. 176 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente Propriedade Descrição Valores de ano Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores de ano. Valores de trimestre Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores de trimestre. Valores de mês Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores de mês. Valores de período Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores de período. Alfa Insira uma constante de amortecimento para observações de amortecimento (parâmetros de base). Intervalo: 0-1. 12.1.3.2 Algoritmo HANA de amortecimento exponencial duplo As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo HANA de amortecimento exponencial duplo. Sintaxe Use este algoritmo para amortecer os dados de origem. Nota A criação de modelos usando o algoritmo HANA de amortecimento exponencial duplo não é suportada. Propriedades do algoritmo HANA de amortecimento exponencial duplo Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo. ● Tendência: exibe os dados de origem junto com os va­ lores previstos para um conjunto de dados informado. ● Previsão: exibe os valores previstos para o período in­ formado. Variável de destino Selecione a coluna de destino com a qual você deseja exe­ cutar a análise de série de tempo. Período Selecione o período para a previsão. Períodos por ano Selecione o período para a previsão. Esta opção só fica ati­ vada se você selecionar "Personalizar" para "Período". Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 177 Propriedade Descrição Ano inicial Insira o ano do qual as observações devem ser considera­ das. Por exemplo, 2009, 1987, 2019. Período inicial Insira o período do qual as observações devem ser conside­ radas. Períodos a serem previstos Insira o número de períodos a serem previstos. Esse valor é usado apenas se o modo de saída é previsto. Nome da coluna prevista Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores previstos. Valores de ano Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores de ano. Valores de trimestre Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores de trimestre. Valores de mês Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores de mês. Valores de período Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores de período. Alfa Insira uma constante de amortecimento para observações de amortecimento (parâmetros de base). Intervalo: 0-1. Beta Insira uma constante de amortecimento para encontrar os parâmetros de tendência. Intervalo: 0-1. 12.1.3.3 Algoritmo HANA de amortecimento exponencial triplo As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo HANA de amortecimento exponencial triplo. Sintaxe Use este algoritmo para amortecer os dados de origem e identificar tendências sazonais nos dados. Nota A criação de modelos usando o algoritmo HANA de amortecimento exponencial triplo não é suportada. 178 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente Propriedades de HANA de amortecimento exponencial triplo Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo. ● Tendência: exibe os dados de origem junto com os va­ lores previstos para um conjunto de dados informado. ● Previsão: exibe os valores previstos para o período in­ formado. Variável de destino Selecione a coluna de destino com a qual você deseja exe­ cutar a análise de série de tempo. Período Selecione o período para a previsão. Períodos por ano Selecione o período para a previsão. Esta opção só fica ati­ vada se você selecionar "Personalizar" para "Período". Ano inicial Insira o ano do qual as observações devem ser considera­ das. Por exemplo, 2009, 1987, 2019. Período inicial Insira o período do qual as observações devem ser conside­ radas. Períodos a serem previstos Insira o número de períodos a serem previstos. Esse valor é usado apenas se o modo de saída é previsto. Nome da coluna prevista Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores previstos. Valores de ano Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores de ano. Valores de trimestre Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores de trimestre. Valores de mês Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores de mês. Valores de período Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores de período. Alfa Insira uma constante de amortecimento para observações de amortecimento (parâmetros de base). Intervalo: 0-1. Beta Insira uma constante de amortecimento para encontrar os parâmetros de tendência. Intervalo: 0-1. Gama Insira uma constante de amortecimento para encontrar os parâmetros de tendência sazonal. Intervalo: 0-1. 12.1.3.4 HANA R de amortecimento exponencial triplo As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo HANA R de amortecimento exponencial triplo. Sintaxe Use este algoritmo para amortecer os dados de origem e identificar tendências sazonais nos dados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 179 Propriedades do algoritmo R de amortecimento exponencial triplo Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo. ● Tendência: exibe os dados de origem junto com os va­ lores previstos para um conjunto de dados informado. ● Previsão: exibe os valores previstos para o período in­ formado. Variável de destino Selecione a coluna de destino com a qual você deseja exe­ cutar a análise de série de tempo. Período Selecione o período para a previsão. Períodos por ano Selecione o período para a previsão. Esta opção só fica ati­ vada se você selecionar "Personalizar" para "Período". Ano inicial Insira o ano do qual as observações devem ser considera­ das. Por exemplo, 2009, 1987, 2019. Período inicial Insira o período do qual as observações devem ser conside­ radas. Períodos a serem previstos Insira o número de períodos a serem previstos. Esse valor é usado apenas se o modo de saída é previsto. Nome da coluna prevista Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores previstos. Valores de ano Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores de ano. Valores de trimestre Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores de trimestre. Valores de mês Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores de mês. Valores de período Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores de período. Alfa Insira uma constante de amortecimento para observações de amortecimento (parâmetros de base). Intervalo: 0-1. Beta Insira uma constante de amortecimento para encontrar os parâmetros de tendência. Intervalo: 0-1. Gama Insira uma constante de amortecimento para encontrar os parâmetros de tendência sazonal. Intervalo: 0-1. Sazonal Selecione o tipo de algoritmo de amortecimento exponen­ cial HoltWinters. Nível de confiança Insira o nível de confiança do algoritmo. Nº de observações periódicas Insira o número de observações periódicas necessárias para iniciar o cálculo. Nível Insira o valor inicial para o nível (a[0]) (l.start). Por exemplo: 0.4. 180 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente Propriedade Descrição Tendência Insira o valor inicial para encontrar os parâmetros de ten­ dência (b[0]) (b.start). Por exemplo: 0.4. Estação Insira os valores iniciais para encontrar os parâmetros sazo­ nais (s.start). O valor depende da coluna selecionada. Por exemplo, se você selecionar trimestre como período, deverá inserir quatro valores dobrados. Entradas do otimizador Insira os valores iniciais de alfa, beta e gama necessários para o otimizador. Por exemplo: 0.3, 0.1, 0.1. 12.1.3.5 R de amortecimento exponencial individual As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo R de amortecimento exponencial individual. Sintaxe Use este algoritmo para amortecer os dados de origem. Nota A criação de modelos usando o algoritmo R de amortecimento exponencial único não é suportada. Propriedades do algoritmo R de amortecimento exponencial individual Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo. ● Tendência: exibe os dados de origem junto com os va­ lores previstos para um conjunto de dados informado. ● Previsão: exibe os valores previstos para o período in­ formado. Variável de destino Selecione a coluna de destino com a qual você deseja exe­ cutar a análise de série de tempo. Período Selecione o período para a previsão. Períodos por ano Selecione o período para a previsão. Esta opção só fica ati­ vada se você selecionar "Personalizar" para "Período". Ano inicial Insira o ano do qual as observações devem ser considera­ das. Por exemplo, 2009, 1987, 2019. Período inicial Insira o período do qual as observações devem ser conside­ radas. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 181 Propriedade Descrição Períodos a serem previstos Insira o número de períodos a serem previstos. Nome da coluna prevista Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores previstos. Valores de ano Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores de ano. Valores de trimestre Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores de trimestre. Valores de mês Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores de mês. Valores de período Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores de período. Alfa Insira uma constante de amortecimento para observações de amortecimento (parâmetros de base). O valor predeter­ minado é 0,3. Intervalo: 0-1. Nível de confiança Insira o nível de confiança do algoritmo. Nº de observações periódicas Insira o número de observações periódicas necessárias para iniciar o cálculo. O valor predeterminado é 2. Nível Insira o valor inicial para o nível (a[0]) (l.start). Por exemplo: 0.4. 12.1.3.6 R de amortecimento exponencial duplo As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo R de amortecimento exponencial duplo. Sintaxe Use este algoritmo para amortecer os dados de origem e identificar tendências sazonais nos dados. Nota A criação de modelos usando o algoritmo R de amortecimento exponencial duplo não é suportada. 182 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente Propriedades do algoritmo de amortecimento exponencial duplo Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo. ● Tendência: exibe os dados de origem junto com os va­ lores previstos para um conjunto de dados informado. ● Previsão: exibe os valores previstos para o período in­ formado. Variável de destino Selecione a coluna de destino com a qual você deseja exe­ cutar a análise de série de tempo. Período Selecione o período para a previsão. Períodos por ano Selecione o período para a previsão. Esta opção só fica ati­ vada se você selecionar "Personalizar" para "Período". Ano inicial Insira o ano do qual as observações devem ser considera­ das. Por exemplo, 2009, 1987, 2019. Período inicial Insira o período do qual as observações devem ser conside­ radas. Períodos a serem previstos Insira o número de períodos a serem previstos. Nome da coluna prevista Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores previstos. Valores de ano Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores de ano. Valores de trimestre Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores de trimestre. Valores de mês Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores de mês. Valores de período Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores de período. Alfa Insira uma constante de amortecimento para observações de amortecimento (parâmetros de base). O valor predeter­ minado é 0,3. Intervalo: 0-1. Beta Insira uma constante de amortecimento para localizar parâ­ metros de tendência. O valor padrão é 0.1. Intervalo: 0-1. Nível de confiança Insira o nível de confiança do algoritmo. Nº de observações periódicas Insira o número de observações periódicas necessárias para iniciar o cálculo. O valor predeterminado é 2. Nível Insira o valor inicial para o nível (a[0]) (l.start). Por exemplo: 0.4. Tendência Insira o valor inicial para encontrar os parâmetros de ten­ dência (b[0]) (b.start). Por exemplo: 0.4. Entradas do otimizador Insira os valores iniciais de alfa, beta e gama necessários para o otimizador. Por exemplo: 0.3, 0.1, 0.1. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 183 12.1.3.7 R de amortecimento exponencial triplo As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo R de amortecimento exponencial triplo. Sintaxe Use este algoritmo para amortecer os dados de origem e identificar tendências sazonais nos dados. Nota A criação de modelos usando o algoritmo R de amortecimento exponencial triplo não é suportada. Propriedades do algoritmo R de amortecimento exponencial triplo Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo. ● Tendência: exibe os dados de origem junto com os va­ lores previstos para um conjunto de dados informado. ● Previsão: exibe os valores previstos para o período in­ formado. Variável de destino Selecione a coluna de destino com a qual você deseja exe­ cutar a análise de série de tempo. Período Selecione o período para a previsão. Períodos por ano Selecione o período para a previsão. Esta opção só fica ati­ vada se você selecionar "Personalizar" para "Período". Ano inicial Insira o ano do qual as observações devem ser considera­ das. Por exemplo, 2009, 1987, 2019. Período inicial Insira o período do qual as observações devem ser conside­ radas. Períodos a serem previstos Insira o número de períodos a serem previstos. Nome da coluna prevista Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores previstos. Valores de ano Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores de ano. Valores de trimestre Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores de trimestre. Valores de mês Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores de mês. Valores de período Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores de período. 184 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente Propriedade Descrição Alfa Insira uma constante de amortecimento para observações de amortecimento (parâmetros de base). O valor predeter­ minado é 0,3. Intervalo: 0-1. Beta Insira uma constante de amortecimento para encontrar os parâmetros de tendência. O valor predeterminado é 0,1. In­ tervalo: 0-1. Gama Insira uma constante de amortecimento para encontrar os parâmetros de tendência sazonal. O valor predeterminado é 0,1. Sazonal Selecione o tipo de algoritmo de amortecimento exponen­ cial HoltWinters. Nível de confiança Insira o nível de confiança do algoritmo. Nº de observações periódicas Insira o número de observações periódicas necessárias para iniciar o cálculo. O valor predeterminado é 2. Nível Insira o valor inicial para o nível (a[0]) (l.start). Por exemplo: 0.4. Tendência Insira o valor inicial para encontrar os parâmetros de ten­ dência (b[0]) (b.start). Por exemplo: 0.4. Estação Insira os valores iniciais para encontrar os parâmetros sazo­ nais (s.start). O valor depende da coluna selecionada. Por exemplo, se você selecionar trimestre como período, deverá inserir quatro valores dobrados. Entradas do otimizador Insira os valores iniciais de alfa, beta e gama necessários para o otimizador. Por exemplo: 0.3, 0.1, 0.1. 