BusinessObjects Predictive Analysis 预测分析 用户指南
以下将简要介绍BusinessObjects Predictive Analysis。该工具可用于生成显示变量之间关系的模型，并确定该特定变量或目标变量的关键影响因子。
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BusinessObjects Predictive
Analysis 用户指南
BusinessObjects Predictive Analysis 3.0
Windows
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6,289,352、6,247,008、6,490,593、6,578,027、6,831,668、6,768,986、
6,772,409、6,882,998、7,139,766、7,299,419、7,194,465、7,222,130、
7,181,440 和 7,181,435。 Business Objects 和 Business Objects 标识、
BusinessObjects、Business Objects Crystal Vision、Business Process On
Demand、BusinessQuery、Crystal Analysis、Crystal Applications、Crystal
Decisions、Crystal Enterprise、Crystal Insider、Crystal Reports、Desktop
Intelligence、Inxight、Inxight 标识、Linguistx、Star Tree、Table Lens、
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2008-02-28
目录
第 2 章 Predictive Analysis 总体 8
2.1 在 Predictive Analysis 中添加总体.........................8
2.2 在 Predictive Analysis 中编辑总体.........................9
2.3 在 Predictive Analysis 中删除总体........................10
2.4 Predictive Analysis 中的总体列表.........................10
第 3 章 Predictive Analysis 中的派生变量 11
3.1 作为事实表聚合的派生变量.................................11
3.2 创建 Predictive Analysis 中的派生变量....................12
3.3 在 Predictive Analysis 中创建分箱........................13
3.4 在 Predictive Analysis 中编辑派生变量和分箱..............14
3.5 在 Predictive Analysis 中删除派生变量和分箱..............15
第 4 章 Predictive Analysis 模型 16
4.1 在 Predictive Analysis 中添加模型........................16
4.1.1 Predictive Analysis 模型的数据类型...................17
4.2 在 Predictive Analysis 中复制模型........................18
4.3 在 Predictive Analysis 中编辑模型........................18
4.4 在 Predictive Analysis 中删除模型........................19
4.5 在 Predictive Analysis 中重新生成模型....................19
4.6 在 Predictive Analysis 中重新生成统计数据................19
4 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
第 5 章 Predictive Analysis 基于模型的 Metric 20
5.1 在 Predictive Analysis 中添加基于模型的 Metric...........21
5.1.1 基于模型的 Metric 的聚合函数.........................22
5.1.2 目标级别.............................................24
5.2 在 Predictive Analysis 中删除基于模型的 Metric...........24
5.3 在 Predictive Analysis 中刷新基于模型的 Metric...........24
5.4 在 Predictive Analysis 中清除基于模型的 Metric...........24
5.5 在 Predictive Analysis 中发布基于模型的 Metric...........25
5.5.1 目标和 Metric 发布向导...............................25
5.6 Predictive Analysis 中的基于模型的 Metric 列表...........30
6.1 选择要在预测性分析中分析的预测性模型.....................32
6.2 分析目录中的预测性分析示例...............................32
6.3 基于预测性模型和目标的影响因子详细信息分析...............33
6.3.1 配置基于目标的影响因子详细信息分析...................34
6.3.2 设置基于目标的影响因子详细信息和影响因子详细信息分析中的
显示选项..................................................34
6.4 基于预测性模型的个体列表.................................35
6.4.1 配置个体列表分析.....................................35
6.5 基于预测性模型的影响因子详细信息分析.....................36
6.5.1 配置影响因子详细信息分析.............................36
6.5.2 设置基于目标的影响因子详细信息和影响因子详细信息分析中的
显示选项..................................................37
6.6 基于预测性模型的影响因子增益图分析.......................38
6.6.1 配置影响因子增益图分析...............................38
目录 5
6.7 基于预测性模型的关键影响因子分析.........................39
6.7.1 配置关键影响因子分析.................................40
6.8 基于 Metric 的 Metric 预测器分析.........................41
6.8.1 配置 Metric 预测器分析...............................42
6.8.2 什么是 Metric 预测器趋势消除平均值？.................88
6.9 基于预测性模型的模型增益图分析...........................88
6.9.1 配置模型增益图分析...................................89
6.9.2 模型增益图提示.......................................89
6.10 基于预测性模型的变量剖析箱线图..........................91
6.10.1 配置变量剖析箱线图分析..............................91
6.11 Predictive Analysis 术语................................92
6.11.1 什么是分箱？........................................92
