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函数型数据分析以及在ERP中的应用初探
近年来，随着心理学在国内的飞速发展，心理学家和行为科学家收集到的数据越来越来自连续的潜在过程，例如ERP、fMRI、发展心理等心理实验中的纵向数据(longitudinal data)，在几秒的时间内可以产生出数百万个数据点，这些数据点在时间或者空间上可能是存在关联的，这些存在关联的离散数据本质上由函数构成的，这种类型的数据称作函数型数据。之所以要把离散的数据看成一个函数或多个函数，是因为研究者们在研究中不仅关心已经得到的数据，而且更关心未得到的数据。函数型数据分析方法是指挖掘这些数据信息的一系列的统计方法，其基本思想是将所获得的数据当作是一个整体、一条曲线或者一个影像来处理，而不只是单个的离散数据。这里的“函数”不是指数据的外在形式，而是指外在形式。函数型数据分析方法与传统的数据处理方法的作用一样，所不同的是所分析的对象不再是离散的数据点，而是一个整体，因此函数型数据分析方法能将数据从有限维扩展到无限维，而几乎所有的传统数据分析方法都可从有限维扩展到无限维，例如目前研究中用的最多的函数型方差分析、函数型主成分分析、函数型聚类分析、函数型线性模型等。　　前人的研究结果表明函数型数据分析方法可用于心理学研究，如ERP、fMRI，但如何应用于心理学本土研究，国内尚未见。本论文对这种方法进行理论探索后，尝试将其用于心理学ERP研究中，为ERP研究提供新的数据分析方法和思路。本文含三个子研究。研究一:采用函数型数据拟合方法将离散但连续的数据点进行拟合，将拟合后曲线的变化趋势和传统的基于截面数据的统计方法结果相比较，以证实函数型数据拟合方法的价值;研究二:函数型主成分分析方法是函数型数据分析方法中应用最广的方法之一，本文首次将其用于ERP脑电数据分析中，比较脑电成分与提取出的主成分之间的异同;研究三:基于研究二的主成分分析，尝试使用基于主成分的函数型聚类分析方法对高维数据进行归类。　　通过与传统方法的对比发现，函数型数据分析方法主要有以下优点:(1)函数型分析方法能够挖掘出更多的有价值的数据信息;(2)函数型主成分分析方法基于数据提取出的主成分与认知成分无论是数量上还是时间上都一致;(3)ERP研究旨在比较不同刺激条件下脑电成分的差异，不同刺激条件也可视作不同的类别，因此本文基于研究二的结果，使用基于主成分的函数型聚类分析方法对提取出的脑电数据进行聚类，结果表明它们的确属于不同的类别。
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作者：Sage ERP团队
　　大数据正在改变企业，它对企业资源计划软件也产生了影响。通过数据分析，企业可以改善流程，获得新发现，而这些新发现可以帮助他们增加收入并简化内部流程。ERP中的数据也有潜力改变业务流程，但只有在被充分利用的情况下。
　　根据《信息周刊》的说法，公司往往只能分析12%的数据。这就意味着他们错失了88%包含在他们没有办法分析的信息中的潜在洞察力。鉴于ERP平台与业务的许多方面相关联，想想这些系统可能包含的信息都令人激动。此外，将第三方信息同步到ERP平台有利于了解特定的流程。当涉及到大数据时，有许多不同方面的业务需要考虑。
　　销售预测
　　在实践中它可能会是这个样子。Smart Data Collective网站指出了零售商如何使用大数据分析，利用其ERP系统来预测特定项目的需求。大型零售商，如塔吉特或沃尔玛，在他们的ERP系统中都有重要数据，包括关于产品供应和库存的各类信息。Smart Data Collective表示，沃尔玛可以使用其ERP分析旧款iPhone的销售模式，并且预测市场对新机型的需求。然而，当谈到衡量iPhone等产品的需求时，该公司不能依赖系统做出分析。这里就是与业务分析集成派上用场的地方。虽然新iPhone的销售和该案例之间的联系的确说得通，但新iPhone 的发布可能会增加一些不太明显的产品需求，比如新的耳机。