12.1.3.8 Amortecimento exponencial triplo As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo de amortecimento exponencial triplo. Sintaxe Use este algoritmo para amortecer os dados de origem e identificar tendências sazonais nos dados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 185 Propriedades do logaritmo de amortecimento exponencial triplo Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo. ● Tendência: exibe os dados de origem junto com os va­ lores previstos para um conjunto de dados informado. ● Previsão: exibe os valores previstos para o período in­ formado. Variável de destino Selecione a coluna de destino com a qual você deseja exe­ cutar a análise de série de tempo. Considerar coluna de datas Selecione esta opção para especificar se a coluna de datas deve ou não ser usada. Coluna de datas Insira o nome da coluna que contenha valores de data. Período Selecione o período para a previsão. Períodos por ano Selecione o período para a previsão. Esta opção só fica ati­ vada se você selecionar "Personalizar" para "Período". Ano inicial Insira o ano do qual as observações devem ser considera­ das. Por exemplo, 2009, 1987, 2019. Período inicial Insira o período do qual as observações devem ser conside­ radas. Períodos a serem previstos Insira o número de períodos a serem previstos. Nome da coluna prevista Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores previstos. Valores de ano Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores de ano. Valores de trimestre Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores de trimestre. Valores de mês Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores de mês. Valores de período Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores de período. Alfa Insira uma constante de amortecimento para observações de amortecimento (parâmetros de base). O valor predeter­ minado é 0,3. Intervalo: 0-1. Beta Insira uma constante de amortecimento para encontrar os parâmetros de tendência. O valor predeterminado é 0,1. In­ tervalo: 0-1. Gama Insira uma constante de amortecimento para encontrar os parâmetros de tendência sazonal. O valor predeterminado é 0,1. Intervalo: 0-1. 186 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente 12.1.4 Árvores de decisão Os algoritmos de árvore de decisão que estão disponíveis em Expert Analytics. 12.1.4.1 HANA C 4.5 As propriedades que podem ser configuradas para o algoritmo HANA C 4.5. Sintaxe Use este algoritmo para classificar observações em grupos e prever uma ou mais variáveis discretas com base em outra variáveis. Nota O tipo de dados da coluna usado durante a pontuação do modelo deve ser igual ao tipo de dados das colunas usado durante a construção do modelo. Propriedades do algoritmo HANA C 4.5 Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo. Valores possíveis: ● Tendência: prevê os valores da coluna dependente e adiciona uma coluna extra à saída que contenha os va­ lores previstos. ● Preenchimento: preenche os valores em falta na coluna de destino. Recursos Selecione as colunas de entrada com as quais você deseja executar a análise. Variável de destino Selecione a coluna de destino com a qual você deseja exe­ cutar a análise. Nota Ele só aceita coluna com tipo de dados inteiros. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 187 Propriedade Descrição Valores em falta Selecione o método para manipulação dos valores em falta. Possíveis métodos: ● Ignorar: o algoritmo ignora os registros que contenham os valores em falta na coluna independente ou depen­ dente. ● Manter: o algoritmo retém os registros que contenham valores em falta durante o cálculo. Porcentagem de dados de entrada Insira o percentual de dados a ser considerado na análise. Divisão mínima Insira o número de registros, além do qual a divisão do nó folha não é permitida. O valor predeterminado é 0. Colunas Selecione as colunas independentes que contenham valores numéricos. Intervalos de posições Inserir intervalos de posições. Nome da coluna prevista Insira um nome para a nova coluna que contenha os valores previstos. Número de threads Insira o número de threads que o algoritmo deve usar du­ rante a execução. O valor predeterminado é 1. 12.1.4.2 HANA R de árvore CNR As propriedades que podem ser configuradas para o algoritmo HANA R de árvore CNR. Sintaxe Use este algoritmo para classificar observações em grupos e prever uma ou mais variáveis discretas com base em outra variáveis. No entanto, você pode usar este algoritmo para identificar tendências nos dados. Nota ● O pacote "rpart" que faz parte do R 2.15 não processa nomes de coluna com espaço nem caracteres especiais. O pacote "rpart" suporta apenas formato de nome de coluna de entrada suportado pelo dataframe R. ● Nomes de coluna independente usados durante a pontuação do modelo devem ser iguais aos nomes de coluna independente usados durante a criação do modelo. ● Nomes de coluna que contenham espaços ou qualquer outro caractere especial diferente de ponto (.) não são suportados. 188 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente Propriedades do algoritmo HANA R de árvore CNR Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo. Valores possíveis: ● Tendência: prevê os valores da coluna dependente e adiciona uma coluna extra à saída que contenha os va­ lores previstos. ● Preenchimento: preenche os valores em falta na coluna de destino. Recursos Selecione as colunas de entrada com as quais você deseja executar a análise. Variável de destino Selecione a coluna de destino com a qual você deseja exe­ cutar a análise. Valores em falta Selecione o método para manipulação dos valores em falta. Valores possíveis: ● Ignorar: o algoritmo ignora os registros que contenham os valores em falta na coluna independente ou depen­ dente. ● Manter: o algoritmo retém os registros que contenham valores em falta durante o cálculo. Tipo de algoritmo Selecione o tipo de análise que deseja que o algoritmo exe­ cute. Valores possíveis: ● Classificação: use este método se a variável depen­ dente tiver valores de categoria. ● Regressão: use este método - se a variável dependente tiver valores numéricos. Divisão mínima Insira um número mínimo de observações necessárias para divisão de um nó. O valor predeterminado é 10. Critérios de divisão Selecione os critérios de divisão do nó. Valores possíveis: ● Gini: impureza Gini ● Informações: ganho de informações. Nome da coluna prevista Insira um nome para a coluna recém-criada que contenha os valores previstos. Parâmetro de complexidade Insira o parâmetro de complexidade que economiza o tempo de cálculo, evitando qualquer divisão que não me­ lhore o ajuste. O valor predeterminado é 0,005. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 189 Propriedade Descrição Profundidade máxima Insira o nível máximo do nó na árvore final com o nó raiz computado como nível 0. Nota Se a profundidade máxima for maior que 30, o algoritmo não produz os resultados esperados (em máquinas de 32 bits). Validação cruzada Insira o número de validações cruzadas. Um valor maior de validação cruzada aumenta o tempo de cálculo e produz re­ sultados mais precisos. Probabilidade prioritária Insira o vetor de probabilidades prioritárias. Utilizar substituto Selecione o substituto para usar no processo de repartição. Valores possíveis: ● Exibir apenas - uma observação com um valor em falta para a regra de divisão primária não será enviada aos níveis inferiores da árvore. ● Utilizar substituto - use esta opção para dividir objetos sem a variável principal; se todos os substitutos estive­ rem em falta, a observação não será dividida. ● Interromper se estiver em falta – se todos os substitu­ tos estiverem em falta, a observação será enviada na direção majoritária. Estilo de substituto Insira o estilo que controla a seleção do melhor substituto. Valores possíveis: ● Usar classificação correta total - o algoritmo usa o nú­ mero total de classificações corretas para encontrar uma variável substituta potencial. ● Usar percentual de casos que não estão em falta - o al­ goritmo usa o percentual de casos que não estão em falta, classificados para encontrar um substituto poten­ cial. Substituto máximo Insira o número máximo de substitutos a ser retido em cada nó de uma árvore. Mostrar probabilidade Selecione a caixa de seleção Mostrar probabilidade para ob­ ter a probabilidade de valores previstos durante a pontua­ ção de um modelo de classificação. 12.1.4.3 HANA CHAID As propriedades que podem ser configuradas para o algoritmo HANA CHAID. 190 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente Sintaxe CHAID significa detecção de interação automática de chi-quadrado. CHAID é um método de classificação para criação de árvores de decisões usando estatísticas chi-quadrado para identificar divisões ideais. Nota O tipo de dados da coluna usado durante a pontuação do modelo deve ser igual ao tipo de dados das colunas usado durante a construção do modelo. HANA CHAID Propriedades Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo Valores possíveis: ● Tendência: prevê os valores da coluna dependente e adiciona uma coluna extra à saída que contenha os va­ lores previstos. ● Preenchimento: preenche os valores em falta na coluna de destino. Recursos Selecione as colunas de entrada com as quais você deseja executar a análise. Variável de destino Selecione a coluna de destino com a qual você deseja exe­ cutar a análise. Nota Ele só aceita coluna com tipo de dados inteiros. Valores em falta Selecione o método para manipulação dos valores em falta. Valores possíveis: ● Ignorar: o algoritmo ignora os registros que contenham os valores em falta na coluna independente ou depen­ dente. ● Manter: o algoritmo retém os registros que contenham valores em falta durante o cálculo. Porcentagem de dados de entrada Insira o percentual de dados a ser considerado na análise. Divisão mínima Insira o número mínimo de registros de um nó, além do qual não será permitida a divisão do nó. O valor predeterminado é 0. Profundidade máxima Insira a profundidade máxima da árvore. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 191 Propriedade Descrição Nome da coluna Selecione o nome da coluna independente que contenha va­ lores numéricos. Inserir intervalos de posições Inserir intervalos de posições. Nome da coluna prevista Insira um nome para a nova coluna que contenha os valores previstos. Número de threads Insira o número de threads que o algoritmo deve usar du­ rante a execução. 12.1.4.4 R de árvore CNR As propriedades que podem ser configuradas para o algoritmo R de árvore CNR. Sintaxe Use este algoritmo para classificar observações em grupos e prever uma ou mais variáveis discretas com base em outra variáveis. No entanto, você pode usar este algoritmo para identificar tendências nos dados. Nota ● O pacote "rpart" que faz parte do R 2.15 não processa nomes de coluna com espaço nem caracteres especiais. O pacote "rpart" suporta apenas formato de nome de coluna de entrada suportado pelo dataframe R. ● Nomes de coluna independente usados durante a pontuação do modelo devem ser iguais aos nomes de coluna independente usados durante a criação do modelo. ● Nomes de coluna que contenham espaços ou qualquer outro caractere especial diferente de ponto (.) não são suportados. Propriedades do algoritmo R de árvore CNR Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo. Valores possíveis: ● Tendência: prevê os valores da coluna dependente e adiciona uma coluna extra à saída que contenha os va­ lores previstos. ● Preenchimento: preenche os valores em falta na coluna de destino. 192 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente Propriedade Descrição Recursos Selecione as colunas de entrada com as quais você deseja executar a análise. Variável de destino Selecione a coluna de destino com a qual você deseja exe­ cutar a análise. Valores em falta Selecione o método para manipulação dos valores em falta. Possíveis métodos: ● Rpart: o algoritmo exclui todas as observações que não têm a coluna dependente. No entanto, ele retém as ob­ servações para as quais uma ou mais colunas indepen­ dentes estão em falta. ● Ignorar: o algoritmo ignora os registros que contenham os valores em falta na coluna independente ou depen­ dente. ● Manter: o algoritmo retém os registros que contenham valores em falta durante o cálculo. ● Parar: o algoritmo para a execução se um valor está em falta na coluna independente ou na coluna dependente. Tipo de algoritmo Selecione o tipo de análise que deseja que o algoritmo exe­ cute. Valores possíveis: ● Classificação: use este tipo - se a variável dependente tiver valores de categoria. ● Regressão: use este tipo - se a variável dependente ti­ ver valores numéricos. Divisão mínima Insira um número mínimo de observações necessárias para divisão de um nó. O valor predeterminado é 10. Critérios de divisão Selecione os critérios de divisão do nó. Valores possíveis: ● Gini: impureza Gini ● Informações: ganho de informações. Nome da coluna prevista Insira um nome para a coluna recém-criada que contenha os valores previstos. Parâmetro de complexidade Insira o parâmetro de complexidade que economiza o tempo de cálculo, evitando qualquer divisão que não me­ lhore o ajuste. O valor predeterminado é 0,005. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 193 Propriedade Descrição Profundidade máxima Insira o nível máximo do nó na árvore final com o nó raiz computado como nível 0. Nota Se a profundidade máxima for maior que 30, o algoritmo não produz os resultados esperados (em máquinas de 32 bits). Validação cruzada Insira o número de validações cruzadas. Um valor maior de validação cruzada aumenta o tempo de cálculo e produz re­ sultados mais precisos. Probabilidade prioritária Insira o vetor de probabilidades prioritárias. Utilizar substituto Selecione o substituto para usar no processo de repartição. Valores possíveis: ● Exibir apenas - uma observação com um valor em falta para a regra de divisão primária não será enviada aos níveis inferiores da árvore. ● Utilizar substituto - use esta opção para dividir objetos sem a variável principal; se todos os substitutos estive­ rem em falta, a observação não será dividida. ● Interromper se estiver em falta - se todos os substitu­ tos estiverem em falta, a observação será enviada na direção majoritária. Estilo de substituto Insira o estilo que controla a seleção do melhor substituto. Valores possíveis: ● Usar classificação correta total - o algoritmo usa o nú­ mero total de classificações corretas para encontrar uma variável substituta potencial. ● Usar percentual de casos que não estão em falta - o al­ goritmo usa o percentual de casos que não estão em falta, classificados para encontrar um substituto poten­ cial. Substituto máximo Insira o número máximo de substitutos a ser retido em cada nó de uma árvore. Mostrar probabilidade Selecione a caixa de seleção Mostrar probabilidade para ob­ ter a probabilidade de valores previstos durante a pontua­ ção de um modelo de classificação. 