6.11.2 什么是布尔值？......................................93
6.11.3 什么是派生变量？....................................93
6.11.4 什么是目标？........................................93
6.11.5 什么是目标状态？....................................94
6.11.6 什么是基于目标的分箱？..............................95
6.11.7 什么是颗粒？........................................95
6.11.8 什么是影响因子变量？................................95
6.11.9 什么是加入者？......................................97
6.11.10 什么是离开者？.....................................97
6.11.11 什么是 Metric？....................................97
6.11.12 什么是总体？.......................................97
6.11.13 什么是预测性模型？.................................98
6.11.14 什么是均方根误差？.................................98
6.11.15 什么是规则引擎？...................................98
6.11.16 什么是抽样？.......................................98
6 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
6.11.17 什么是变量？.......................................98
第 7 章 Predictive Analysis 术语 100
7.1 什么是分箱？............................................100
7.2 什么是布尔值？..........................................100
7.3 什么是派生变量？........................................100
7.4 什么是目标？............................................101
7.5 什么是目标状态？........................................102
7.6 什么是基于目标的分箱？..................................102
7.7 什么是颗粒？............................................102
7.8 什么是影响因子变量？....................................103
7.8.1 Predictive Analysis 模型的数据类型..................103
7.9 什么是加入者？..........................................104
7.10 什么是离开者？.........................................104
7.11 什么是 Metric？........................................104
7.12 什么是总体？...........................................105
7.13 什么是预测性模型？.....................................105
7.14 什么是均方根误差？.....................................105
7.15 什么是规则引擎？.......................................105
7.16 什么是抽样？...........................................106
7.17 什么是变量？...........................................106
索引..........................................................109
第 1 章 Predictive Analysis
利用 BusinessObjects Predictive Analysis 可生成显示变量之间关系
的模型，并确定该特定变量或目标变量的关键影响因子。
在 Predictive Analysis 中，将使用：
• 总体
确定要分析的组。如果正在创建 Metric 预测器分析，则无需执行此操
作。
• 派生变量
可以自定义细化结果的变量，并对变量内容执行分箱操作以便按组显示趋
势。如果正在创建 Metric 预测器分析，则无需执行此操作。
• 模型
配置一个模型分析，它包括可纳入分析中的总体、派生变量、影响因子和
目标。如果正在创建 Metric 预测器分析，则无需执行此操作。
• Metric
可以创建基于模型的 Metric，将使用它们来改善模型。
• 预测性分析
Predictive Analysis 提供了可用于模型的预定义分析。
第 2 章 Predictive Analysis 总体
任何分析都需要对数据的定义进行分析。以下影响因子分析的数据是在总
体中定义的：
• 影响因子详细信息
• 关键影响因子
• 影响因子增益图
• 模型增益图
• 变量剖析箱线图
• 个体列表
本节说明如何使用总体。
可以执行以下操作：
• 添加、编辑和删除总体
• 更改总体列表视图
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•
第 36 页上的 “ 基于预测性模型的影响因子详细信息分析 ”
•
•
第 38 页上的 “ 基于预测性模型的影响因子增益图分析 ”
•
•
•
2.1 在 Predictive Analysis 中添加总体
1 在“Predictive Analysis”>“总体”中，从下拉列表中选择要在其中创
建总体的总体区。
2 单击“添加”。
“创建总体” 向导将打开。
3 在“集合” 步骤中，从列表中选择一个集合类型。
注意:
可以按集合或组来查看源集合列表。要创建集合，请参阅 Set
Analysis 文档。
在 Predictive Analysis 中编辑总体
• 如果选择“单一集”，则需要选择子集。
• 如果选择“迁移者”、“重叠成员”、“同时出现的加入者”或“同
时出现的离开者”，则需要选择目标集合。
4 指定时间段：
• 要指定周期，请激活“最近”，并设置周期数。
• 要指定月份，请激活“对于”，并选择月份和年份。
5 单击“下一步”。
6 在“过滤器”步骤中，从“可用条件”列表中选择条件，然后使用双箭头
按钮将它们移到“选定条件”列表中。
7 单击“下一步”。
8 在“属性” 步骤中，键入所创建总体的名称。
9 如果想要其他人能够使用此总体，请激活“公用”。
10 单击“完成”。
所创建的总体即会出现在“总体”列表中。右侧的面板显示总体的详
细信息。
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•
•
2.2 在 Predictive Analysis 中编辑总体
1 在“Predictive Analysis” > “总体”中，从下拉列表中选择要在其中
创建总体的总体区。
2 选择要编辑的总体。
3 单击“编辑”。
4 “编辑总体”向导出现，其工作流与添加总体时使用的工作流相同。
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•
第 8 页上的 “ 在 Predictive Analysis 中添加总体 ”
9
10 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
2.3 在 Predictive Analysis 中删除总体
1 在“Predictive Analysis” > “总体”中，从下拉列表中选择要在其中
创建总体的总体区。
2 选择要删除的总体。
