2020-09-24 17:07发布
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加入QQ群:457200227(SAP S4 HANA技术交流) 群内免费提供SAP练习系统(在群公告中)
专家们,
在PAL库的ARIMA时间序列算法(HANA DB中的预测)中,输入表仅限于2个字段。一个时间戳和一个要预测的字段。
因此,在我的情况下,预测时我需要考虑更多因素。
例如:在我的桌子上,我有
1。时间戳
2。销售
3。保修车辆
4。
我需要根据"销售"和"保修期内的汽车"来预测索赔情况。在这种情况下,我是否应该考虑其他任何PAL算法,如何通过ARIMA或Auto Arima达成目标?
您好,PAL ARIMA和Auto-ARIMA支持外部因素(ARIMAX)。 请参阅示例的手册。 我在下面列出了一个:
SET SCHEMA DM_PAL; 删除表PAL_ARIMA_DATA_TBL; 创建列表PAL_ARIMA_DATA_TBL( " TIMESTAMP"整数, " Y"双, " X"双 ); 插入PAL_ARIMA_DATA_TBL VALUES(1,1.2,0.8); 插入PAL_ARIMA_DATA_TBL VALUES(2,1.34845613096197,1.2); 插入PAL_ARIMA_DATA_TBL值(3,1.32261090809898,1.34845613096197); 插入PAL_ARIMA_DATA_TBL值(4,1.38095306748554,1.32261090809898); 插入PAL_ARIMA_DATA_TBL值(5,1.54066648969168,1.38095306748554); 插入PAL_ARIMA_DATA_TBL值(6,1.50920806756785,1.54066648969168); 插入PAL_ARIMA_DATA_TBL值(7,1.48461408893443,1.50920806756785); 插入PAL_ARIMA_DATA_TBL值(8,1.43784887380224,1.48461408893443); 插入PAL_ARIMA_DATA_TBL值(9,1.64251548718992,1.43784887380224); 插入PAL_ARIMA_DATA_TBL值(10,1.74292337447476,1.64251548718992); 插入PAL_ARIMA_DATA_TBL值(11,1.91137546943257,1.74292337447476); 插入PAL_ARIMA_DATA_TBL值(12,2.07735796176367,1.91137546943257); 插入PAL_ARIMA_DATA_TBL值(13,2.01741246166924,2.07735796176367); 插入PAL_ARIMA_DATA_TBL值(14,1.87176938196573,2.01741246166924); 插入PAL_ARIMA_DATA_TBL值(15,1.83354723357744,1.87176938196573); 插入PAL_ARIMA_DATA_TBL值(16,1.66104978144571,1.83354723357744); 插入PAL_ARIMA_DATA_TBL值(17,1.65115984070812,1.66104978144571); 插入PAL_ARIMA_DATA_TBL值(18,1.69470966154593,1.65115984070812); 插入PAL_ARIMA_DATA_TBL值(19,1.70459802935728,1.69470966154593); 插入PAL_ARIMA_DATA_TBL值(20,1.61246059980916,1.70459802935728); 插入PAL_ARIMA_DATA_TBL值(21,1.53949706614636,1.61246059980916); 插入PAL_ARIMA_DATA_TBL值(22,1.59231354902055,1.53949706614636); 插入PAL_ARIMA_DATA_TBL值(23,1.81741927705578,1.59231354902055); 插入PAL_ARIMA_DATA_TBL值(24,1.80224252773564,1.81741927705578); 插入PAL_ARIMA_DATA_TBL值(25,1.81881576781466,1.80224252773564); 插入PAL_ARIMA_DATA_TBL值(26,1.78089755157948,1.81881576781466); 插入PAL_ARIMA_DATA_TBL值(27,1.61473635574416,1.78089755157948); 插入PAL_ARIMA_DATA_TBL值(28,1.42002147867225,1.61473635574416); 插入PAL_ARIMA_DATA_TBL值(29,1.49971641345022,1.42002147867225); 删除表#PAL_PARAMETER_TBL; 创建本地临时列表#PAL_PARAMETER_TBL(" NAME" VARCHAR(50)," INT_VALUE" INTEGER," DOUBLE_VALUE" DOUBLE," STRING_VALUE" VARCHAR(100)); 插入到#PAL_PARAMETER_TBL VALUES('P',1,NULL,NULL); 插入到#PAL_PARAMETER_TBL VALUES('Q',1,NULL,NULL); 插入到#PAL_PARAMETER_TBL VALUES('D',0,NULL,NULL); 插入#PAL_PARAMETER_TBL VALUES('METHOD',1,NULL,NULL); INSERT INTO #PAL_PARAMETER_TBL VALUES('DEPENDENT_VARIABLE',NULL,NULL,'Y'); 删除表PAL_ARIMA_MODEL_TBL; -对于接下来的预测 创建列表PAL_ARIMA_MODEL_TBL(" KEY" NVARCHAR(100)," VALUE" NVARCHAR(5000)); CALL _SYS_AFL.PAL_ARIMA(PAL_ARIMA_DATA_TBL," #PAL_PARAMETER_TBL",PAL_ARIMA_MODEL_TBL,?)有概述;
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您好,PAL ARIMA和Auto-ARIMA支持外部因素(ARIMAX)。 请参阅示例的手册。 我在下面列出了一个:
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