12.1.5 Rede neural Os algoritmos de rede neural que estão disponíveis em Expert Analytics. 194 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente 12.1.5.1 R de rede neural MONMLP As propriedades que podem ser configuradas para o algoritmo R de rede neural MONMLP. Sintaxe Use este algoritmo para previsão, classificação e reconhecimento de padrão estatístico usando as funções da biblioteca R. Nota R não suporta armazenamento PMML para rede neural MONMLP. Propriedades do algoritmo R de rede neural MONMLP Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo. Valores possíveis: ● Tendência: prevê os valores da coluna dependente e adiciona uma coluna extra à saída que contenha os va­ lores previstos. ● Preenchimento: preenche os valores em falta na coluna de destino. Recursos Selecione as colunas de entrada com as quais você deseja executar a análise. Variável de destino Selecione a coluna de destino com a qual você deseja exe­ cutar a análise. Neurônios da camada1 oculta Insira o número de nós/neurônios na primeira camada oculta (hidden1). O valor predeterminado é 5. Nome da coluna prevista Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores previstos. Função de transferência de camada oculta Selecione a função de ativação a ser usada para a camada oculta (Th). Função de transferência de camada de saída Selecione a função de ativação a ser usada para a camada de saída (To). Derivativo de função de transferência de camada oculta Selecione o derivativo da função de ativação de camada oculta (Th.prime). Derivativo de função de transferência de camada de saída Selecione o derivativo da função de ativação de camada de saída (To.prime). Neurônios da camada2 oculta Insira o número de nós/neurônios na segunda camada oculta (hidden2). O valor predeterminado é 0. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 195 Propriedade Descrição Iterações máximas Insira o número máximo de iterações para o algoritmo de otimização (iter.max). O valor predeterminado é 5000. Colunas com monotonicidade Insira os índices de coluna à qual você deseja aplicar a res­ trição de monotonicidade (monotone). Iterações de treinamento Insira o número de iterações de treinamento após as quais o cálculo da função de custos será interrompido (iter.stop­ ped). Pesos iniciais Insira um vetor de peso inicial (init.weights). Exceções máximas Insira o número máximo de exceções para a rotina de otimi­ zação (max.exceptions). Escalar coluna dependente Para escalar colunas dependentes até a média zero e varia­ ção unitária antes do ajuste, selecione Verdadeiro (scale.y) Agregação bootstrap necessária Para usar a agregação bootstrap, selecione Verdadeiro (bag). Testes para evitar mínimos locais Insira o número de testes repetidos para evitar mínimos lo­ cais (n.trials). Número de membros do conjunto Insira o número de membros do conjunto a serem ajustados (n.ensemble) 12.1.5.2 R de rede neural NNet As propriedades que podem ser configuradas para o algoritmo R de rede neural NNet. Sintaxe Use este algoritmo para previsão, classificação e reconhecimento de padrão estatístico usando as funções da biblioteca R. 196 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente Propriedades do algoritmo R de rede neural NNet Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo. Valores possíveis: ● Tendência: prevê os valores da coluna dependente e adiciona uma coluna extra à saída que contenha os va­ lores previstos. ● Preenchimento: preenche os valores em falta na coluna de destino. Recursos Selecione as colunas de entrada com as quais você deseja executar a análise. Variável de destino Selecione a coluna de destino com a qual você deseja exe­ cutar a análise. Valores em falta Selecione o método para manipulação dos valores em falta. Valores possíveis: ● Ignorar: o algoritmo ignora os registros que contenham os valores em falta na coluna independente ou depen­ dente. ● Manter: O algoritmo retém valores em falta. ● Parar: o algoritmo para se um valor estiver em falta na coluna independente ou na coluna dependente. Neurônios da camada oculta Insira o número de nós/neurônios na camada oculta. O va­ lor predeterminado é 5. Nome da coluna prevista Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores previstos. Tipo de algoritmo Selecione o tipo de análise que deseja que o algoritmo exe­ cute. Ignorar camada oculta Para adicionar conexões skip-layer da entrada para a saída, selecione Verdadeiro. Saída linear Para obter uma saída linear, selecione Verdadeiro. Se você selecionar o tipo de algoritmo Classificação, este valor de­ verá ser verdadeiro. Usar Softmax Selecione Verdadeiro para utilizar os ajustes "modelo de log linear" e "probabilidade condicional máxima". Linout, entropy, softmax e censored são mutuamente exclu­ dentes. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 197 Propriedade Descrição Usar entropia Para utilizar o ajuste de "probabilidade condicional má­ xima", selecione Verdadeiro. Por padrão, o algoritmo usa o método dos mínimos quadrados. Valores possíveis: ● Verdadeiro: use o ajuste "probabilidade condicional máxima". ● Falso: use o método dos mínimos quadrados. Usar Censored Para softmax, uma linha de (0,1,1) indica um exemplo das classes 2 e 3, mas para censored, indica um exemplo das classes 2 ou 3. Intervalo Insira pesos iniciais aleatórios [-rang, rang]. Defina este va­ lor como 0,5 a menos que a entrada seja grande. Se a en­ trada for grande, escolha o intervalo usando a fórmula: rang * max(|x|) <= 1. Decaimento de peso Insira um valor usado para cálculo de novos pesos (weight decay). Iterações máximas Insira o número máximo de iterações permitidas. Matriz hessiana necessária Para retornar uma medida hessiana no melhor conjunto de pesos, selecione Verdadeiro. Pesos máximos Insira o número máximo de pesos permitidos no cálculo. Não existe limite intrínseco no código, mas o aumento no número de pesos pode permitir ajustes que serão bem len­ tos e demorados. Abstol Insira o valor que indica o ajuste perfeito (abstol). Reltol O algoritmo termina se o otimizador não puder reduzir os critérios de ajuste pelo fator: 1 - reltol. Contrastes Insira a lista de contrastes a ser usada para fatores que apa­ recem como variáveis no modelo. 12.1.6 Clustering Os algoritmos de clustering que estão disponíveis em Expert Analytics. 12.1.6.1 HANA de valor médio K As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo HANA de valor médio K. 198 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente Sintaxe Use este algoritmo para formar grupos de observações relacionadas sem qualquer conhecimento anterior das relações. O algoritmo agrupa observações em grupos k, em que k é fornecido como parâmetro de entrada. O algoritmo atribui cada observação a clusters com base na proximidade da observação com o valor médio do cluster. O processo continua até ocorrer a convergência dos clusters. Nota ● Você poderá obter um número diferente de clusters para cada cluster toda vez que executar o algoritmo HANA de valor médio K. No entanto, as observações em cada cluster permanecem iguais. ● A criação de modelos usando o algoritmo HANA de valor médio K não é suportada. Propriedades do algoritmo HANA de valor médio K Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo. Recursos Selecionar as colunas de entrada com as quais você deseje executar a análise. Colunas de categorias Selecionar as colunas de entrada, que você deseje conside­ rar como colunas de categorias. Pesos de categorias Inserir os pesos de categorias. Calcular silhueta Selecionar essa opção para calcular valores de silhueta. Si­ lhueta significa a qualidade de clustering. O valor 1 de si­ lhueta significa que o clustering é bom enquanto o valor 0 significa que o clustering é ruim. Valores em falta Selecione o método para manipulação dos valores em falta. Possíveis métodos: ● Ignorar: o algoritmo ignora os registros que contêm os valores em falta nas colunas independente ou depen­ dente. ● Manter: o algoritmo retém o registro que contenha va­ lores em falta durante o cálculo. Número de clusters Insira o número de grupos para clustering. O valor predeter­ minado é 5. Nome do cluster Insira um nome para a coluna recém criada que contenha o nome do cluster. Distância Insira um nome para a coluna recém-criada que contém a distância dos clusters de seus nomes de centroids. Iterações máximas Insira o número de iterações permitido para localização de clusters. O valor predeterminado é 100. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 199 Propriedade Descrição Método de cálculo do centro Selecione o método a ser usado para cálculo inicial do cen­ tro do cluster. Medida da distância Insira o método para calcular a distância entre o item e o centro do cluster. Tipo de normalização Selecione o tipo de normalização. Número de threads Insira o número de threads a ser usado na execução. O valor predeterminado é 1. Limite de saída Insira o valor limite para a saída das iterações. O valor pre­ determinado é 0,000000001. 12.1.6.2 HANA R de valor médio K As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo HANA R de valor médio K. Sintaxe Use este algoritmo para formar grupos de observações relacionadas sem qualquer conhecimento anterior das relações. O algoritmo agrupa observações em grupos k, em que k é fornecido como parâmetro de entrada. O algoritmo atribui cada observação a clusters com base na proximidade da observação com o valor médio do cluster. O processo continua até ocorrer a convergência dos clusters. Nota ● Você poderá obter um número diferente de clusters para cada cluster toda vez que executar o algoritmo HANA R de valor médio K. No entanto, as observações em cada cluster permanecem iguais. ● A criação de modelos usando o algoritmo HANA R de valor médio K não é suportada. Propriedades do HANA R de valor médio K Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo Recursos Selecione as colunas de entrada com as quais você deseja executar a análise. Número de clusters Insira o número de grupos para clustering. O valor predeter­ minado é 5. Nome do cluster Insira um nome para a coluna recém-criada que contenha os números do cluster. 200 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente Propriedade Descrição Iterações máximas Insira o número de iterações permitido para localização de clusters. O valor predeterminado é 100. Número de conjuntos iniciais de centro de cluster Insira o número de conjuntos iniciais aleatórios do centro de cluster para clustering (n inicial). O valor predeterminado é 1. Seed do centro de cluster inicial Insira um valor para selecionar aleatoriamente os centros de cluster iniciais pelos dados adquiridos. Tipo de algoritmo Selecione o tipo de algoritmo a ser usado para execução de clustering do HANA R de valores médios K. 12.1.6.3 Algoritmo HANA de clustering automático As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo HANA de clustering automático. O que é o HANA Auto Clustering? O algoritmo HANA Auto Clustering detecta segmentos nos dados com referência a uma variável de destino. Isso é feito selecionando automaticamente um algoritmo de clustering e variáveis de entrada principais para gerar o melhor modelo. Nota Você pode ver os resultados de uma análise que usa o algoritmo HANA Auto Clustering exibido no formato de gráfico. Você também pode exibir a visão de resumo dos resultados da análise. Sintaxe O algoritmo HANA de clustering automático é um algoritmo semissupervisionado ou destinado com design tal e otimizado para revelar segmentos que sejam relacionados a uma pergunta de negócios específica. Esse algoritmo descobre segmentos naturais ou comportamentos comuns em um conjunto de dados e fornece a descrição para cada segmento. Nota Ao utilizar o algoritmo HANA de clustering automático, é recomendável que você corte os valores antes de obter o conjunto de dados. Você pode encontrar a opção Cortar valores na seção Opções avançadas da caixa de diálogo "Novo conjunto de dados". O algoritmo HANA de clustering automático só está disponível no modo online (conectado ao SAP HANA). Há um algoritmo de clustering automático disponível no modo offline. Para mais informações sobre as funções utilizadas nos algoritmos automáticos online, consulte o Guia de referência de SAP Automated Predictive Library (APL) em http://help.sap.com/pa Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 201 Propriedades do algoritmo HANA de clustering automático Propriedade Descrição Recursos Selecione as colunas de entrada com as quais você deseja executar a análise. Variável de destino Selecionar uma coluna de destino opcional com a qual você deseja executar a análise. Número mínimo de clusters Inserir o número mínimo de clusters que você deseja utilizar para clustering. Número máximo de clusters Inserir o número máximo de clusters que você deseja utili­ zar para clustering. Nome da coluna prevista Insira um nome para a coluna recém-criada que contenha os valores previstos. 12.1.6.4 Clustering automático As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo de clustering automático. Sintaxe O clustering automático é um algoritmo semissupervisionado ou destinado com design tal e otimizado para revelar segmentos que sejam relacionados a uma pergunta de negócios específica. Esse algoritmo descobre segmentos naturais ou comportamentos comuns em um conjunto de dados e fornece a descrição para cada segmento. Nota Ao utilizar o algoritmo de clustering automático, é recomendável que você corte os valores antes de obter o conjunto de dados. Você pode encontrar a opção Cortar valores na seção Opções avançadas da caixa de diálogo "Novo conjunto de dados". Propriedades de clustering automático Propriedade Descrição Recursos Selecionar as colunas de entrada com as quais você deseje executar a análise. Variável de destino Selecionar a coluna de destino com a qual você deseja exe­ cutar a análise. Número mínimo de clusters Inserir o número mínimo de clusters que você deseja utilizar para clustering. 202 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente Propriedade Descrição Número máximo de clusters Inserir o número máximo de clusters que você deseja utili­ zar para clustering. Nome da coluna prevista Insira um nome para a coluna recém-criada que contenha os valores previstos. 