　　销售预测的潜力是巨大的，但这不是大数据和ERP整合所能提供的唯一益处。排程又当如何?因为实时信息变得更多，所以项目管理和排程只能在大数据系统集成时才有所改善。例如，ERP Focus网站指出，公司可以从移动设备上访问实时信息，甚至是远程制造机构。对运营的所有领域有了更好的洞察，公司可以更有效地安排生产、节省时间和资源，而节省下来的资源可以用于其他地方，从而更有效率。
　　供应链完善
　　连接地理空间数据来改善供应链物流以提高效率。追踪所有供应链中的在途部件是许多企业面临的最大挑战之一。如果没有更好的洞察，从供应商到制造商的产品流动管理是很困难的。有了实时数据，公司可以优化路线，让产品在这些路线上来回移动，甚至可以看到交通信息和所需的穿梭卡车。这也可以提高供应链的可视性，为公司提供一个关于资产位置的更完整的视图。
　　更好的招聘做法
　　还有什么方法会比雇佣更好的人使用更多更有效的流程来提高运营效率更好呢?许多公司已经开始使用大数据来践行更好的招聘实践了。Social ERP指出，公司执行委员会的下属机构SHL获得了世界各地2500万名的雇员数据，通过研究这些数据，将它用于人才收购的目的。利用ERP的人力资源模块确定哪里有人才缺口并且使用大数据解决方案来决定去哪里寻找新的人才。
　　ERP与大数据分析集成对企业有很多好处。有效地使用数据可以改善客户关系、完善产品、提高供应链效率，甚至帮助招聘人员找到候选人来填补人才缺口。
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论坛法律顾问：王进律师结合ERP数据在BI中对利润进行分析
　作者: IT168 绝地苍狼　编辑:
　　【IT168 】　　对于大部分企业来说，利润分析是比较有特色的一项内容。可以这么说，100家企业，有99家企业利润分析的模型是不同的。要么其侧重点不同，要么其包含的要素不同。不过其有一点是值得肯定的，即其相关数据都可以在ERP系统中得到。在这里，笔者就结合ERP系统，谈谈如何在B1系统中建立利润分析的模型。　　一、利润分析模型核心流程　　　　▲SAP BI中建立利润分析模型的核心流程　　如上图所示，是在SAP BI中建立利润分析模型的核心流程。上面一部分主要是在ECC中操作，即ERP中操作。下面部分则是在BI系统中进行设计的。在ERP中，需要建立数据源。然后再BI中，将数据源复制过去，并激活与上传数据。笔者认为，在这个流程中，核心的作业只有三个：初始化、复制和信息包。初始化是在ERP中建立数据源，而复制是将数据源从ERP系统中复制到BI中去。然后通过信息包将数据从ERP系统中提取到BI中。在后续的内容分析中，笔者也将围绕着三个核心作业做出一些解析。其他的一些内容由于篇幅的限制，暂时就不做说明了。　　二、初始化模型　　笔者上面一开始就说过，虽然各个企业的利润分析模型是不同的。但是可以肯定的是，其相关的数据都是来自于ERP系统。为此在建立数据源时，其实就是一个选择的过程。系统会将跟利润分析相关的字段全部列出来，然后项目管理员根据企业的实际需要，选择对应的字段即可。　　从操作上来说，其实非常简单，就是点点而已。但是从实际项目上来看，又比较难。因为项目管理员必须对相关的字段非常的熟悉。需要将这些字段与利润分析模型中的各个因素关联起来。毕竟在后台的数据表中，只是一些简单的字段。最后需要通过数据模型，整合成一张具有实际含义的数据分析表。　　在这步操作中，具体来说需要注意如下几个问题。　　一是数据源的命名规则。虽然说在BI系统中，对于命名的规则没有很严格的要求。但是BI系统毕竟是一个相互协作的系统。如有可能有人专门建立数据源，而其他人专门设计分析模型。为此对数据源的命名需要遵守一些业内的规则。说实话，有时候通过观察数据源的命名规则，就可以知道这个顾问是否专业。通常情况下，数据源的命名包括四个部分。　　前面的1_CO_PA是前缀。在实际工作中，一般不建议对此进行更改。第二部分是%CL，它是一个变量，表示当前系统集团的编号。在保存是系统会自动获取相关细心。　　第三部分是%ERK，其也是一个变量，表示运行范围。这两个变量其实就代表了企业利润分析中的组织层次。一般情况下，对这前面三部分内容，不建议用户对此进行更改。保留系统的默认设置。