3 单击“删除”，然后单击“确定”。
2.4 Predictive Analysis 中的总体列表
在“Predictive Analysis” > “总体”中，可以按以下方式查看“总
体”列表：
• 简单列表
选择此选项，以便查看“总体”区域各个总体的简单列表。
• 按集合
选定此选项可按集合查看总体列表。
注意:
只有在总体基于集合 Universe 时，此选项才可用。
• 显示组
选定此选项可按集合组查看列表
• 按子集
选定此选项可按子集查看列表，例如按加入者或离开者子集。
第 3 章 Predictive Analysis 中的派
生变量
在设置分析时，可自定义变量以抽取专门的信息。
例如，从变量“所有者”可抽取某一年龄范围的所有者。可以在
Predictive Analysis 中创建派生变量，而不用在 Universe 中创建变量。
此外，可以按年龄对结果进行分箱以细化“所有者”的结果。
可以使用带算术或逻辑运算符的度量，以构成更复杂的表达式。
利用派生变量可完成以下操作：
• 利用依据事实表计算所得的聚合，对度量指定不同的日期限制。
• 为交叉销售分析创建 Universe 度量的副本。
• 创建表示指定集合中的成员资格的变量（例如，“常客”的成员）。
• 试用表示替代方法的私有变量，然后选择一个，使其可供他人使用。
如果要使用以下分析，则必须创建布尔值目标变量：
• 影响因子增益图
• 模型增益图
在“Predictive Analysis” > “派生变量”中，可以创建、编辑和删除
派生变量及分箱。
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•
第 38 页上的 “ 基于预测性模型的影响因子增益图分析 ”
•
3.1 作为事实表聚合的派生变量
Predictive Analysis 允许使用公式编辑器定义派生变量。派生变量允许
用户在 Predictive Analysis 中使用事实表数据。
12 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
度量的派生变量语法
派生变量定义中使用的一般度量语法如下（方括号 [] 代表可选参数）：
<m:Measure name,Null value replacement constant,[<t:Aggregate type>,
[Date expression], [Date expression]]>
例如：
<m:Profit, 0,<t:Sum>, {1/1/2002}, CurrentDate()>
Sum of profit from 1/1/2002 until today, with nulls replaced by 0
<m:Order Size, 100,<t:Maximum>, CurrentDate() - 30*6, CurrentDate()>
Maximum order size in the last 180 days, with nulls replaced by 100
<m:Order Size, 0, <t:Maximum>,
Date(CurrentYear(), CurrentMonth()-6, CurrentDay()),CurrentDate()>
Maximum order size in the last 6 months with nulls replaced by 0
3.2 创建 Predictive Analysis 中的派生变量
1 在“Predictive Analysis” > “派生变量”中，从下拉列表中选择变量
主题区。
2 单击“添加”。
3 选择“新建派生变量”。
4 在“创建变量” 面板的“变量名称” 框中键入变量的名称。
5 如果想要其他人能够使用此变量，请激活“公用”。
6 选择“数据类型”：
• 布尔值
• 日期
• 数值
• 字符
注意: 可将使用日期的公式视为数据或数字值，代表代表无变化增加
的天数。在模型定义中使用时，请避免诸如“出生日期”等显式日期，而
是改为依赖于代表日期之差的数字，例如定义为“currentDate() -
DateOfBirth”的“年龄”。
7 通过从“对象”及“函数和运算符”列表中双击项目，指定“公式”框中
的派生变量。
可以使用以下源数据：
• 与选定主题区对应的 Universe 中的维
• Universe 中的度量
• 与选定主题区关联的集合中的成员资格（如果该主题区基于集合）。
在 Predictive Analysis 中创建分箱 13
• 举例来说，基于应用程序服务器时钟返回当前日期或当前月份的日
期函数。
可以使用运算符、函数和聚合来合并或转换这些日期函数，以便得到
派生变量定义。
从派生变量定义的角度来看，共有两种类型的度量：带有提示的度量
和不带提示的度量。将“按原样”使用不带提示的度量。举例来说，代表
维表数值字段的度量（如“年龄”）。另一种度量是基于时间的聚合，如
“前 30 天的收入总和”或“自上一笔订单以来的时间（天数总和）”。
在这些例子中，需要附加信息才能解析值：
• 空值替代常量
• 聚合类型
• 开始日期
• 结束日期
注意:
在公式区域中插入代表基于时间的聚合的度量后，必须为公式
区域中的度量定义在紧靠右尖括号（“>”）前面的位置输入适当的参数
值。
要为派生变量定义使用总体中的成员资格，必须使用带 Population
Name 参数的 isinpopulation() 函数。
8 要向公式中添加某个具体日期，请单击“日期”旁边的图标。
9 单击“保存”。
3.3 在 Predictive Analysis 中创建分箱
分箱是一种将变量的所有值压缩为较小数字的方式，其方法是将可能值的
范围细分为分组或“箱”。
1 在“Predictive Analysis” > “派生变量”中，从下拉列表中选择变量
主题区。
2 选择要依据其创建分箱的变量。
3 单击“添加”。
4 选择“新建分箱”。
5 在“创建分箱” 面板的“分箱名称” 框中键入变量的名称。默认情况下
会使用变量名称，但最好使用唯一的名称。
6 要允许其他人使用此变量，请激活“公用”。
7 选择“变量类型”。
14 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
8 设置箱数。
9 选择“计算”选项：
• 如果要基于数字变量分箱，则选项为：
• 每个箱的计数相等
此选项将创建一些箱，其中分入每个箱的指定有效总体中的记录数
大致相同（“四等分分箱”）。
• 每个箱宽度相等
此选项将创建其值范围宽度相同的多个箱，例如，以五年为间隔的
分箱。
• 如果要基于称名变量分箱，则选项为：
• 每个箱的计数相等
此选项与数字变量的该选项相同，只是没有依据其对值进行分组的
假定分类。
• 类别的相等数目
此选项安排每个箱将相同数量的非重复值分组在一起，例如，其中
每个箱包含相同数量居住地的“居住地”分箱。对于称名变量，请
选择一个较小的箱数（比如 2），然后再通过“编辑”创建其他的
箱。
10 选择要用于定义初始箱定义的总体。
此参考总体可提供有关分入具体各箱中的记录数的快速反馈。将箱定
义保存到分箱后，将不再保留该总体。
注意:
可以更改“可用总体”列表
11 单击“确定”。
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•
•
第 10 页上的 “ Predictive Analysis 中的总体列表 ”
3.4 在 Predictive Analysis 中编辑派生变量和分箱
1 在“Predictive Analysis” > “派生变量”中，从下拉列表中选择变量
主题区。
2 选择要编辑的项目。
在 Predictive Analysis 中删除派生变量和分箱 15
3 单击“编辑”。
• 如果要编辑变量，“编辑变量” 面板与“创建变量” 面板和工作流
相似。
• 如果要编辑分箱，“编辑分箱” 面板与“创建分箱” 面板和工作流
相似。
相关主题
•
第 12 页上的 “ 创建 Predictive Analysis 中的派生变量 ”
•
第 13 页上的 “ 在 Predictive Analysis 中创建分箱 ”
3.5 在 Predictive Analysis 中删除派生变量和分箱
1 在“Predictive Analysis” > “派生变量”中，从下拉列表中选择变量
主题区。
2 选择要删除的项目。
3 单击“删除”，然后单击“确定”确认所做的操作。
第 4 章 Predictive Analysis 模型
在定义总体并根据需要定义任何派生变量之后，就需要生成模型。
注意:
要创建模型，必须具有一个总体，但不要求具有派生变量。
相关主题
•
第 8 页上的 “ 在 Predictive Analysis 中添加总体 ”
•
第 12 页上的 “ 创建 Predictive Analysis 中的派生变量 ”
4.1 在 Predictive Analysis 中添加模型
1 在“Predictive Analysis” > “模型”中，从下拉列表中选择模型主题
区。
2 单击“添加”。
将出现“创建模型”向导。
3 在“总体”步骤中，从“可用总体”列表中选择一个总体。
注意:
可以更改“可用总体”列表
4 单击“下一步”。
5 在“影响因子”步骤中，通过执行以下操作之一来选择对象：
• 双击某个对象。
• 突出显示某对象并单击双箭头按钮。
当对象移到“选定对象”列表中时，将出现数据和分箱类型。
6 从列表中选择数据和分箱类型。
7 单击“下一步”。
8 在“目标”步骤中，通过执行以下操作之一来选择对象：
• 双击某个对象。
• 突出显示某对象并单击双箭头按钮。
9 单击“下一步”。
10 在“属性”步骤中，键入新模型的名称。
11 要使此模型可供他人使用，请激活“公用”。
12 设置“刷新类型”：
在 Predictive Analysis 中添加模型 17
• 激活“使用集合”，以便在刷新关联总体定义中使用的集合时刷新模
型。
• 如果需要独立于集合刷新进行计划的刷新（例如，通过 Dashboard
Builder 计划程序或 Performance Manager 规则），请激活“独立刷
新”。
13 设置“刷新范围”：
• 如果希望在刷新模型时将大多数统计数据和 Metric 与模型关联，请
激活“仅刷新统计结果”。
• 激活“重新生成模型”以允许刷新统计数据，以及重新生成最佳分箱
和计算在生成模型分数时使用的公式。此选项通常与“个体列表”分
析一起使用。有少数统计数据也只会在重新生成模型时计算 － 特别
是“净相关性”。
注意: “重新生成模型”需要比“仅刷新统计”花更多的计算时间，
因为它需要多次传递数据。
14 单击“完成”。
相关主题
•
第 103 页上的 “ Predictive Analysis 模型的数据类型 ”
•
第 10 页上的 “ Predictive Analysis 中的总体列表 ”
•
4.1.1 Predictive Analysis 模型的数据类型
对象影响数据在模型中的显示方式。
影响数据类型 源 源数据类型
Desktop Intelligence 对象
字符
数值
日期
派生变量 布尔值
字符
称名
连续、序数
不提供
称名
称名
目标数据类型
不提供
连续、不提供
不提供
布尔值
不提供
18 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
源 源数据类型
数值
日期
影响数据类型
连续、序数
不提供
目标数据类型
连续、不提供
不提供
连续数据类型
连续数据类型是对应于数字变量的默认数据类型。请不要将此类型用于那
些表示数字代码而不是实际数字的变量（例如，邮政编码）；应将此类变量
视为称名变量。
称名数据类型
称名数据类型具有一种不能排序的值，比如性别。BusinessObjects
Universe 中的所有字符对象都将被视为称名对象。
序数数据类型
序数变量已经过排序，但不成比例，比如邻近值之间的距离未定义就是一
个例子。
相关主题
•
4.2 在 Predictive Analysis 中复制模型
1 在“Predictive Analysis” > “模型”中，从下拉列表中选择模型主题
区。
2 选择要复制的模型。
3 单击“复制”。
该模型的副本将出现在列表中。
4.3 在 Predictive Analysis 中编辑模型
1 在“Predictive Analysis” > “模型”中，从下拉列表中选择模型主题
区。
在 Predictive Analysis 中删除模型 19
2 选择要编辑的模型。
3 单击“编辑”。
“编辑模型” 面板与“创建模型” 面板和工作流相似。
相关主题
•
第 16 页上的 “ 在 Predictive Analysis 中添加模型 ”
4.4 在 Predictive Analysis 中删除模型
1 在“Predictive Analysis” > “模型”中，从下拉列表中选择模型主题
区。
2 选择要删除的模型。
3 单击“删除”，然后单击“确定”确认所做的操作。
4.5 在 Predictive Analysis 中重新生成模型
如果更改了变量和数据，则需要重新生成模型。这样会更新模型结构。
1 在“Predictive Analysis” > “模型”中，从下拉列表中选择模型主题
区。
2 选择要重新生成的模型。
3 单击“重新生成模型”。
4.6 在 Predictive Analysis 中重新生成统计数据
如果更改了数据，则需要重新生成模型。
1 在“Predictive Analysis” > “模型”中，从下拉列表中选择模型主题
区。
2 选择要重新生成其统计数据的模型。
3 单击“仅刷新统计”。
第 5 章 Predictive Analysis 基于模
型的 Metric
模型可创建统计数据，例如陈旧度。这些统计数据显示在 Predictive
Analysis 以及时间序列分析中。
通常，由预测性模型计算的统计数据可量化影响因子和目标变量之间的关
系，但它也可以是描述性统计数据，概述影响因子在总体（与模型关联）中
的分布的某些情况，例如，“年龄”的平均值或“前 30 天内的购买规模”
的最大值。
某些统计数据对于自动模型管理可能非常重要，如均方根误差或目标变量
陈旧度。可以在规则中使用这些统计数据，以便检测何时在仅统计数据刷新
模式下重新生成模型，或者在模型的刷新未被计划（例如，用于记分列表，
但不用于统计数据计算）时触发模型重新生成过程。
注意:
只能从最近的预测性模型刷新中获取值。
在“Metric”页中，可以对基于预测性模型的 Metric 执行以下操作：
• 添加
注意:
在本文档中，将学习如何创建基于预测性模型的 Metric，它是分
析所必需的 Metric。如果要创建一般 Metric 和手动输入 Metric，请参
阅 Performance Manager 文档。
• 删除
• 刷新
• 清除
• 发布
相关主题
•
•
•
第 30 页上的 “ Predictive Analysis 中的基于模型的 Metric 列表 ”
在 Predictive Analysis 中添加基于模型的 Metric 21
5.1 在 Predictive Analysis 中添加基于模型的 Metric
1 在“Predictive Analysis” > “Metric”中，从下拉列表中选择主题
区。
2 从集合 Universe 下拉列表中选择一个集合。
注意:
此选项只可用于包含集合的主题。
3 单击“添加”。
4 从“添加”子菜单中选择“新建基于模型的 Metric”，将出现“创建
Metric”向导。
5 在“选择”步骤中，选择一个模型。
6 （可选）选择聚合函数。可用函数取决于所选择的模型。
7 要为模型选择影响因子，请激活“选择影响因子”。
8 要为模型选择分箱，请激活“选择分箱”，然后从列表中选择一个分箱。
注意:
用。
如果尚未在派生变量下定义和在模型中使用箱，则此选项不可
9 单击“下一步”。
10 在“属性”步骤中，键入 Metric 的名称。
11 键入 Metric 的说明。
12 选择“计算间隔”。
计算间隔为 Metric 提供日期条件。组成 Metric 的时间段的持续时间称
为“Metric 颗粒”。
从列表中选择一种颗粒。此列表是在安装设置中创建的（有关设置颗
粒的信息，请参阅“仪表盘和分析设置”文档）。
13 选择“刷新类型”：
• 选择“使用模型”，以便在刷新其模型时刷新 Metric。
• 选择“独立刷新”以允许手动刷新 Metric。
14 选择“存储选项”：
• 选择“存储所有 Metric 值”，以便使用 Metric 的全部历史记录来
预测趋势。因为 Metric 值需要的存储空间很少，所以建议使用此选
项。
• 选择“只存储上一个 Metric 值”，以便只存储上一个 Metric 值。
• 选择“禁用”，这样模型将不会依赖于上一个 Metric 值。
15 在“参数”部分中，选择一个“默认平滑”选项。
22 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
可利用“默认平滑”列表来指定统计变换，如果用户激活平滑列表中的
“默认平滑”选项，则会在对 Metric 进行报告时使用该变换。
所探查数据的特性以及您希望回答的问题确定了最适合的平滑类型。