12.1.6.5 R de valor médio K As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo R de valor médio K. Sintaxe Use este algoritmo para formar grupos de observações relacionadas sem qualquer conhecimento anterior das relações. O algoritmo agrupa observações em grupos k, em que k é fornecido como parâmetro de entrada. O algoritmo atribui cada observação a clusters com base na proximidade da observação com o valor médio do cluster. O processo continua até ocorrer a convergência dos clusters. Nota ● Você poderá obter um número diferente de clusters para cada cluster toda vez que executar o algoritmo R de valor médio K. No entanto, as observações em cada cluster permanecem iguais. ● A criação de modelos usando o algoritmo R de valor médio K não é suportada. Propriedades do algoritmo R de valor médio K Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo. Recursos Selecione as colunas de entrada com as quais você deseja executar a análise. Número de clusters Insira o número de grupos para clustering. Nome do cluster Insira um nome para a coluna recém criada que contenha o nome do cluster. Iterações máximas Insira o número de iterações permitido para localização de clusters. O valor predeterminado é 100. Número de conjuntos iniciais de centro de cluster Insira o número de conjuntos iniciais aleatórios de centros de cluster para clustering (n inicial). O valor predeterminado é 1. Seed do centro de cluster inicial Insira um valor para selecionar aleatoriamente os centros de cluster iniciais pelos dados adquiridos. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 203 Propriedade Descrição Algoritmo Selecione o tipo de algoritmo a ser usado para execução de clustering de R de valores médios K. 12.1.6.6 Mapas de auto-organização HANA As propriedades que podem ser configuradas para o algoritmo Mapas de auto-organização HANA. Sintaxe Um mapa de auto-organização (SOM) ou mapa de recurso de auto-organização (SOFM) é um tipo de rede neural artificial com treinamento utilizando aprendizagem não supervisionada para produzir representação discreta com dimensão baixa (geralmente duas dimensões) do espaço da entrada das amostras de treinamento, chamada mapa. Os mapas de auto-organização são diferentes de outras redes neurais artificiais no sentido de que usam uma função de vizinhança para preservar as propriedades topológicas do espaço de entrada. Isso torna os SOMs úteis para exibir visões de dimensão baixa de dados de dimensão alta, aparentando escalamento multidimensional. O modelo foi primeiramente descrito como uma rede neural artificial pelo professor finlandês Teuvo Kohonen, e algumas vezes é chamado de mapa Kohonen. Como a maioria das redes neurais artificiais, os SOMs funcionam de dois modos: treinamento e mapeamento. O treinamento cria o mapa usando exemplos de entrada. É um processo competitivo, também chamado quantização de vetor. O mapeamento automaticamente classifica um novo vetor de entrada. A abordagem SOM tem muitas aplicações como virtualização, clustering de documento da Web e reconhecimento de voz. Propriedades de mapas de auto-organização HANA Propriedade Descrição Altura do mapa Insira a altura do mapa. O valor predeterminado é 5. Largura do mapa Insira a largura do mapa. O valor predeterminado é 5. Alfa Insira um valor para a taxa de aprendizagem. O valor prede­ terminado é 0,5. Forma do mapa Selecione a forma do mapa. Recursos Selecione as colunas de entrada com as quais você deseja executar a análise. Calcular silhueta Selecionar essa opção para calcular valores de silhueta. Si­ lhueta significa a qualidade de clustering. O valor 1 de si­ lhueta significa que o clustering é bom enquanto o valor 0 significa que o clustering é ruim. 204 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente Propriedade Descrição Nome do cluster Insira um nome para a nova coluna que contenha os núme­ ros do cluster para o conjunto de dados informado. Valores em falta Selecione o método para manipulação dos valores em falta. Possíveis métodos: ● Ignorar: o algoritmo ignora os registros que contenham os valores em falta na coluna independente ou depen­ dente. ● Manter: o algoritmo retém o registro que contenha va­ lores em falta durante o cálculo. Tipo de normalização Selecione o tipo de normalização. Tipos possíveis: ● Normalização não exigida ● Nova normalização de intervalo ● Normalização de pontuação zero Propagação aleatória Insira um número aleatório que deseja utilizar para executar o cálculo. Se você inserir -1, o algoritmo selecionará um nú­ mero aleatório para cálculo. O valor predeterminado é -1. Iterações máximas Insira o número de iterações que você quer que o algoritmo use para localizar os clusters. O valor predeterminado é 100. Número de threads Insira o número de threads que o algoritmo deve usar du­ rante a execução. O valor predeterminado é 2. 12.1.6.7 HANA DB Scan As propriedades que podem ser configuradas para o algoritmo HANA DB Scan. Sintaxe HANA DB Scan (Clustering espacial, baseado em densidade, de aplicações com ruído) é um algoritmo de clustering de dados baseado em densidade. Esse algoritmo localiza um número de clusters iniciando a partir da distribuição de densidade estimada de nós correspondentes. DB Scan necessita de dois parâmetros: raio de scan (eps) e o número mínimo de pontos necessários para formar um cluster (minPts). O algoritmo inicia por um ponto de partida arbitrário que não foi visitado. A vizinhança eps desse ponto é recuperada e se um número de pontos que ela contiver for igual ou superior a minPts, um cluster será iniciado. Caso contrário, o ponto será etiquetado como ruído. Esses dois parâmetros são muito importantes e costumam ser determinados pelo usuário. PAL fornece um método para determinar automaticamente esses dois parâmetros. Você pode optar por especificar os parâmetros ou deixar que o sistema os determine. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 205 Propriedades de HANA DB Scan Propriedade Descrição Modo de saída Selecionar o modo pelo qual você deseja utilizar a saída desse algoritmo. Definir parâmetros automaticamente Para ativar o algoritmo para determinar automaticamente os parâmetros de radio e pontos mínimos, selecionar Ver­ dadeiro, caso contrário selecionar Falso. Recursos Selecionar as colunas de entrada com as quais você deseje executar a análise. Calcular silhueta Selecionar essa opção para calcular valores de silhueta. Si­ lhueta significa a qualidade de clustering. O valor 1 de si­ lhueta significa que o clustering é bom enquanto o valor 0 significa que o clustering é ruim. Nome do cluster Inserir um nome para a nova coluna que contenha os núme­ ros do cluster para o conjunto de dados (cluster) informado. Valores em falta Selecionar o método para manipulação dos valores em falta. Métodos possíveis: ● Ignorar: o algoritmo ignora os registros que contenham os valores em falta nas colunas independente ou de­ pendente. ● Manter: o algoritmo retém o registro que contenha va­ lores em falta durante o cálculo. Medida da distância Selecionar a opção para computação da distância entre itens e centro do cluster. Número de threads Inserir o número de threads que o algoritmo deva utilizar para execução. O valor predeterminado é 1. 12.1.7 Associação Os algoritmos de associação que estão disponíveis em Expert Analytics. 12.1.7.1 HANA Apriori As propriedades que podem ser configuradas para o algoritmo HANA Apriori. Sintaxe Use este algoritmo para identificar padrões frequentes de conjuntos de itens em conjuntos de dados transacionais volumosos para gerar regras de associação. Este algoritmo é usado para identificar quais 206 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente produtos e serviços os clientes tendem a adquirir simultaneamente. Analisando as tendências de compra dos clientes com a análise de associação, você pode prever o comportamento futuro. Por exemplo, a informação de que o cliente que compra sapatos tende mais a comprar meias ao mesmo tempo pode ser representada nesta regra de associação (com um suporte mínimo e uma confiança mínima): Sapatos=> Meias [suporte = 0.5, confiança = 0.1] Nota A criação de modelos usando o algoritmo Apriori HANA não é suportada. Propriedades do algoritmo HANA Apriori Propriedade Descrição Tipo de Apriori Selecione Apriori. Coluna do item Selecione as colunas que contenham os itens que você de­ seja aplicar ao algoritmo. Coluna de TransactionID Selecione a coluna que contenha os IDs de transação que você deseja aplicar ao algoritmo. Valores em falta Selecione o método para manipulação dos valores em falta. Valores possíveis: ● Ignorar: o algoritmo ignora os registros que contenham os valores em falta na coluna independente ou depen­ dente. ● Manter: o algoritmo retém os valores em falta para pro­ cessamento. Suporte Insira um valor para o suporte mínimo de um item. O valor predeterminado é 0,1. Confiança Insira um valor para a confiança mínima de regras/associa­ ção O valor predeterminado é 0,8. Contagem máxima de item Insira o comprimento dos itens principais e dos itens depen­ dentes na saída. O valor predeterminado é 5. Número de threads Insira o número de threads com o qual o algoritmo deve executar. O valor predeterminado é 1. 12.1.7.2 HANA AprioriLite As propriedades que podem ser configuradas para o algoritmo HANA AprioriLite. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 207 Sintaxe Use este algoritmo para identificar padrões frequentes de conjuntos de itens em conjuntos de dados transacionais volumosos para gerar regras de associação. Apriori Lite também suporta a amostragem no algoritmo. Nota ● Você pode usar o HANA AprioriLite das propriedades do algoritmo HANA Apriori selecionando AprioriLite como o Tipo a priori. ● A criação de modelos usando o algoritmo HANA AprioriLite não é suportada. ● Calcula apenas dois grandes conjuntos de itens. Propriedades do algoritmo HANA AprioriLite Propriedade Descrição Tipo de Apriori Clique em AprioriLite. Coluna do item Selecione as colunas que contenham os itens que você de­ seja aplicar ao algoritmo. Coluna de TransactionID Selecione a coluna que contenha os IDs de transação que você deseja aplicar ao algoritmo. Valores em falta Selecione o método para manipulação dos valores em falta. Possíveis métodos: ● Ignorar: o algoritmo ignora os registros que contenham os valores em falta na coluna independente ou depen­ dente. ● Manter: o algoritmo retém os valores em falta para pro­ cessamento. Suporte Insira um valor para o suporte mínimo de um item. O valor predeterminado é 0,1. Confiança Insira um valor para a confiança mínima de regras/associa­ ção O valor predeterminado é 0,8. Amostragem necessária Selecione essa opção se deseja realizar uma amostra dos dados. Porcentagem da amostragem Insira a porcentagem da amostragem. Recálculo necessário Selecione essa opção se deseja recalcular o suporte e con­ fiança em cada iteração. Número de threads Insira o número de threads a ser usado na execução. 208 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente 12.1.7.3 HANA R apriori As propriedades que podem ser configuradas para o algoritmo HANA R Apriori. Sintaxe Use este algoritmo para identificar padrões frequentes de conjuntos de itens em conjuntos de dados transacionais volumosos para gerar regras de associação usando o pacote R "arules". Este algoritmo é usado para identificar quais produtos e serviços os clientes tendem a adquirir simultaneamente. Analisando as tendências de compra dos clientes com uma análise de associação, o comportamento futuro pode ser previsto. Por exemplo, a informação de que o cliente que compra sapatos tende mais a comprar meias ao mesmo tempo pode ser representada nesta regra de associação (com um suporte mínimo e uma confiança mínima): Sapatos=> Meias [suporte = 0.5, confiança = 0.1] Propriedades do algoritmo HANA R apriori Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo. Formato de entrada Selecione o formato dos dados de entrada. Colunas de item Selecione as colunas que contenham os itens que você de­ seja aplicar ao algoritmo. Coluna de TransactionID Selecione a coluna que contenha os IDs de transação que você deseja aplicar ao algoritmo. Suporte Insira um valor para o suporte mínimo de um item. Confiança Insira um valor para a confiança mínima de regras/associa­ ção Regras Insira um nome para a nova coluna que contenha as regras apriori para o conjunto de dados informado. Valores de suporte Insira um nome para a nova coluna que contenha o suporte para as regras correspondentes. Valores de confiança Insira um nome para a nova coluna que contenha valores de confiança para as regras correspondentes. Valores de aumento Insira um nome para a nova coluna que contenha valores de aumento para as regras correspondentes. ID da transação Insira um nome para a nova coluna que contenha o ID de transação. Itens Insira um nome para a nova coluna que contenha os nomes dos itens. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 209 Propriedade Descrição Regras correspondentes Insira um nome para a nova coluna que contenha as regras correspondentes. Item(ns) LE Insira etiquetas separadas por vírgula para os itens que de­ vem aparecer à esquerda das regras ou dos conjuntos de itens. Item(ns) LD Insira etiquetas separadas por vírgula para os itens que de­ vem aparecer à direita das regras ou dos conjuntos de itens. Ambos os itens Insira etiquetas separadas por vírgula para os itens que de­ vem aparecer em ambos os lados das regras ou dos conjun­ tos de itens. Nenhum item Insira etiquetas separadas por vírgula para os itens que não precisam aparecer nas regras ou nos conjuntos de itens. Aparência padrão Insira a aparência padrão dos itens não mencionados expli­ citamente. Tipo de classificação Selecione a opção de classificação para classificar os itens por frequência. Filtrar critérios Insira um valor numérico indicando como filtrar os itens não usados das transações. O valor predeterminado é 0,1. Utilizar estrutura em árvore Para organizar transações como árvore de prefixos, sele­ cione Verdadeiro. Usar HeapSort Para usar heapsort em vez de quicksort para classificar as transações, selecione Verdadeiro. Otimizar memória Para minimizar o uso da memória em vez de maximizar a velocidade, selecione Verdadeiro. Carregar transações na memória Para carregar transações na memória, selecione Verda­ deiro. 