用户在命名时，在这后面直接加入一个下划线，然后带上一个具有业务意义的名字即可。由于大部分BI的实施顾问都遵守着一个约定俗成的规则，所以具有很好的通用性。　　二是数据检查。在实际项目中，一般不是建立一个数据源，就马上复制到BI系统中去。这样做比较浪费时间。通常的做法是，先在ERP系统中建立好多个数据源。然后一次性复制到BI中去。这可以提高工作效率，同时也是多个实施顾问之间相互协作的需要。　　不过这里笔者需要强调的一点是，在实际工作中，往往在这里需要加入一个检查的步骤。也就是说，不能够将问题传递到下一个环节。在ERP系统层面，用户就需要判断其所创建的数据源是否准确。其实这个步骤实现起来也比较简单。在系统中，可以使用RSA3事务代码来验证。　　通过这个事务代码，可以查询对应的数据源中的数据。如果数据源中可以提取到数据，并且数据的内容也没有问题，那么就说明这个数据源建立的是比较准确的。每建立一个数据源，最好都通过RSA3事务代码检验一下。确保复制到BI系统中的数据源都是没有问题的。　　三、复制与激活　　在ERP系统中创建好数据源之后，并不会自动复制到B1系统中去。毕竟这是两个不同的系统。在实际项目中，需要项目顾问采取手工复制的方式，将数据源从ERP系统中复制到BI系统中。在复制操作时，也有相关的技巧。　　一是可以集中复制。如果每建立一个数据源，就复制一次，这工作效率会非常的低。因为在复制的过程中，系统会将BI系统与ERP系统中所有相关的数据源进行对比。　　如果发现数据源有更新(包括对原数据源的更改或者有新建的数据源)，就进行复制。可见，如果分开来复制的话，每次都要这么比对一次，显然工作效率会比较低。如果集中复制的话，那么只需要一次比对过程即可。为此笔者建议最好建立好数据源之后，进行一次性的复制。这是比较合理的。　　二是需要注意，后台运行与前台运行的不同。在复制的过程中，系统会让实施顾问选择，是在前台运行还是在后台运行。在前台运行的话，优先级比较高，会抢占的资源。相反，如果在后台运行的话，优先级比较低，运行的时间相对来说也比较长。不过系统为了减少复制过程对造成的不利影响，对于前台运行的进程设置了一个限制条件。如果前台运行的时间超过了15分钟，那么系统会自动终止这个进程。此时复制作业就不能够成功。显然，如果需要复制的数据源比较多，那么最好还是采取后台进程比较保险。如果只是测试，可能只有两到三个数据源需要复制，此时采用前台进程是可行的。在实际项目中，一般都建议采取后台进程。　　四、通过信息包传输数据　　通过复制作业，将数据源从ERP系统复制到BI系统中去。注意在这个过程中，其只是复制了一个视图的结构，或者说只是将字段的结构复制过去。但是具体的业务数据并没有到BI系统中去。　　此时在BI中，数据还是空的。此时就需要通过信息包，将相关的数据从底层的ERP系统中传输到上层的BI系统中去。在这里需要说明的是，无论是什么数据源，在BI中将数据从底层传输到BI系统中去，都是通过信息包这架马车来实现的。在信息包中，确定了数据传输的相关规则。不过需要注意的是，这个传输的过程，其实是一个简单的复制过程，并不会对原数据做出任何的更改。　　五、项目经验总结　　针对利润分析数据源的创建，笔者总结了如下几个经验，供大家参考。　　一是这个操纵即简单也复制。简单是因为项目顾问只需要点点即可。而复杂在于需要掌握其后台相关字段所对应的含义，以及对利润分析所造成的影响。这不仅要求实施顾问有实际项目的经验，而且还要对利润分析这个业务有一定的了解。　　二是对数据源的命名上，要遵守约定的规则。一般前面三部分都不要去做更改，而只是在后面加个下划线和后缀。后缀要能够反映实际业务的含义。　　三是不要建立一个数据源，就到BI中去复制一次。一般是建议先建好数据源，然后再在BI系统中去进行批量的复制。当然，建好数据源之后最好使用RSA3事务代码检查一下。　　四是在BI中复制数据源时，最好采取后台的方式。因为采用前台方式，会抢占服务器资源，会给服务器的正常运行造成不利影响。而且前台进程会有15分钟的时间限制。在实际项目中，这个复制往往会超过15分钟。
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