可用的变换由管理员在安装和配置期间确定。
16 从“以下时候趋势良好” 列表中选择以下选项之一：
• 增加
如果趋势在增加时良好，则选择“增加”。
• 下降
如果趋势在下降时良好，则选择“下降”。
• 符合目标
如果趋势在符合目标时良好，则选择“符合目标”。
17 为模型选择一个所有者。可以选择中央管理控制台中的任何名称。
18 单击“完成”。
5.1.1 基于模型的 Metric 的聚合函数
聚合函数基于值集进行计算以返回单一值。以下各表阐述了数据类型和聚
合之间的关系。
影响因子级别
重要性
陈旧度
净相关性
非数字数据类型
影响因子的度量有效性（用于“预测”目标值）
如果 > 5，最佳分箱可能会不再适用，因而需要重新生成
• 只在重新生成模型时计算的高级 Metric（排除“较
强”影响因子后的度量预测力）
• 排除“较强”影响因子后的度量预测力
数据质量 缺失百分比、其他百分比、超出范围百分比
“% 失败”和“均方根误差”如何呢？
在 Predictive Analysis 中添加基于模型的 Metric 23
影响因子级别
重要性
陈旧度
净相关性（仅限重新生成时）
描述性统计数据
数据质量
数字数据类型
影响因子的度量有效性（用于“预测”目标
值）
如果 > 5，最佳分箱可能会不再适用，因而
需要重新生成
排除“较强”影响因子后的度量预测力
最小值、最大值、平均值、方差、标准偏差
缺失百分比、超出范围百分比
影响因子箱级别
基于目标的影响
基于目标的分布
非基于目标的分布
数字目标 布尔值目标
箱重要性
带符号的箱重要性
目标偏差
带符号的目标偏差
加权的目标偏差
箱重要性
带符号的箱重要性
目标秩
平均目标值
平均目标比率
目标方差和标准偏差
目标秩
目标率
目标比率
计数
计数
频率（％分布）
频率（％分布）
平均（影响因子）值
箱平均值（适用于数
字影响因子）
24 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
5.1.2 目标级别
替代模型质量 Metric：
• “预测”或“分数”变量的重要性 Metric
• 通用模型质量 Metric 的很好选择
仅限模型质量 Metric
• 均方根误差 (RMSE)
陈旧度检测
• 分类率（布尔值目标）
• R2（连续目标）
5.2 在 Predictive Analysis 中删除基于模型的 Metric
1 在“Predictive Analysis” > “Metric”中，从下拉列表中选择 Metric
组。
2 从列表中选择要删除的 Metric。
3 单击“删除”，然后单击“确定”确认所做的操作。
5.3 在 Predictive Analysis 中刷新基于模型的 Metric
1 在“Predictive Analysis” > “Metric”中，从下拉列表中选择 Metric
组。
2 从列表中选择要刷新的 Metric。
3 单击“刷新”。
将出现一个面板，警告您操作执行时间可能很长。
4 单击“确定”继续。
5.4 在 Predictive Analysis 中清除基于模型的 Metric
如果已至少刷新了选定 Metric 一次，则可以清除 Metric 历史记录。
在 Predictive Analysis 中发布基于模型的 Metric 25
如果需要清空 Metric 历史记录部分中的数据并从 Performance Manager
资源库的 ci_probe_value 表中删除 Metric 数据，则需要清除 Metric。
1 在“Predictive Analysis” > “Metric”中，从下拉列表中选择 Metric
组。
2 从列表中选择要清除的 Metric。
3 单击“清除”。
4 在“Metric 清除”面板中，选择以下选项之一：
• 清除所有周期
选择此选项以清除 Metric 中的所有周期。
• 选择要清除的以前周期
选择此选项以选择一个特定周期，然后在数字框中指定要清除的周期
数。周期由创建 Metric 时选择的日历定义。
5 单击“确定”。
5.5 在 Predictive Analysis 中发布基于模型的 Metric
1 在“Predictive Analysis” > “Metric”中，从下拉列表中选择 Metric
组。
2 从列表中选择要发布的 Metric。
3 单击“发布”。
此时将出现“目标和 Metric 发布”向导。
5.5.1 目标和 Metric 发布向导
创建目标后，请使用“目标和 Metric”发布向导将目标分发给个体或组。
之所以要发布目标，有以下几个原因：
• 使用户能够将重点放在正确的目标上
• 能够通过讨论线索和以前的操作进行协作
• 推荐与目标绩效、其他报表及操作关联的操作
“目标和 Metric 发布”向导包含以下组成部分以帮助发布目标或
Metric：
• 战略
• 何人
26 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
• 何物
• 何时
• 操作
• 摘要
5.5.1.1 目标和 Metric 发布向导的“战略”步骤
• 选择要在其中创建角色的战略。
继续执行“何人”步骤。
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第 26 页上的 “ 目标和 Metric 发布向导的“何人”步骤 ”
5.5.1.2 目标和 Metric 发布向导的“何人”步骤
1 为您自己选择一个职务角色。
例如，如果您是主管工程部门和测试部门的副总裁，但只想向测试部
门发送信息，请为测试部门指定您的职务角色。
执行以下操作之一：
• 从列表中选择一个职务角色。
• 单击“选择另一个角色”，然后在“职务角色”面板中选择此角色所
在的组，从列表中选择一个职务角色，并单击“确定”。
2 选择应看到信息的人员：
• 如果选择“我团队中的人员”，则需要从以下选项中进行选择：
• 如果选择“我团队中的每位人员”，则会显示此团队中的成员以及
列出了成员及其职称的“人员身份”链接。
• 如果选择“我的所有直接下属”，则会显示您的所有直接下属以及
列出了这些人员及其职称的“人员身份”链接。
• 如果选择“团队中的特定人员”，则会出现一个子面板，可在其中
按团队角色或个人选择收件人，然后单击“添加”将他们添加到
“选定的成员”面板。“人员身份”链接列出了选定的个人（以及
团队角色内的人员）和他们的职称。
• 我的经理
• 如果选择“其他人员”，请从以下项中进行选择：
• 组织结构图角色 － 已创建的角色的列表。
• 个体 － 所有个体的列表
• 其他角色 － 组织内其他角色的列表。
在 Predictive Analysis 中发布基于模型的 Metric 27
注意: 在选择列表时，可使用一个列表框来选择按整个公司查看列表
还是查看特定组内的列表。
3 单击“下一步”。
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第 27 页上的 “ 目标和 Metric 发布向导的“何物”面板 ”
5.5.1.3 目标和 Metric 发布向导的“何物”面板
可利用“何物”步骤来指定要发布的目标切片。可以保护维切片的安全。
注意: 如果基于安全的切片 Metric 发布目标，默认情况下发布将遵循
用户安全规则并包含 Metric 权限。
1 选择要发送的对象：
• 如果选择“目标”，请从滚动列表中选择要发布的目标。
注意:
滚动列表可能包含所有目标切片，也可能包含列表中的特定目
标组。如果似乎缺少某个目标，请单击“刷新”。可通过单击“查看
目标”来查看目标的分析。
• 如果选择“Metric”，请从滚动列表中选择要发布的 Metric。
注意:
滚动列表可能包含所有 Metric，也可能包含列表中列出的特
定 Metric 组。如果似乎缺少某个 Metric，请单击“刷新”。可通过
单击“查看 Metric”来查看 Metric 的分析。
2 单击“下一步”。
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第 27 页上的 “ 目标和 Metric 发布向导的“何时”面板 ”
5.5.1.4 目标和 Metric 发布向导的“何时”面板
“计划分发信息”指明对 Metric 或目标的 Metric 进行评估所依据的计
划。
单击“下一步”。
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•
第 28 页上的 “ 目标和 Metric 发布向导的“操作”步骤 ”