12.1.7.4 R apriori As propriedades que podem ser configuradas para o algoritmo R Apriori. Sintaxe Use este algoritmo para identificar padrões frequentes de conjuntos de itens em conjuntos de dados transacionais volumosos para gerar regras de associação usando o pacote R "arules". Este algoritmo é usado para identificar quais produtos e serviços os clientes tendem a adquirir simultaneamente. Analisando as tendências de compra dos clientes com uma análise de associação, o comportamento futuro pode ser previsto. Por exemplo, a informação de que o cliente que compra sapatos tende mais a comprar meias ao mesmo tempo pode ser representada nesta regra de associação (com um suporte mínimo e uma confiança mínima): Sapatos=> Meias [suporte = 0,5, confiança = 0,1] 210 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente Propriedades do algoritmo R apriori Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo. Formato de entrada Selecione o formato dos dados de entrada. Colunas de item Selecione as colunas que contenham os itens que você de­ seja aplicar ao algoritmo. Coluna de TransactionID Selecione a coluna que contenha os IDs de transação que você deseja aplicar ao algoritmo. Suporte Insira um valor para o suporte mínimo de um item. O valor predeterminado é 0,1. Confiança Insira um valor para a confiança mínima de regras/associa­ ção O valor predeterminado é 0,8. Regras Insira um nome para a nova coluna que contenha as regras apriori para o conjunto de dados informado. Valores de suporte Insira um nome para a nova coluna que contenha o suporte para as regras correspondentes. Valores de confiança Insira um nome para a nova coluna que contenha valores de confiança para as regras correspondentes. Valores de aumento Insira um nome para a nova coluna que contenha valores de aumento para as regras correspondentes. ID da transação Insira um nome para a nova coluna que contenha o ID de transação. Itens Insira um nome para a nova coluna que contenha os nomes dos itens. Regras correspondentes Insira um nome para a nova coluna que contenha as regras correspondentes. Item(ns) LE Insira etiquetas separadas por vírgula para os itens que de­ vem aparecer à esquerda das regras ou dos conjuntos de itens. Item(ns) LD Insira etiquetas separadas por vírgula para os itens que de­ vem aparecer à direita das regras ou dos conjuntos de itens. Ambos os itens Insira etiquetas separadas por vírgula para os itens que de­ vem aparecer em ambos os lados das regras ou dos conjun­ tos de itens. Nenhum item Insira etiquetas separadas por vírgula para os itens que não precisam aparecer nas regras ou nos conjuntos de itens. Aparência padrão Insira a aparência padrão dos itens não mencionados expli­ citamente. Tipo de classificação Selecione a opção de classificação para classificar os itens por frequência. Filtrar critérios Insira um valor numérico indicando como filtrar os itens não usados das transações. O valor predeterminado é 0,1. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 211 Propriedade Descrição Utilizar estrutura em árvore Para organizar transações como árvore de prefixos, sele­ cione Verdadeiro. Usar HeapSort Para usar heapsort em vez de quicksort para classificar as transações, selecione Verdadeiro. Otimizar memória Para minimizar o uso da memória em vez de maximizar a velocidade, selecione Verdadeiro. Carregar transação na memória Para carregar transações na memória, selecione Verda­ deiro. 12.1.8 Classificação Os algoritmos de classificação que estão disponíveis em Expert Analytics. 12.1.8.1 HANA KNN As propriedades que podem ser configuradas para o algoritmo HANA KNN. Sintaxe Use este componente para classificar os objetos com base nos dados de amostra treinados. No KNN, os objetos são classificados pela maioria dos votos da vizinhança. Nota A criação de modelos usando o algoritmo HANA KNN não é suportada. Propriedades do algoritmo HANA KNN Propriedade Descrição Recursos Selecione as colunas de entrada com as quais você deseja executar a análise. Contagem da vizinhança Insira o número de vizinhos a ser considerado para determi­ nar distâncias. O valor predeterminado é 5. Tipo de votação Selecione o tipo de votação para o cálculo da contagem de vizinhança. 212 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente Propriedade Descrição Valores em falta Selecione o método para manipulação dos valores em falta. ● Ignorar: o algoritmo ignora os registros que contêm va­ lores em falta nos recursos ou variáveis de destino. ● Manter: O algoritmo retém os valores em falta. Nome do esquema Insira o nome do esquema que contenha os dados treina­ dos. Nome da tabela Insira o nome da tabela que contenha os dados treinados. Colunas independentes Insira as colunas de entrada que deseja considerar no trei­ namento dos dados. Coluna dependente Insira a coluna de saída que deseja considerar no treina­ mento dos dados. Nome da coluna prevista Insira um nome para a nova coluna que contenha os valores de classificação. Número de threads Insira o número de threads utilizando aquele que deseja que o algoritmo execute. O valor predeterminado é 1. 12.1.8.2 Análise ABC HANA As propriedades que podem ser configuradas para o algoritmo Análise ABC HANA. Sintaxe Use esse algoritmo para classificar objetos (como clientes, empregados ou produtos) com base em uma medida específica (como receita ou lucro). Ele sugere que os estoques de uma organização não tem o valor igual. Portanto, os estoques podem ser agrupados em três categorias (A, B e C) por sua importância estimada. Itens "A" são muitos importantes para uma organização. Itens "B" são de importância média, ou seja, menos importantes que itens "A" e mais importes que itens "C". Itens "C" são o de menor importância. A seguir há um exemplo de classificação ABC: ● Itens "A" – 20% de contas de itens para 70% do valor de consumo anual de todos os itens. ● Itens "B" – 30% de contas de itens para 25% do valor de consumo anual de todos os itens. ● Itens "C" – 50% de contas de itens para 5% do valor de consumo anual de todos os itens. Propriedades da análise ABC HANA Propriedade Descrição Recursos Selecione as colunas de entrada com as quais você deseja executar a análise. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 213 Propriedade Descrição Valores em falta Selecione o método para manipulação dos valores em falta. Possíveis métodos: ● Ignorar: o algoritmo ignora os registros que contêm va­ lores em falta nos recursos ou variáveis de destino. ● Manter: o algoritmo retém o registro que contenha va­ lores em falta durante o cálculo. Detalhamento da porcentagem de A Insira a porcentagem de itens que deseja classificar no grupo A. O valor padrão é 40. O intervalo possível é 0-100%. Certifique-se de que a soma das porcentagens dos itens nos grupos A, B e C seja igual a 100%. Detalhamento da porcentagem de B Insira a porcentagem de itens que deseja classificar no grupo B. O valor padrão é 30. O intervalo possível é 0-100%. Certifique-se de que a soma das porcentagens dos itens nos grupos A, B e C seja igual a 100%. Detalhamento da porcentagem de C Insira a porcentagem de itens que deseja classificar no grupo C. O valor padrão é 30. O intervalo possível é 0-100%. Certifique-se de que a soma das porcentagens dos itens nos grupos A, B e C seja igual a 100%. Número de threads Insira o número de threads que o algoritmo deve usar du­ rante a execução. O valor predeterminado é 30. Nome da coluna prevista Insira um nome para a coluna recém-adicionada que conte­ nha os valores previstos. 12.1.8.3 Análise de pontuação ponderada HANA As propriedades que podem ser configuradas para o algoritmo Análise de pontuação ponderada HANA. Sintaxe Uma tabela de pontuação ponderada é um método para avaliar alternativas quando a importância de cada critério for diferente. Em uma tabela de pontuação ponderada, é fornecida a cada alternativa uma pontuação em cada critério. Essas pontuações são então ponderadas pela importância de cada critério. Todas as pontuações ponderadas de uma alternativa são adicionadas juntas para calcular sua pontuação ponderada total. A alternativa com a pontuação total mais alta deve ser a melhor alternativa. Você pode utilizar as tabelas de pontuação ponderada para criar previsões sobre o comportamento futuro do cliente. Você primeiro deve criar um modelo com base nos dados históricos na aplicação de mineração de dados, e então aplicar o modelo aos novos dados para ter uma previsão. A previsão, ou seja, a saída do modelo, é chamada de uma pontuação. Você pode criar uma única pontuação para seus clientes considerando dimensões diferentes. Uma função definida pelas tabelas de pontuação ponderada é uma combinação linear de funções de uma variável. f(x1,…,xn) = w1× f 1(x1) + … + wn× f n(xn) 214 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente Análise de pontuação ponderada HANA Propriedade Descrição Nome da coluna Selecione a coluna de entrada com a qual você deseja exe­ cutar a análise. Tipo Selecione o tipo "Discreto" se a coluna selecionada tem da­ dos categóricos ou selecione o tipo "Contínuo" se a coluna selecionada tem dados numéricos. Pesos Insira os pesos para a coluna selecionada. O valor predeter­ minado é 0,0. Chaves e pontuações Insira os valores para chaves e pontuações. Valores em falta Selecione o método para manipulação dos valores em falta. ● Ignorar: o algoritmo ignora os registros que contêm va­ lores em falta nos recursos ou variáveis de destino. ● Manter: O algoritmo retém valores em falta. Número de threads Insira o número de threads com o qual o algoritmo deve executar. O valor predeterminado é 1. Nome da coluna prevista Insira um nome para a nova coluna que contenha os valores previstos. 12.1.8.4 HANA Naive Bayes As propriedades que podem ser configuradas para o algoritmo HANA Naive Bayes. Sintaxe Niave Bayes é um algoritmo de classificação baseado no teorema de Bayes. Ele estima a probabilidade condicional de classe presumindo que os atributos são condicionalmente independentes entre si. Apesar de sua simplicidade, o Naive Bayes funciona muito bem em áreas como classificação de documentos e filtro de lixo eletrônico, e ele só requere uma pequena quantidade de dados de treinamento para estimar os parâmetros necessários para classificação. Propriedades do HANA Naive Bayes Propriedade Descrição Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste al­ goritmo. Recursos Selecione as colunas de entrada com as quais você deseja executar a análise. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 215 Propriedade Descrição Variável de destino Selecione a coluna de destino com a qual você deseja exe­ cutar a análise. Nome da coluna prevista Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores previstos. Amortecimento Laplace Insira a constante de amortecimento para observações de amortecimento. A constante de amortecimento deve ser um valor duplo maior que 0. Insira 0 para desativar o amor­ tecimento Laplace. Valores em falta Selecione o método para manipulação dos valores em falta. Número de threads 12.1.8.5 ● Ignorar: o algoritmo ignora os registros que contêm va­ lores em falta nos recursos ou variáveis de destino. ● Manter: o algoritmo retém os registros que contenham valores em falta durante o cálculo. Insira o número de threads que o algoritmo deve usar du­ rante a execução. O valor predeterminado é 1. Algoritmo HANA de classificação automática As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo HANA de classificação automática. Sintaxe O algoritmo HANA de classificação automática é utilizado para a classificação binária/categórica. Esse algoritmo detecta o tipo de modelo e algoritmo utilizado para adequar-se melhor com base na variável de destino selecionada. Ele também decide se a entrada deve ser contínua ou categórica e determina o binning mais apropriado para variáveis. Como resultado, você pode reduzir a preparação de dados e as atividades de teste de modelo que executar ao desenvolver um modelo preditivo. Além disso, ele também cria conjuntos de dados de treinamento e validação para avaliação de modelo. O algoritmo HANA de classificação automática só está disponível no modo online (conectado ao SAP HANA). Há um algoritmo de classificação automática disponível no modo offline. Para mais informações sobre as funções utilizadas nos algoritmos automáticos online, consulte o Guia de referência de SAP Automated Predictive Library (APL) em http://help.sap.com/pa Propriedades do algoritmo HANA de classificação automática Propriedade Descrição Recursos Selecione as colunas de entrada com as quais você deseja executar a análise. 216 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente Propriedade Descrição Variável de destino Selecione a coluna de destino na qual você deseja executar a análise. Nome da coluna prevista Insira um nome para uma nova coluna que contenha os va­ lores previstos. 12.1.8.6 Classificação automática As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo de classificação automática. Sintaxe O algoritmo de classificação automática é utilizado para a classificação binária/categórica. Esse algoritmo detecta o tipo de modelo e algoritmo utilizado para adequar-se melhor com base na variável de destino selecionada. Ele também decide se a entrada deve ser contínua ou categórica e determina o binning mais apropriado para variáveis. Como resultado, você pode reduzir a preparação de dados e as atividades de teste de modelo que executar ao desenvolver um modelo preditivo. Além disso, ele também cria conjuntos de dados de treinamento e validação para avaliação de modelo. Propriedades da classificação automática Propriedade Descrição Recursos Selecionar as colunas de entrada com as quais você deseje executar a análise. Variável de destino Selecione a coluna de destino na qual você deseja executar a análise. Nome da coluna prevista Insira um nome para uma nova coluna que contenha os va­ lores previstos. 12.1.8.7 Máquina de vetores de suporte HANA As propriedades que podem ser configuradas para o algoritmo Máquina de vetores de suporte HANA. Sintaxe As máquinas de vetores de suporte (SVMs) se referem a uma família de modelos de aprendizagem supervisionada que utiliza o conceito de vetor de suporte. Em comparação com muitos outros modelos de aprendizagem supervisionada, as SVMs levam vantagem porque os modelos por elas produzidos podem ser lineares ou não lineares, sendo que os últimos são realizados por uma técnica chamada Kernel Trick (Truque de função kernel [de núcleo]). Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 217 Como na maioria dos modelos supervisionados, há fase de treinamento e fase de testes para as SVMs. Na fase de treinamento, aprende-se sobre uma função f(x):->y onde f(∙) é uma função (pode ser não linear) mapeando uma amostra em um DESTINO. O conjunto de treinamento consiste em pares indicados por {xi, yi}, onde xindica uma amostra representada por vários atributos e y indica um DESTINO (informações supervisionadas). Na fase de testes, a função aprendida f(∙) é utilizada adicionalmente para mapear uma amostra com DESTINO desconhecido em um DESTINO previsto. Na implementação atual em PAL, as SVMs podem ser utilizadas para as três tarefas seguintes: ● Classificação de vetores de suporte (SVC) A classificação é uma das tarefas mais frequentes em muitos campos, inclusive aprendizagem por máquina, mineração de dados, visão computacional e análise de dados comerciais. Em comparação com classificadores lineares como regressão logística, a SVC está apta a produzir limite decisório não linear que leva a melhor precisão em alguns conjuntos de dados do mundo real. No cenário de classificação, f(∙) se refere à função de decisão e um DESTINO se refere à "etiqueta" representada por um número real. ● Regressão de vetores de suporte (SVR) SVR é um outro método para análise de regressão. Em comparação com métodos clássicos de regressão linear, como regressão de mínimos quadrados, a função de regressão em SVR pode ser não linear. No cenário de regressão, f(∙) se refere à função de regressão e um DESTINO se refere à "resposta" representada por um número real. ● Ranking de vetores de suporte Isso implementa um algoritmo de "aprendizagem de ranking" de pares que aprende sobre uma função a partir de vários conjuntos (distintos por ID da consulta) e amostras sob ranking. No cenário de ranking, f(∙) se refere à função de ranking e DESTINO se refere à pontuação, a partir da qual o ranking final é feito. Para ranking de pares, f(∙) é aprendida de modo que é considerada a relação de pares expressando o rank das amostras dentro de cada conjunto. Devido ao fato da não linearidade ser realizada via Kernel Trick, além dos conjuntos de dados os parâmetros e tipo de kernel devem também ser especificados. Propriedades da máquina de vetores de suporte HANA Propriedade Descrição Tipo de algoritmo Selecione o tipo de análise que o algoritmo deva executar. ● Classificação ● Regressão ● Ranking Modo de saída Selecione o modo pelo qual você deseja utilizar a saída desse algoritmo. Recursos Selecione as colunas de entrada com as quais você deseje executar a análise. Variável de destino Selecione a coluna de destino na qual você deseja executar a análise. ID da consulta Selecione uma coluna de ID da consulta para Ranking. 218 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente Propriedade Descrição Valores em falta Selecione o método para manipulação dos valores em falta. Valores possíveis: ● Ignorar: o algoritmo ignora os registros que contêm os valores em falta nas colunas independente ou depen­ dente. ● Manter: o algoritmo retém o registro que contenha va­ lores em falta durante o cálculo. Tipo de kernel Selecione o tipo de kernel. Gama Insira o coeficiente gama para o kernel RBF. Margem máxima Insira um valor de substitutibilidade que você deseje consi­ derar entre o erro e a margem de treinamento. Grau Insira um grau para kernel polinomial. O valor predetermi­ nado é 3. Coeficiente linear Insira um valor para coeficiente linear. Constante de coeficiente Insira um valor para constante de coeficiente. Validação cruzada Selecione essa opção para utilizar validação cruzada para cálculo. Tipo de normalização Selecione o tipo de normalização. Número de threads Insira o número de threads que o algoritmo deva utilizar para execução. O valor predeterminado é 1. Nome da coluna prevista Insira um nome para a coluna recém-criada que contenha os valores previstos. 12.2 Componentes de preparação de dados Use os componentes de preparação de dados para preparar os dados para análise. Os componentes são opcionais. 12.2.1 Fórmula As propriedades que podem ser configuradas para o componente de preparação da fórmula. Sintaxe Use este componente para aplicar funções e operadores predefinidos aos dados. Todas as funções e expressões, exceto as funções de manipulação de dados, adicionam uma nova coluna com o resultado da fórmula. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 219 Nota Ao inserir uma string literal que contenha aspas simples, cada aspa dentro da string literal deve ser acompanhada de uma barra invertida. Por exemplo, insira 'Customer's' como 'Customer\'s'. Nota Ao inserir o nome de uma coluna que contenha colchetes, cada colchete dentro do nome da coluna deve ser acompanhada de uma barra invertida. Por exemplo, insira [Customer[Age]] como [Customer\[Age \]]. Propriedades da fórmula Propriedade Descrição Nome da fórmula Insira um nome para a nova coluna criada aplicando a fór­ mula. Expressão Insira a fórmula que você deseja aplicar. Por exemplo, Ave­ rage([Age]). Exemplo Calculando a idade média dos funcionários Tabela Employee: Emp ID (ID do Emp Name (Nome DOB (Data de funcionário) do funcionário) nascimento) Age (Idade) Date of Joining Date of (Data de Confirmation contratação) (Data de confirmação) 1 Laura 11/11/1986 25 12/9/2005 27/11/2005 2 Desy 12/5/1981 30 24/6/2000 10/7/2000 3 Alex 30/5/1978 33 10/10/1998 24/12/1998 4 John 6/6/1979 32 2/12/1999 20/12/1999 Para calcular a idade média dos funcionários, siga estes procedimentos: 1. Arraste o componente Fórmula até o editor de análise. 2. Na visão de propriedades, insira um nome para a fórmula. Por exemplo, Average_Age. 3. No campo Expressão, insira a fórmula: AVERAGE([Age]) 4. Selecione Validar para validar a sintaxe da fórmula. 5. Selecione Concluído. Tabela de saída: 220 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente Emp ID (ID do Emp Name DOB (Data de funcionário) (Nome do nascimento) Age (Idade) funcionário) Date of Joining Date of (Data de Confirmation contratação) (Data de Average_Age confirmação) 1 Laura 11/11/1986 25 12/9/2005 27/11/2005 30 2 Desy 12/5/1981 30 24/6/2000 10/7/2000 30 3 Alex 30/5/1978 33 10/10/1998 24/12/1998 30 4 John 6/6/1979 32 2/12/1999 20/12/1999 30 Funções suportadas Categoria Função (Função aplicada à tabela Descrição Employee) Data DAYSBETWEEN Retorna o número de dias entre duas datas. CURRENTDATE Retorna a data atual do sistema. MONTHSBETWEEN Retorna o número de meses entre duas datas. Por exemplo, a nova coluna contém 2,0,2,0 quando a função MONTHSBETWEEN([Date of Joining], [Date of Confirmation]) é aplicada à tabela Employee. DAYNAME Retorna o nome do dia em formato de string. Por exemplo, a nova coluna contém Monday, Saturday, Saturday, Thursday quando a função DAYNAME([Date of Joining]) é aplicada à tabela Employee. DAYNUMBEROFMONTH Retorna o número do dia de um mês específico. Por exemplo, 12/11/1980 retorna 12. DAYNUMBEROFWEEK Retorna o número do dia de uma semana. Por exemplo, Sunday =1, Monday=2. DAYNUMBEROFYEAR Retorna o número do dia de um ano. Por exemplo, 1st Jan =1, 1st Feb=32, 3rd Feb=34. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 221 Categoria Função (Função aplicada à tabela Descrição Employee) LASTDATEOFWEEK Retorna a data do último dia de uma semana. Por exemplo, 12/9/2005 retorna 17/9/2005 LASTDATEOFMONTH Retorna a data do último dia de um mês. Por exemplo, 12/9/2005 retorna 30/9/2005 MONTHNUMBEROFYEAR Retorna o número do mês de uma data. Por exemplo, Jan=1, Feb=2, Mar=3 WEEKNUMBEROFYEAR Retorna o número da semana de um ano. Por exemplo, 12/9/2005 retorna 38. QUARTERNUMBEROFDATE Retorna o número do trimestre de uma data. Por exemplo, 12/9/2005 retorna 3. String CONCAT Concatena duas strings. Por exemplo, CONCAT('USA', 'Australia') retorna USAAustralia. INSTRING Retorna verdadeiro - se a string de pesquisa for encontrada na string de origem. Por exemplo, INSTRING('USA', 'US') retorna verdadeiro. SUBSTRING Retorna uma substring da string de origem. Por exemplo, SUBSTRING('USA', 1,2) retorna US. Matemática 222 STRLEN Retorna o número de caracteres na string de origem. Por exemplo, STRLEN('Australia') retorna 9. MÁX Retorna o valor máximo de uma coluna. MÍN Retorna o valor mínimo de uma coluna. CONTAGEM Retorna o número de valores de uma coluna. SOMA Retorna a soma dos valores de uma coluna. PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente Categoria Função (Função aplicada à tabela Descrição Employee) Manipulação de dados AVERAGE Retorna a média dos valores de uma coluna. @REPLACE Executa a substituição de uma string no local. Por exemplo, @REPLACE([country],'USA', 'AMERICA') substitui USA por AMERICA na coluna de países. @BLANK Substitui os valores em branco por um valor específico. Por exemplo, @BLANK([country], 'USA') substitui todos os valores em branco por USA na coluna de países. @SELECT Seleciona linhas que satisfaçam a condição dada. Você pode usar qualquer operador condicional para especificar a condição. Por exemplo, @SELECT([country]=='USA') seleciona linhas cujo país seja igual a USA. Expressão condicional IF(condição) THEN(expressão de string/expressão matemática/ expressão condicional) ELSE(expressão de string/expressão matemática/expressão condicional) Verifica se a condição é cumprida e retorna um valor se 'verdadeiro' e outro valor se 'falso'. Por exemplo, IF([Date of Joining]>12/9/2005) THEN ('Funcionário contratado após 12/09/2005') ELSE ('Funcionário contratado em ou antes de 12/09/2005') Nota Expressões matemáticas contendo funções que retornem valor numérico não são suportadas. Por exemplo, a expressão DAYNUMBEROFMONTH(CURRENTDATE())+2 não é suportada porque DAYNUMBEROFMONTH retorna um valor numérico. Operadores matemáticos Use operadores matemáticos para criar fórmulas contendo colunas numéricas e/ou números. Por exemplo, a expressão [Age] + 1 adiciona uma nova coluna com os valores 26, 31, 34, 33. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 223 Operadores matemáticos Descrição + Operador de adição - Operador de subtração * Operador de multiplicação / Operador de divisão () Parêntesis ^ Operador de potência % Operador de módulo E Operador de exponencial Operadores condicionais Use os operadores condicionais para criar expressões IF THEN ELSE ou SELECT. Operadores condicionais Descrição == Igual a != Diferente de < Menor que > Maior que <= Menor que ou igual a >= Maior que ou igual a Operadores lógicos Use operadores lógicos para comparar duas condições e retornar 'verdadeiro' ou 'falso'. Por exemplo, IF([Date of Joining]>12/9/2005 && [Age] >=25 ) THEN ('Verdadeiro') ELSE ('Falso') adiciona uma nova coluna com os valores Verdadeiro, Falso, Falso, Falso. Operadores lógicos Descrição && AND || OR 12.2.2 Amostra As propriedades que podem ser configuradas para o componente de preparação da amostra. 224 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente Sintaxe Use este componente para selecionar um subconjunto de dados de conjuntos de dados volumosos. O componente Amostra suporta estes tipos de amostra: ● Primeiro N: seleciona o primeiro registro N do conjunto de dados. ● Último N: seleciona o último registro N do conjunto de dados. ● Cada Nth: seleciona todo n-ésimo registro do conjunto de dados, em que N representa um intervalo. Por exemplo, se N=2, o 2º, 4º, 6º e 8º registros são selecionados e assim por diante. ● Aleatório simples: seleciona aleatoriamente os registros de N tamanho ou N percentual de registros de um conjunto de dados. ● Aleatório sistemático: neste tipo de amostra, os intervalos ou os subgrupos numéricos de amostra são criados com base no tamanho do subgrupo numérico. O componente Amostra seleciona aleatoriamente o n-ésimo registro do primeiro subgrupo numérico e o n-ésimo registro de cada subgrupo numérico subsequente. Propriedades da amostra Propriedade Descrição Tipo de amostragem Selecione o tipo de amostragem. Limitar linhas por Selecione o método para limitação das linhas. Número de linhas Insira o número de linhas que deseja selecionar. Percentual de linhas Insira a porcentagem de linhas que deseja selecionar. Tamanho do subgrupo numérico Insira o tamanho do subgrupo numérico em que deseja se­ lecionar uma linha aleatória. Tamanho da etapa Insira o intervalo entre as linhas que deseja selecionar. Máximo de linhas Insira o número máximo de linhas que deseja selecionar. Exemplo Selecionando um subconjunto de dados de um conjunto de dados informado Emp ID (ID do funcionário) Emp Name (Nome do DOB (Data de nascimento) Age (Idade) funcionário) 1 Laura 11/11/1986 25 2 Desy 12/5/1981 30 3 Alex 30/5/1978 33 4 John 6/6/1979 32 5 Ted 4/7/1987 24 6 Tom 30/6/1970 41 7 Anna 24/6/1965 46 Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 225 Emp ID (ID do funcionário) Emp Name (Nome do DOB (Data de nascimento) Age (Idade) funcionário) 8 Valerie 6/7/1990 21 9 Mary 19/9/1985 26 10 Martin 21/11/1986 25 Resultados da amostra: 1. Primeiro N: para N=5 Emp ID (ID do funcionário) Emp Name (Nome do DOB (Data de nascimento) Age (Idade) funcionário) 1 Laura 11/11/1986 25 2 Desy 12/5/1981 30 3 Alex 30/5/1978 33 4 John 6/6/1979 32 5 Ted 4/7/1987 24 Emp Name (Nome do DOB (Data de nascimento) Age (Idade) 2. Último N: para N=4 Emp ID (ID do funcionário) funcionário) 7 Anna 24/6/1965 46 8 Valerie 6/7/1990 21 9 Mary 19/9/1985 26 10 Martin 21/11/1986 25 Emp Name (Nome do DOB (Data de nascimento) Age (Idade) 3. Cada Nth: intervalo=3 Emp ID (ID do funcionário) funcionário) 3 Alex 30/5/1978 33 6 Tom 30/6/1970 41 9 Mary 19/9/1985 26 DOB (Data de nascimento) Age (Idade) 4. Aleatório simples: para número de linhas=2 Quaisquer duas linhas pode ser o resultado. Emp ID (ID do funcionário) Emp Name (Nome do funcionário) 7 Anna 24/6/1965 46 8 Valerie 6/7/1990 21 5. Aleatório sistemático: tamanho do subgrupo numérico=4 226 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente Emp ID (ID do funcionário) Emp Name (Nome do DOB (Data de nascimento) Age (Idade) funcionário) 2 Desy 12/5/1981 30 6 Tom 30/6/1970 41 10 Martin 21/11/1986 25 Emp Name (Nome do DOB (Data de nascimento) Age (Idade) ou Emp ID (ID do funcionário) funcionário) 1 Laura 11/11/1986 25 5 Ted 4/7/1987 24 9 Mary 19/9/1985 26 12.2.3 Definição de tipo de dados As propriedades que podem ser configuradas para o componente de preparação da definição do tipo de dados. Sintaxe Use este componente para alterar o nome, o tipo de dados e o formato de data da coluna de origem. A definição do tipo de dados facilita a preparação dos dados para torná-los adequados para uma análise posterior. Por exemplo: ● Se o nome da coluna na fonte de dados for "des", isso pode não ficar claro durante a análise. Na análise, você pode alterar o nome da coluna para "Designação", para que o usuário final entenda facilmente. ● Se a data estiver armazenada no formato mmddaa (120201, sem qualquer separador de datas), o sistema pode interpretá-la como um valor inteiro. Usando o componente de definição de tipo de dados, você pode alterar o formato da data para qualquer formato válido, como mm/dd/aaaa ou dd/mm/aaaa e assim por diante. Para alterar o nome, o tipo de dados e o formato da data da coluna de origem, siga estes procedimentos: 1. Adicione na análise o componente de definição de tipo de dados. 2. Pelo menu contextual do componente, selecione Configurar propriedades. 3. Para alterar o nome da coluna, insira um nome do alias para a coluna de origem solicitada. 