28 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
5.5.1.5 目标和 Metric 发布向导的“操作”步骤
1 选择想要向收件人推荐的操作，方法是单击某个操作，然后按住 Ctrl 键
并单击以选择其它操作。
2 单击“添加”。
3 选择某项操作，然后单击“编辑操作”，并编辑该操作的参数。所选的操
作决定默认的“推荐的操作”文本。
所选操作 默认文本
Call Vendor
Check Inventory
Call Vendor
Click <a href="inventory.html" target="Inventory"> Here</a> to check product inventory
Create a new publication
Create a <a href="../sb/flowwizframe.jsp?is
close=Y&contentType=3" target="Strategy
Builder"> new publication</a>
自定义操作
在此处键入描述下一步骤的文本。
注意: 可以使用此操作依据切片目标或非切片
目标的状态来激活某项操作。
Investigate related document
Investigate <a href="defineurl.html" target="new"> document</a>
注意: 可使用此操作将切片传递到 Desktop
Intelligence 文档。为此，请编辑 URL 以指定提
示和一个切片变量：$SLICE_NAME$ 或
$SLICE_CODE$。例如，&nbPrompts=1&Region=$SLICE_NAME$
Investigate related
TY-LY Analysis
Investigate <a href="definetyly.html" target="new"> TY-LY Analytic</a>
Schedule Meeting with Concerned Parties
<a href="Outlook:Calendar"> Schedule Meeting</a> with concerned parties
注意: 如果使用此默认文本，则“Schedule
Meeting”将显示为一个链接，单击它将打开收件人
的 Outlook 日历。
在 Predictive Analysis 中发布基于模型的 Metric 29
所选操作
Send Email
默认文本
<a href="mailto:?subject= $strategy.Name$">Send Email</a> to concerned parties
注意: 可以依据切片目标或非切片目标的状态来激活某项操作。
4 要个性化“推荐的操作文本”，请手动更改文本，或单击“个性化”。
在“个性化”面板中，按“战略”、“角色”和“用户”选择属性，
然后单击“确定”。
5 如果要插入如下链接，请选择“帮助插入链接”：
• “至文档”，例如“Call Vendor ”操作的供应商电话清单。从“所
有文档”列表或“子文件夹”文档列表中选择一个链接：
• “至 Web 页”，例如，指向销售供应商站点。键入：
• URL
要个性化此文本，请单击“个性化”。在“个性化”面板中，按
“战略”、“角色”和“用户”选择属性，然后单击“确定”。
• 链接文本
• 目标值
6 单击“插入链接”，然后单击“确定”。
7 操作将按顺序执行。要更改操作的顺序，请使用“上移”和“下移”。
8 在每项操作上，设置推荐操作：
• 如果操作在任何状态下都应运行，请选择“总是”。
• 如果操作只有在状态为特定颜色时才应运行，请选择“仅限以下状态”
和状态的颜色。
9 单击“下一步”。
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第 29 页上的 “ 目标和 Metric 发布向导的“摘要”面板 ”
5.5.1.6 目标和 Metric 发布向导的“摘要”面板
“摘要”面板显示为要发布的目标或 Metric 选择的设置。
1 如果要更改战略，请单击所选内容，向导将返回到“战略”面板。
2 报表的名称将默认为所选 Metric 或目标的名称。如果要更改此名称，请
编辑“名称”框中的文本。
30 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
3 （可选）键入要随目标或 Metric 一起显示的说明。
4 选择“优先级”。
5 如果要修改收件人，请单击所选内容，向导将返回到“何人”面板。
6 如果要更改所示的文档，请单击所选内容，向导将返回到“何物”面板。
7 要修改高级选项，请单击“高级”。
在“高级选项”面板中，可选择进行以下操作：
• 选择“发送电子邮件通知”，以便在刷新 Metric 时以及目标收件人
的“我的目标”收件箱中有一个“目标活动”时，通知目标收件人。
• 如果要修改收件人的“我的目标”收件箱中保留的流程和目标活动数，
请更改“保留的数量”框中的设置。此设置适用于流程预订文档。
例如，如果保留的数量为 2，则将始终为收件人保留由最后两次 Metric
刷新触发的最后两个目标活动。后续的刷新操作将删除前两个目标活
动的最旧条目。
• 如果要共享此操作，请激活“对所有收件人共享操作”。否则，默认
值为“作为个体维护”。
所有目标预订都可能有一些关联的操作。在收件人之间共享了操作后，
他们可查看其他收件人执行的操作。
共享操作适用于面向团队的任务，在这些任务中，收件人可以相互分
享操作。
“作为个体维护” 意味着收件人无法查看其他收件人执行的操作。个
体操作是目标收件人独立完成的任务。
单击“确定”。
8 单击“创建发布”。
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第 26 页上的 “ 目标和 Metric 发布向导的“战略”步骤 ”
•
第 26 页上的 “ 目标和 Metric 发布向导的“何人”步骤 ”
•
第 27 页上的 “ 目标和 Metric 发布向导的“何物”面板 ”
5.6 Predictive Analysis 中的基于模型的 Metric 列表
可以按以下方式查看基于模型的 Metric 列表：
• 简单列表
Predictive Analysis 中的基于模型的 Metric 列表
选择此选项以查看 Metric 的简单列表。
• 按度量
选择此选项以便按 Metric 所基于的度量查看 Metric 的列表。
• 按集合
选定此选项可按集合查看总体列表。
注意:
只有在 Metric 基于集合 Universe 时，此选项才可用。
• 显示组
选定此选项可按集合组查看列表
• 按子集
选定此选项可按子集查看列表，例如按加入者或离开者子集。
31
第 6 章 预测性分析
6.1 选择要在预测性分析中分析的预测性模型
1 在“Dashboard Builder” > “创建新分析”中，选择分析“预测性分
析”类别。
2 选择模型所在的 Universe。
3 选择模型。
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•
•
第 38 页上的 “ 基于预测性模型的影响因子增益图分析 ”
•
第 36 页上的 “ 基于预测性模型的影响因子详细信息分析 ”
•
第 33 页上的 “ 基于预测性模型和目标的影响因子详细信息分析 ”
6.2 分析目录中的预测性分析示例
分析目录中 Predictive Analysis 示例包括的分析基于以下分析：
• 影响因子分析
• 基于目标的影响因子详细信息
• 影响因子详细信息
• 影响因子增益图
• 关键影响因子
• 模型增益图
• 变量剖析箱线图
• 列表和预测
• Metric 预测器
• 个体列表
有关使用这些分析的信息，请参阅 Predictive Analysis 文档。
基于预测性模型和目标的影响因子详细信息分析 33
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第 33 页上的 “ 基于预测性模型和目标的影响因子详细信息分析 ”
•
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第 36 页上的 “ 基于预测性模型的影响因子详细信息分析 ”
•
第 38 页上的 “ 基于预测性模型的影响因子增益图分析 ”
•
•
第 41 页上的 “ 基于 Metric 的 Metric 预测器分析 ”
•
•
6.3 基于预测性模型和目标的影响因子详细信息分析
Predictive Analysis 中的“基于目标的影响因子详细信息”分析可揭示