4. Para alterar o tipo de dados da coluna, selecione o tipo de dados solicitado para a coluna de origem. 5. Selecione Concluído. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 227 12.2.4 Filtro As propriedades que podem ser configuradas para o componente de preparação do filtro. Sintaxe Use este componente para filtrar linhas e colunas com base em uma condição específica. Nota O componente de filtro no banco de dados não suporta funções e expressões avançadas. Nota Se você alterar a fonte de dados após configurar o componente de filtro, este ainda reterá os filtros de linha anteriormente definidos. Propriedades do filtro Propriedade Descrição Colunas selecionadas Selecione as colunas para análise. Condição de filtro Insira as condições de filtro. Exemplo Filtre a coluna "Store" da fonte de dados e aplique a condição "Profit >2000". Loja Receita bruta Lucro Land Mark 10000 1000 Spencer 20000 4500 Soch 25000 8000 1. Desmarque a coluna "Store" das colunas selecionadas. 2. No painel Filtro da linha, selecione a coluna Lucro. 3. Na opção Selecionar do intervalo, insira 2000 na caixa de texto De. A caixa de texto Até deve ficar em branco. 4. Selecione OK. 5. Selecione Salvar e fechar. 6. Execute a análise. Tabela de saída: Receita bruta Lucro 20000 4500 228 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente Receita bruta Lucro 25000 8000 Sintaxe Nota O componente de filtro suporta apenas expressões que retornem resultado booleano. Por exemplo, na tabela Employee abaixo: Emp ID (ID do Emp Name (Nome DOB (Data de funcionário) do funcionário) nascimento) Age (Idade) Date of Joining Date of (Data de Confirmation contratação) (Data de confirmação) 1 Laura 11/11/1986 25 12/9/2005 27/11/2005 2 Desy 12/5/1981 30 24/6/2000 10/7/2000 3 Alex 30/5/1978 33 10/10/1998 24/10/1998 4 John 6/6/1979 32 2/12/1999 20/12/1999 ● A expressão DAYSBETWEEN([Date of Joining],[Date of Confirmation]) não é uma expressão de filtro válida porque retorna um valor numérico. A utilização correta da expressão DAYSBETWEEN no filtro é DAYSBETWEEN([Date of Joining],[Date of Confirmation]) == 14. Essa expressão seleciona as linhas onde o número de dias entre "Date of Joining" e "Date of Confirmation" é 14. Para a tabela de empregados, a terceira linha é selecionada. ● DAYNAME([Date of Joining]) == 'Saturday' seleciona a segunda e terceira linhas da tabela de funcionários. Nota Ao inserir uma string literal que contenha aspas simples, cada aspa dentro da string literal deve ser acompanhada de uma barra invertida. Por exemplo, insira 'Customer's' como 'Customer\'s'. Nota Ao inserir o nome de uma coluna que contenha colchetes, cada colchete dentro do nome da coluna deve ser acompanhada de uma barra invertida. Por exemplo, insira [Customer[Age]] como [Customer\[Age \]]. Funções suportadas Nota O componente de filtro não suporta funções de manipulação de dados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 229 Categoria Função (Função aplicada à tabela Descrição Employee) Data DAYSBETWEEN Retorna o número de dias entre duas datas. CURRENTDATE Retorna a data atual do sistema. MONTHSBETWEEN Retorna o número de meses entre duas datas. Por exemplo, a nova coluna contém 2,0,2,0 quando a função MONTHSBETWEEN([Date of Joining], [Date of Confirmation]) é aplicada à tabela Employee. DAYNAME Retorna o nome do dia em formato de string. Por exemplo, a nova coluna contém Monday, Saturday, Saturday, Thursday quando a função DAYNAME([Date of Joining]) é aplicada à tabela Employee. DAYNUMBEROFMONTH Retorna o número do dia de um mês específico. Por exemplo, 12/11/1980 retorna 12. DAYNUMBEROFWEEK Retorna o número do dia de uma semana. Por exemplo, Sunday =1, Monday=2. DAYNUMBEROFYEAR Retorna o número do dia de um ano. Por exemplo, 1st Jan =1, 1st Feb=32, 3rd Feb=34. LASTDATEOFWEEK Retorna a data do último dia de uma semana. Por exemplo, 12/9/2005 retorna 17/9/2005 LASTDATEOFMONTH Retorna a data do último dia de um mês. Por exemplo, 12/9/2005 retorna 30/9/2005 MONTHNUMBEROFYEAR Retorna o número do mês de uma data. Por exemplo, Jan=1, Feb=2, Mar=3 WEEKNUMBEROFYEAR 230 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Retorna o número da semana de um ano. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente Categoria Função (Função aplicada à tabela Descrição Employee) Por exemplo, 12/9/2005 retorna 38. QUARTERNUMBEROFDATE Retorna o número do trimestre de uma data. Por exemplo, 12/9/2005 retorna 3. String CONCAT Concatena duas strings. Por exemplo, CONCAT('USA', 'Australia') retorna USAAustralia. INSTRING Retorna verdadeiro - se a string de pesquisa for encontrada na string de origem. Por exemplo, INSTRING('USA', 'US') retorna verdadeiro. SUBSTRING Retorna uma substring da string de origem. Por exemplo, SUBSTRING('USA', 1,2) retorna US. Matemática Expressão condicional MÁX Retorna o valor máximo de uma coluna. MÍN Retorna o valor mínimo de uma coluna. CONTAGEM Retorna o número de valores de uma coluna. SOMA Retorna a soma dos valores de uma coluna. AVERAGE Retorna a média dos valores de uma coluna. IF(condição) THEN(expressão de string/expressão matemática/ expressão condicional) ELSE(expressão de string/expressão matemática/expressão condicional) Verifica se a condição é cumprida e retorna um valor se 'verdadeiro' e outro valor se 'falso'. Por exemplo, IF([Date of Joining]>12/9/2005) THEN ('Funcionário contratado após 12/09/2005') ELSE ('Funcionário contratado em ou antes de 12/09/2005') Nota Expressões matemáticas contendo funções que retornem valor numérico não são suportadas. Por exemplo, a expressão DAYNUMBEROFMONTH(CURRENTDATE())==2 não é suportada porque DAYNUMBEROFMONTH retorna um valor numérico. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 231 Operadores matemáticos Use operadores matemáticos para criar fórmulas contendo colunas numéricas e/ou números. Por exemplo, a expressão [Age] + 1 adiciona uma nova coluna com os valores 26, 31, 34, 33. Operadores matemáticos Descrição + Operador de adição - Operador de subtração * Operador de multiplicação / Operador de divisão () Parêntesis ^ Operador de potência % Operador de módulo E Operador de exponencial Operadores condicionais Use os operadores condicionais para criar expressões IF THEN ELSE ou SELECT. Operadores condicionais Descrição == Igual a != Diferente de < Menor que > Maior que <= Menor que ou igual a >= Maior que ou igual a Operadores lógicos Use operadores lógicos para comparar duas condições e retornar 'verdadeiro' ou 'falso'. Por exemplo, IF([Date of Joining]>12/9/2005 && [Age] >=25 ) THEN ('Verdadeiro') ELSE ('Falso') adiciona uma nova coluna com os valores Verdadeiro, Falso, Falso, Falso. Operadores lógicos Descrição && AND || OR 232 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente 12.2.5 Normalização As propriedades que podem ser configuradas para o componente de preparação de normalização. Sintaxe Use este componente para normalizar os dados de atributo. Atributos de valor maior tendem a ter peso maior. Tentativas da normalização de transformar os dados de um intervalo maior em um intervalo menor, por exemplo, [0,1], [-1,1]. Nota A normalização exibe apenas as colunas com valores numéricos. O componente de normalização suporta os seguintes métodos de normalização: ● Normalização Mín–Máx: executa uma transformação linear nos valores dos dados originais, e escala cada valor para adequar-se em um intervalo específico. Enquanto realiza a normalização Mín-Máx você pode especificar o valor Novo máximo e o valor Novo mínimo. Esta normalização é útil para garantir que valores extremos sejam limitados a um intervalo fixo. Nota ○ O valor Novo máximo deve ser maior do que o valor Novo mínimo. ● Normalização pontuação Z: calculada com base na média e desvio padrão para cada atributo. Esta normalização é útil para determinar se um valor específico está acima ou abaixo da média, e por quanto. ● Normalização de escala decimal: A vírgula decimal do valor de cada atributo é movida de acordo com seu valor absoluto máximo. Propriedades da normalização Propriedade Descrição Selecionar uma coluna Selecione uma coluna que será normalizada. Tipo de normalização Selecione o tipo de normalização. Novo máximo Insira o valor para o novo máximo. O valor predeterminado é 1. Novo mínimo Insira o valor para o novo mínimo. O valor predeterminado é 0. Exemplo Normalizando o tempo gasto para cobrir certa distância. Tabela: Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 233 Nome Distância (em metros) Tempo (em segundos) Laura 500 66 Desy 500 360 Alex 500 201 John 500 78 Ted 500 504 Para normalizar a coluna de tempo usando a normalização Mín-Máx, realize as seguintes etapas: 1. Na visão Prever, da Lista Componente, escolha a guia Preparação de dados. 2. Arraste o componente Normalização no editor de análise, ou clique duas vezes em Normalização. 3. Pelo menu contextual do componente de normalização, selecione Configurar propriedades. 4. Pela lista suspensa Selecionar uma coluna, selecione a coluna que deseja normalizar. Nota Você só pode selecionar colunas com valores numéricos. Por exemplo, Tempo (em segundos). 5. Na lista suspensa Método de normalização, selecione Mín-Máx. 6. Insira os valores de Novo máximo e Novo mínimo, nesse exemplo, os valores são 0 e 1 respectivamente. 7. Escolha Concluído, e selecione Executar. Tabela de saída: Nome Distância (em metros) Tempo (em segundos) Laura 500 0.05 Desy 500 0.30 Alex 500 0.17 John 500 0.06 Ted 500 0.42 Execute as mesmas etapas para normalização Pontuação Z e a normalização Escala decimal como mencionado na normalização Mín-Máx. Entretanto, no caso da normalização Pontuação Z e a normalização Escala decimal, você não precisa inserir os valores Novo máximo e Novo mínimo. Saída de normalização Pontuação Z: Tabela de saída: Nome Distância (em metros) Tempo (em segundos) Laura 500 -0.49 Desy 500 1.77 Alex 500 0.55 John 500 -0.40 Ted 500 2.88 Saída de normalização Escala decimal: 234 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente Tabela de saída: Nome Distância (em metros) Tempo (em segundos) Laura 500 0.01 Desy 500 0.04 Alex 500 0.02 John 500 0.01 Ted 500 0.05 12.2.6 Categorização HANA As propriedades que podem ser configuradas para o componente de preparação da Categorização HANA. Sintaxe Categorização, também conhecida como discretização, amortece um valor de dados ordenados. Ela divide o intervalo de uma variável numérica em conjuntos de subintervalos denominados categorias, e substitui cada valor por seu número de categoria. A categorização de dados antes da execução de certos algoritmos, como algoritmo de árvore de decisão, reduz a complexidade do modelo. Existem quatro métodos de categorização: ● Larguras iguais com base no número de categorias ● Larguras iguais com base na largura de categoria ● Profundidade igual ● Desvio da média E três métodos de amortecimento: ● Amortecimento por médias de categoria: cada valor em uma categoria é substituído pelo valor de categoria da média. ● Amortecimento por medianas de categorização: cada valor de categorização é substituído por uma mediana de categorização. ● Amortecimento por limites de categoria: os valores mínimo e máximo de uma determinada categoria são identificados como limites de categoria. Em seguida, cada valor de categoria é substituído pelo valor do limite mais próximo. Propriedades do componente Categorização HANA Propriedade Descrição Coluna independente Selecione a coluna de origem de entrada com a qual você deseja executar a categorização. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 235 Propriedade Descrição Valores em falta Selecione o método para manipulação dos valores em falta. Possíveis métodos: ● Ignorar: o algoritmo ignora os registros que contenham os valores em falta na coluna independente ou depen­ dente. ● Manter: retém valores em falta. Método de categorização Selecione o Método de categorização. Número de categorias Insira o número de categorias necessário. Método de amortecimento Selecione o Método de amortecimento. Nome da coluna categorizada Insira um nome para a nova coluna que contenha a posição no depósito. Nomes de colunas com valores amortecidos Insira o nome para a nova coluna que contenha valores amortecidos. Exemplo Categorização de dados em um conjunto de dados Cidade Temperatura Amsterdã 6 Frankfurt 12 Guangzhou 13 Cidade do Cabo 15 Waldorf 10 Bangalore 23 Mumbai 24 Miami 30 Rio de Janeiro 32 Sydney 25 Dubai 38 Para categorizar a coluna Temperatura em larguras iguais com base no número de larguras e aplicar métodos de amortecimento pelas médias, realize as seguintes etapas: 1. Arraste o componente Categorização HANA até o editor de análise. 2. Clique duas vezes em Categorização HANA ou passe o mouse sobre Categorização HANA e selecione Configurar propriedades. 3. Na lista suspensa Coluna independente, selecione uma coluna, por exemplo, Temperatura. Nota Você só pode selecionar colunas que tenham valores com dígitos numéricos. 236 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente 4. Na lista suspensa Valores em falta, selecione Ignorar. 5. Em Método de categorização, selecione Larguras iguais com base no número de categorias. 6. Em número de categorias, digite 4. 7. Selecione Amortecimento necessário. 8. Em Métodos de amortecimento, selecione Média de categoria. 9. Em Digitar nome para a coluna recém adicionada, em Nome da coluna categorizada, insira Categoria de temperatura. Nota Nomeie a coluna conforme a sua preferência ou a necessidade da análise. Esta coluna contém o valor categorizado. 