出变量与关键结果或目标之间的关系的准确特性。
基于目标的影响因子详细信息分析可提供：
• 由支持关键影响因子分析的相同建模引擎所计算出的统计数据直方图显
示。
• 单一影响因子变量和单一结果或目标之间的关系的详细视图。
在需要达到以下目标时使用基于目标的影响因子详细信息：
• 在变量和结果度量或指标之间的关系中确定“热点”（统计值异常高或低
的区域）。
• 依据按箱列出的描述性统计数据，对关键影响因子中表现出重要作用的变
量进行剖析。
利用基于目标的影响因子详细信息可回答如下问题：
• 员工任期变量中的关键突变因素在于何处，何处的离职率最高？
• 什么年龄组证明了年龄作为购买频率影响因子的高度重要性？
• 对设备停工期和生产能力最具影响的是什么？怎样做？
注意:
关键影响因子分析（什么）和基于目标的影响因子详细信息分析
（怎么做）可回答此问题。
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•
34 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
6.3.1 配置基于目标的影响因子详细信息分析
1 选择预测性模型。
2 选择要显示的影响因子和目标。
3 选择要显示的模型 Metric 并单击“>>”。
该 Metric 会显示在“选定 Metric”列表中。
4 选择显示选项。
5 单击“确定”保存配置。
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第 32 页上的 “ 选择要在预测性分析中分析的预测性模型 ”
•
第 37 页上的 “ 设置基于目标的影响因子详细信息和影响因子详细信息
•
•
•
6.3.2 设置基于目标的影响因子详细信息和影响因子详细信息分析中的显示选项
1 选择想要对列表进行排序的顺序。
2 选择分箱选项。
选项
基础分箱
目标的最终分箱
说明
选择此选项，以便在生成模型之后生成最终分箱。
预测性模型基于总体、影响因子和目标。在派生变
量下，可以为影响因子定义用户定义的分箱。例如，
可以为“年龄”定义一个分箱，以将“年龄”分成
五个范围 [0-25]、[25-40]、[40-60]、[60-80]、
[80-100]。在生成预测性模型期间将用到此信息。
如果没有提供用户定义的分箱，系统会自动生成一
个分箱。
注意: 如果正在配置影响因子详细信息分析，
则必须选择要进行最终分箱的目标。
基于预测性模型的个体列表 35
相关主题
•
第 33 页上的 “ 基于预测性模型和目标的影响因子详细信息分析 ”
•
第 36 页上的 “ 基于预测性模型的影响因子详细信息分析 ”
•
6.4 基于预测性模型的个体列表
个体列表分析可汇集一组个体的信息集，其中包括模型分数和派生变量。
如果想将预测性模型应用于集合成员，或应用于为确立目标、进行特殊处
理和/或与外部系统集成而履行特定条件的个体时，可使用个体列表。
与其他分析一样，也可将个体列表刷新计划为定期进行。可采用 XML 格
式显示和存储此列表。
利用个体列表可回答如下问题：
• 哪些员工是入选高级管理层的最佳人选？
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•
6.4.1 配置个体列表分析
1 选择总体和过滤器（如果需要），然后单击“下一步”。
2 要从“可用对象”列表中选择项目，请单击它，然后单击“>>”。
可以添加额外列，然后选择以便只显示特定的行数。
3 要从另一个模型添加列，请单击“添加其它列”，选择一个对象，然后单
击“确定”。
该对象会显示在“选定对象”列表中。
注意:
“<<”。
要从“选定对象”列表中删除对象，请选择对象，然后单击
4 要限制单个列表中的行数，请激活“仅限第一个”并在“行”文本框中输
入行数，或用“＋”或“－”移至所需的数量。
5 单击“确定”。
36 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
6.5 基于预测性模型的影响因子详细信息分析
影响因子详细信息分析与基于目标的影响因子详细信息分析相比，两者相
同的是，就关键结果或“目标”而言，类别（“箱”）可基于统计优化；不
同的是，影响因子详细信息分析基于在 Business Objects Universe 中定义
的度量按子范围（或箱）对变量进行剖析。
影响因子详细信息分析揭示了基于目标的、箱级别的统计数据。以下偏差
度量会影响此分析：
• 目标偏差
• 带符号的目标偏差
• 加权的目标偏差
以下目标聚合会影响：
• 目标率
• 平均目标值
• 目标标准偏差
可基于以下因素对影响因子进行剖析：
• Business Objects Universe 中的度量（影响因子概况分析）
• 与一个或多个结果（目标）相关的绩效 Metric（影响因子详细信息分析）
• 用户定义的分箱或模型派生的分箱，已针对选定目标优化。基于针对目标
B 优化的子组对目标 A 上的绩效进行剖析。
注意:
影响因子分析可显示最佳分箱，以揭示出影响因子/目标关系中的
关键断点。
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•
•
6.5.1 配置影响因子详细信息分析
1 选择预测性模型。
2 选择要显示的影响因子和目标。
3 选择要显示的模型和主题 Metric，并单击“>>”。
该 Metric 会显示在“选定 Metric”列表中。
基于预测性模型的影响因子详细信息分析 37
4 选择显示选项。
相关主题
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第 32 页上的 “ 选择要在预测性分析中分析的预测性模型 ”
•
第 37 页上的 “ 设置基于目标的影响因子详细信息和影响因子详细信息
•
•
•
6.5.2 设置基于目标的影响因子详细信息和影响因子详细信息分析中的显示选项
1 选择想要对列表进行排序的顺序。
2 选择分箱选项。
选项 说明
基础分箱
目标的最终分箱
选择此选项，以便在生成模型之后生成最终分箱。
预测性模型基于总体、影响因子和目标。在派生变
量下，可以为影响因子定义用户定义的分箱。例如，
可以为“年龄”定义一个分箱，以将“年龄”分成
五个范围 [0-25]、[25-40]、[40-60]、[60-80]、
[80-100]。在生成预测性模型期间将用到此信息。
如果没有提供用户定义的分箱，系统会自动生成一
个分箱。
注意: 如果正在配置影响因子详细信息分析，
则必须选择要进行最终分箱的目标。
相关主题
•
第 33 页上的 “ 基于预测性模型和目标的影响因子详细信息分析 ”
•
第 36 页上的 “ 基于预测性模型的影响因子详细信息分析 ”
•
38 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
6.6 基于预测性模型的影响因子增益图分析
影响因子增益图分析使用标准累积提升图描述了影响因子变量与二值结果
或目标之间的关系。
与影响因子详细信息和基于目标的影响因子详细信息一样，影响因子增益
图分析按子范围（或箱）对变量进行剖析，但它在这样做时会同时考虑结果
变量以及箱频率或计数。
影响因子箱沿水平轴依据响应率按降序放置。模型线显示了通过将总体合
计的增长百分比作为目标而可实现的信号累积百分比。已假设信号或响应是
出现频率最低的值。
利用影响因子增益图可回答如下问题：
• 年龄作为每月电子邮件商业活动响应的影响因子的高度重要性是基于 (a)
一个或两个年龄带区中的峰值，(b) 两个较大年龄带区之间的差异还是
(c) 随着年龄增大而发生的响应率逐渐增加或减少？
在需要达到以下目的时使用影响因子增益图：
• 采用包含“所占总体百分比”的方式，确定变量与结果度量或指标之间的
关系中的“热点”（统计值异常高或低的区域）。
• 依据累积提升（“重要性”计算的基准），对关键影响因子中表现得很重
要的变量进行剖析。
• 确定要在创建群时使用的关键影响因子变量的最佳子范围。
6.6.1 配置影响因子增益图分析
1 选择预测性模型。
2 选择影响因子和目标。
3 选择模型 Metric 并单击“>>”。
该 Metric 会显示在“选定 Metric”列表中。
4 选择 Metric 选项：
选项
目标的最终分箱
说明
选择此选项，将会在生成模型之后生成最终分箱。
基于预测性模型的关键影响因子分析 39
选项
基础分箱
最佳增益
模型增益
说明
预测性模型基于总体、影响因子和目标。在派生变量下，
可以为影响因子定义用户定义的分箱。例如，通过把“年
龄”分成五个范围：[0-25]、[25-40]、[40-60]、[60-