10. Em Digitar nome para a coluna recém adicionada, em Nomes da coluna com valores amortecidos, insira Amortecimento de temperatura. Nota Nomeie a coluna conforme a sua preferência ou a necessidade da análise. Esta coluna contém o valor amortecido. Tabela de saída: Cidade Temperatura Categoria de temperatura Amortecimento de temperatura Amsterdã 6 1 8.0 Frankfurt 12 2 13.33333 Guangzhou 13 2 13.33333 Cidade do Cabo 15 2 13.33333 Waldorf 10 1 8.0 Bangalore 23 3 25.5 Mumbai 24 3 25.5 Miami 30 3 25.5 Rio de Janeiro 32 4 35.0 Sydney 25 3 25.5 Dubai 38 4 35.0 12.2.7 Normalização HANA As propriedades que podem ser configuradas para o componente de preparação da Normalização HANA. Sintaxe Use este componente para normalizar os dados de atributo. A Normalização HANA escala os dados de atributo com grande valor para ficarem em um intervalo específico, como -1.0 a 1.0, ou 0.0 a 1.0. Você pode Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 237 utilizar esse componente para análise No banco de dados. A normalização de dados é usada para classificar algoritmos envolvendo redes neurais ou medidas de distância, como classificação e clustering do vizinho mais próximo. Nota Se deseja que os dados processados substituam a coluna existente, selecione Substituir coluna. O componente de normalização suporta os seguintes métodos de normalização: ● Normalização Mín–Máx: executa uma transformação linear nos valores dos dados originais, e escala cada valor para adequar-se em um intervalo específico. Enquanto realiza a normalização Mín-Máx você pode especificar o valor Novo máximo e o valor Novo mínimo. Esta normalização é útil para garantir que valores extremos sejam limitados a um intervalo fixo. Nota ○ O valor Novo máximo deve ser maior do que o valor Novo mínimo. ● Normalização pontuação Z: calculada com base na média e no desvio padrão para cada atributo. Esta normalização é útil para determinar se um valor específico está acima ou abaixo da média, e por quanto. ● Normalização de escala decimal: A vírgula decimal dos valores de cada atributo é movida de acordo com seu valor absoluto máximo. Nota Selecione Substituir coluna, se quiser que os dados sejam normalizados para substituir os dados da coluna existente, na qual a normalização será executada. Exemplo Normalizando o tempo gasto para cobrir certa distância. Tabela: Nome Distância (em metros) Tempo (em segundos) Laura 500 66 Desy 500 360 Alex 500 201 John 500 78 Ted 500 504 Para normalizar a coluna de tempo usando a normalização Mín-Máx, realize as seguintes etapas: 1. Na visão Prever, da Lista Componente, escolha a guia Preparação de dados. 2. Arraste o componente Normalização no editor de análise, ou clique duas vezes em Normalização. 3. Clique duas vezes em Normalização HANA ou passe o ponteiro do mouse sobre Normalização HANA e selecione Configurar propriedades. 4. Selecione as colunas que serão normalizadas. 238 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente Nota Você só pode selecionar colunas com valores numéricos. Por exemplo, Tempo (em segundos). 5. Na lista suspensa Tipo de normalização, selecione Mín-Máx. 6. Insira valores para o Novo máximo e o Novo mínimo. 7. Escolha Concluído, e selecione Executar. Tabela de saída: Nome Distância (em metros) Tempo (em segundos) Tempo (em segundos)_normalizado Laura 500 66 0.05 Desy 500 360 0.30 Alex 500 201 0.17 John 500 78 0.06 Ted 500 504 0.42 Execute as mesmas etapas para normalização Pontuação Z e a normalização Escala decimal como mencionado na normalização Mín-Máx. Entretanto, no caso da normalização Pontuação Z e a normalização Escala decimal, você não precisa inserir os valores Novo máximo e Novo mínimo. Saída de normalização Pontuação Z: Tabela de saída: Nome Distância (em metros) Tempo (em segundos) Laura 500 -0.49 Desy 500 1.77 Alex 500 0.55 John 500 -0.40 Ted 500 2.88 Saída de normalização Escala decimal: Tabela de saída: Nome Distância (em metros) Tempo (em segundos) Laura 500 0.01 Desy 500 0.04 Alex 500 0.02 John 500 0.01 Ted 500 0.05 Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 239 12.2.8 Partição HANA As propriedades que podem ser configuradas para o componente de preparação da Partição HANA. Sintaxe O componente da Partição HANA divide um conjunto de dados de entrada aleatoriamente em três subconjuntos disjuntos chamados de conjuntos de treinamento, teste e validação. A proporção de cada subconjunto é definida como um parâmetro. A união de três subconjuntos não precisa ser o conjunto de dados inicial completo. É possível particionar o conjunto de dados utilizando os métodos de partição a seguir: ● Partição aleatória, que divide aleatoriamente todos os dados. ● Partição estratificada, que divide cada subcategoria aleatoriamente. No segundo caso, o conjunto de dados precisa ter pelo menos um atributo categórico (por exemplo, do tipo varchar). O conjunto de dados inicial é subdividido de acordo com os valores categóricos diferentes desse atributo. Cada subconjunto excluído mutuamente é dividido aleatoriamente para obter os subconjuntos de treinamento, teste e validação. Isso garante que todos os "valores categóricos" ou "strata" estejam presentes no subconjunto de amostra. Propriedades da Partição HANA Propriedade Descrição Método de partição Selecione o método para particionar dados em conjuntos de treinamento, teste e validação. ● Aleatório ● Estratificado Propagação aleatória Insira um número aleatório com o qual deseja executar o cálculo. Linhas de partição por Selecione o método para particionar linhas. ● Percentual de linhas ● Número de linhas Conjunto de treinamento Insira o número de linhas ou porcentagem de linhas para o conjunto de treinamento. Conjunto de teste Insira o número de linhas ou porcentagem de linhas para o conjunto de teste. Conjunto de validação Insira o número de linhas ou porcentagem de linhas para o conjunto de validação. Nome da coluna de partição Insira um nome para a nova coluna que contenha os valores particionados. Número de threads Inserir o número de threads que o algoritmo deva utilizar para execução. 240 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente 12.2.9 Comparação de modelo do HANA Utilize o nó Comparação de modelo do HANA para saber qual o melhor algoritmo para seu problema preditivo. O nó Comparação de modelo permite que você resolva seus problemas preditivos comparando o desempenho de dois ou mais algoritmos. Você receberá uma explicação detalhada sobre qual o melhor a utilizar para sua análise complexa. A Comparação de modelo é utilizada com Estatísticas de modelo, um componente que gera estatísticas de desempenho. A Comparação de modelo avalia as estatísticas que Estatísticas de modelo fornece para escolher qual o melhor de todos os componentes que foram comparados na execução. 12.2.10 Estatísticas de modelo do HANA Utilize o componente Estatísticas de modelo para gerar estatísticas de desempenho. Estatísticas de modelo é um componente que calcula as estatísticas de desempenho em conjuntos de dados gerados por algoritmos. Ele pode calcular estatísticas para dois tipos de algoritmos, classificação e regressão. O componente funciona apenas com problemas de "duas classes". Um problema de duas classes é um problema empresarial com um resultado binário, o que significa que ele classifica os elementos em um determinado conjunto de dados em dois grupos com base em uma regra de classificação. Um exemplo é uma modelagem de desistência para um negócio com um serviço de assinatura. Em tal caso, o problema de duas classes é identificar os assinantes que permanecerão no serviço e os que o deixarão. Outro exemplo é a detecção de fraudes em uma instituição financeira, em que o problema de duas classes é identificar quais transações são fraudulentas e quais não são. Você deve assegurar que o KI (ou qualidade preditiva) do modelo não seja zero. Tais cenários significam que o modelo não é bem treinado e não inspira confiança, uma vez que ele é essencialmente equivalente a um modelo aleatório. O KI está diretamente vinculado à quantidade de informações disponíveis para prever o destino. Portanto, você pode melhorar o KI aumentando o número de variáveis úteis no modelo das seguintes maneiras: ● Utilizar todas as variáveis disponíveis. ● Utilizar seu conhecimento do domínio para encontrar outras fontes de informações. ● Criar variáveis a partir das existentes com manipulações de dados. ● Utilizar combinações de variáveis aumentando o grau polinomial. 12.3 Gravadores de dados Use gravadores de dados para armazenar os resultados da análise em arquivos planos ou bancos de dados para uma análise posterior. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 241 12.3.1 CSV Writer As propriedades que podem ser configuradas para o CSV Writer. Sintaxe Use este componente para gravar os dados em arquivos planos, como arquivos CSV, TEXT e DAT. Propriedades do CSV Writer Propriedade Descrição Nome do arquivo Selecione o caminho de arquivo e insira um nome para ar­ quivo .csv, .dat ou .txt. Sobregravar, se existir Para sobregravar um arquivo existente, selecione esta op­ ção. Separador de colunas Selecione um delimitador de colunas que separe os tokens de dados no arquivo. Inserir caractere de aspas duplas Selecione o caractere para substituição dos separadores de coluna ao gravar os dados. Incluir cabeçalhos de coluna Selecione esta opção para usar a primeira linha como cabe­ çalho da coluna. Codificação Selecione o método criptografado em texto para gravar os dados. Separador de decimal Selecione o caractere para representação decimal em agru­ pamento de dígitos. Separador de agrupamento Selecione o caractere para o separador de milhares. Formato numérico Insira o formato numérico que você deseja aplicar aos da­ dos numéricos. Formato de data e hora Selecione o formato de data que você deseja aplicar às da­ tas. 12.3.2 JDBC Writer As propriedades que podem ser configuradas para o JDBC Writer. Sintaxe Use este componente para gravar os dados em bancos de dados relacionais, como MySQL, MS SQL Server, DB2, Oracle, SAP MaxDB e SAP HANA. 242 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente Propriedades do JDBC Writer Propriedade Descrição Tipo de banco de dados Selecione o tipo de banco de dados. Caminho do driver do banco de dados Insira o local do caminho do driver do JDBC. Por exemplo, para gravar no banco de dados Oracle, você precisa especi­ ficar o local do Oracle JDBC jar (C:\ojdbc6.jar) Nome da máquina do banco de dados Insira o nome da máquina em que o banco de dados está instalado. Número da porta Insira o número da porta do banco de dados ou do serviço. Nome do banco de dados Insira o nome do banco de dados. Nome do usuário Insira o nome do usuário do banco de dados. Senha Insira a senha do usuário do banco de dados. Tipo da tabela Insira o tipo da tabela. Esta propriedade é aplicável durante a gravação em banco de dados SAP HANA. Nome da tabela Insira o nome da tabela. Sobregravar, se existir Selecione esta opção para sobregravar a tabela se ela já existir. 12.3.3 HANA Writer As propriedades que podem ser configuradas para o HANA Writer. Sintaxe Use este componente para gravar os dados nas tabelas de banco de dados SAP HANA. Componente HANA Writer Propriedade Descrição Nome do esquema Selecione um esquema. Tipo da tabela Selecione o tipo da tabela no qual você deseja gravar os da­ dos. Nome da tabela Insira um nome para a tabela. Sobregravar, se existir Selecione esta opção para sobregravar a tabela se ela já existir. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 243 12.4 Modelos Os modelos que você cria salvando o estado dos algoritmos ficam listados na seção Modelos na lista Componentes. Expert Analytics não contém modelos predefinidos. Portanto, a menos que você já tenha gravado um algoritmo configurado como um modelo, a seção Modelos fica vazia. Informações relacionadas Como criar um modelo [página 146] 244 PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Guia do usuário do Expert Analytics Propriedades do componente Avisos de isenção importantes e informações legais Amostras de codificação Qualquer codificação de software e/ou linhas/strings de códigos ("Código") incluídas nessa documentação são apenas exemplos e não estão destinadas a serem utilizadas em um ambiente de sistema de produção. O Código serve apenas para explicar e visualizar melhor a sintaxe e regras de criação de frases da codificação determinada. A SAP não garante a exatidão e integridade do Código fornecido aqui, e a SAP não está sujeita a erros ou danos causados pela utilização do Código, exceto se tais danos forem causados pela SAP intencionalmente ou fruto de negligência grosseira. Acessibilidade As informações contidas na documentação SAP representam a visão atual da SAP sobre os critérios de acessibilidade a partir da data de publicação; não são de maneira alguma diretrizes de vinculação sobre como garantir acessibilidade dos produtos de software. A SAP nega especificamente qualquer responsabilidade com respeito a esse documento. No entanto, esse aviso de isenção não se aplica em casos de negligência grosseira ou transgressão deliberada da SAP. Esse documento não resulta em nenhuma obrigação contratual direta ou indireta da SAP. Idioma neutro em relação ao sexo Na medida do possível, a documentação da SAP é neutra em relação ao sexo. Dependendo do contexto, o leitor será abordado diretamente com "você", ou um substantivo neutro (como "pessoa de vendas" ou "dias úteis") é utilizado. Entretanto, se ao se referir a ambos os sexos, a terceira pessoa do singular não puder ser evitada ou um substantivo neutro não existir, a SAP reservará o direito de utilizar a forma masculina do substantivo ou pronome. Isso garante que a documentação permaneça compreensível. Hyperlinks da Internet A documentação da SAP pode conter hyperlinks para a Internet. Esses hyperlinks servem como dica de onde localizar informações relacionadas. A SAP não garante a disponibilidade e exatidão dessas informações relacionadas ou a aptidão de servir a um propósito específico. A SAP não se responsabiliza por qualquer dano causado pela utilização dessas informações relacionadas a menos que tais danos sejam causados por negligência grosseira ou transgressão deliberada da SAP. Todos os links são categorizados para transparência (consulte: http://help.sap.com/disclaimer). Guia do usuário do Expert Analytics Avisos de isenção importantes e informações legais PUBLIC © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. 245 www.sap.com/contactsap © 2015 SAP SE ou empresa afiliada da SAP. Todos os direitos reservados. Nenhuma parte desta publicação pode ser reproduzida ou transmitida sob qualquer forma, ou para qualquer fim, sem a expressa permissão da SAP SE ou uma empresa afiliada da SAP. As informações aqui contidas poderão ser modificadas sem prévio aviso. Alguns produtos de software comercializados pela SAP SE e seus distribuidores contêm componentes de software de propriedade de outros fornecedores. As especificações nacionais dos produtos podem variar. Estes materiais são fornecidos pela SAP SE ou uma empresa afiliada da SAP apenas para fins informativos, sem representações ou garantias de qualquer tipo, e a SAP ou suas empresas afiliadas não se responsabiliza por erros ou omissões em relação aos materiais. As únicas garantias para os produtos ou das empresas afiliadas SAP são aquelas definidas nas declarações expressas de garantia que acompanham os respectivos produtos e serviços, se houver. O conteúdo deste documento não deve ser interpretado como constituição de garantia adicional. SAP e outros produtos e serviços da SAP aqui mencionados, bem como seus respectivos logotipos, são marcas ou marcas registradas da SAP SE (ou uma empresa afiliada SAP) na Alemanha e em outros países. Todos os outros nomes de produtos e serviços mencionados são marcas de suas respectivas empresas. Consulte http://www.sap.com/corporate-en/legal/copyright/ index.epx para informações e avisos adicionais relacionados a marcas.