80]、[80-100]，可以为“年龄”定义一个分箱。在生成
模型期间将用到此信息。如果没有提供用户定义的分箱，
系统会自动生成一个分箱。
选择此选项，将会为每个分箱首先显示最佳的最大提升回
应。
选择此选项，将会根据模型结果组织分箱。
相关主题
•
第 32 页上的 “ 选择要在预测性分析中分析的预测性模型 ”
•
•
•
6.7 基于预测性模型的关键影响因子分析
关键影响因子以图形方式显示了作为一个或多个关键结果的影响因子或预
测因子的不同变量的重要性。
用户可配置关键影响因子以显示简单的“变量重要性”Metric，或最终得
出对相关变量的影响的“净相关性”Metric。
在需要达到以下目的时使用关键影响因子：
• 显示哪些度量或维可最为准确地预测关键结果。
• 确定是相同还是不同的变量导致了不同类型的结果。
这种分析揭示了基于目标的、影响因子级别的统计数据。以下度量会影响
此分析：
• 重要性
“重要性”衡量了变量单独能对目标值进行多大程度的预测。它以最大可
能值的百分比的形式显示。
• 陈旧度
40 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
“陈旧度”是一种高级用户 Metric。它是基于模型自上次生成以来其重
要性的变化程度计算得出的。值大于 5 则表明需要重新生成此模型以重
新优化变量基于目标的分箱。
• 净相关性
“净相关性”是一种高级 Metric，它表示在排除了模型中会带来重叠影
响的其他影响因子后，用于预测目标值的变量的效用。
它是在简化模型时用于优先化的最佳 Metric。但是必须要小心，因为对
于重要性较高的变量而言，如果它与在最新的刷新中影响能力稍强的另一
个变量密切相关，则表现出的净相关性可能会极低（后续刷新中的随机变
化可能会导致此类变量换位）。
利用关键影响因子可回答如下问题：
• 哪些属性和行为与高购买量紧密关联？哪些与耗损的高风险紧密关联？
• 风险和收入结果的影响因子有哪些相同之处，在哪些方面不同？
• 应使用哪些维或度量来创建高价值、高潜在价值或高风险的群？
• 销售专业人员的成功取决于什么因素？
• 对设备停工期和生产能力最具影响的是什么？怎样做？
注意:
关键影响因子（什么）和基于目标的影响因子详细信息分析（怎
么做）可回答此问题。
相关主题
•
第 33 页上的 “ 基于预测性模型和目标的影响因子详细信息分析 ”
6.7.1 配置关键影响因子分析
1 在分析编辑面板中，展开“选择要分析的模型”，然后选择模型所在的
Universe。
2 从“选定模型”列表中选择预测性模型。
如果未显示模型，请单击“选定模型”旁边的刷新图标。模型的影响因子
和目标会出现在“关联的影响因子”列表和“选定的目标”列表中。
3 从“要显示的 Metric”列表中选择影响因子级别。
4 在“显示选项”部分，配置以下选项：
• 如果不希望列表中显示超过所选陈旧度的影响因子，请激活“隐藏陈
旧度超过以下值的影响因子：”，并键入限制值。
• 如果希望按特定的顺序列出影响因子，请激活“对于目标 X，按 X 的
X 顺序排序”，然后选择参数。
基于 Metric 的 Metric 预测器分析 41
• 要创建从图例至文档的超链接，请激活“使用图例作为超链接转至”，
并浏览至该文档。
5 单击“确定”保存更改。
相关主题
•
6.8 基于 Metric 的 Metric 预测器分析
Metric 预测器分析能够：
• 以图形方式显示 Metric 历史记录，并预测出将来的一个或多个点。
• 自动检测周期（如重复出现的周内的某天或月内的某天模式）并针对其进
行调整。
• 使用误差带区和溯及以往的 1 点预测，帮助用户判断预测可靠性。
在需要达到以下目的时使用 Metric 预测器：
• 在不需要任何统计知识的情况下，预测出将来的多个时间序列 Metric
点，这些点可自动更新。
• 通过误差带区和溯及以往的预测重叠区，洞察预测的准确性。
利用 Metric 预测器分析可回答如下问题：
• 在接下来的 90 天内，任何月末的最高需求量是否有可能超过计划的供应
量？
• 销售代表是否有达不到销售目标的危险？
注意:
用户可测试趋势消除方法和周期编码的所有组合，并基于以下标
准选择最佳组合：
• 排除其中 Corr (predicted, actual) 统计效果不明显的模型
• 选择均方根误差最小的模型：
RMSE = sqrt(sum((forecasti-actuali)2)/N)
重要提示
• 至少需要 18 个周期才能进行正确的预测。
• 不能将 Metric 切片用于这种分析。
相关主题
•
第 88 页上的 “ 什么是 Metric 预测器趋势消除平均值？ ”
42 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
6.8.1 配置 Metric 预测器分析
基于模型的 Metric 可用于此分析。基于模型的 Metric 是在 Predictive
Analysis 中创建的。有关更多信息，请参阅 Predictive Analysis 文档。
1 在分析的编辑面板中，展开“预测参数”，并单击“选择 Metric”。
2 选择基于模型的 Metric。
3 为了在每次刷新分析时都能选择不同的基于模型的 Metric，请激活“添
加提示”，并键入要显示在提示窗口的提示文本。
此提示始终默认为上次使用提示选定的基于模型的 Metric。
4 指定预测周期数。
5 展开“显示选项”，并为分析键入标题。
6 要设置从图表图例至中央管理服务器分析的超级链接，请激活“使用图例
作为超级链接转至”，并单击“浏览”以找到该分析。
超级链接文本以 openAnalytic 文本字符串形式显示在文本框中。用户可
以编辑此文本字符串。有关 openAnalytic 的信息，请参阅本文档中以目
标、Metric 和 Universe 查询分析为起点的链接一节。
7 选择误差带区宽度：
• 选择“宽松的”，则按 +1.96 x L2 至 -1.96 x L2 来计算误差带区。
• 选择“保守的”，则按 +3 L2 至 -3 L2 来计算误差带区，其中 L2
是均方根误差。
误差带区显示允许的误差边界。
8 选择抽样数据集，以将总体分成要在模型生成流程中使用的若干特定部
分。
• 选择“完全的”，则使用三个季度的数据用于估算，并使用一个季度
的数据用于验证。
• 选择“优化的”，则使用所有数据用于估算，并使用最后三分之二的
数据用于验证。
默认模式为“完全的”，它更适用于更小的数据集和趋势 Metric。“优
化的”模式更适用于周期 Metric。
6.8.1.1 以目标、Metric 和 Universe 查询分析为起点的链接
6.8.1.1.1 从基于目标、Metric 或 Universe 查询的分析至多个文档的
链接
用户可创建从基于目标或 Metric 的分析至多个文档的链接。这对于分析
的向下钻取尤其有用。
基于 Metric 的 Metric 预测器分析 43
1 如何访问用于将分析链接到其他文档的选项，取决于是要创建新分析还是
要编辑现有的分析。
• 如果要创建分析，请在 InforView 中执行以下操作之一：
• 转至“打开” > “Dashboard Builder” > “创建新分析”。
• 转至“文档列表” > “新建” > “分析”。
• 如果要编辑分析，请选择该分析，然后单击“编辑”。
2 展开“导航”。
3 下一步取决于要执行以下哪项操作：
• 如果要将分析的标题链接到多个文档，请单击“使用图例/标题作为超
链接转至”下的“多个链接”。
• 如果要提供数据点导航，以便用户可以单击 Metric 结果，然后查看
那些用于显示该特定时间段的其它结果的已过滤文档，请单击“使用
数据点作为超链接转至”下的“多个链接”。
将出现“编辑导航链接”对话框。
4 单击“添加”，然后单击“浏览”以选择该文档；或者，如果要链接到
Web 页，请在文本框中键入该 Web 页的 URL。
5 可在此处为文档添加若干链接。
6 单击“更新”，然后单击“确定”。
将出现指向多个文档的链接。
例如：
Drill Down Group Level||openAnalytic.jsp?Document
Name=Drill+Down+Group+Level&RepositoryType=C&RepositoryName=Feature Ex amples&DocumentExt=rpt&DocumentId=AWbJOJEYvvVMnbtXEQ2An0s&sContentType=On
Demand&mode=full||TotalSales.rpt||openAnalytic.jsp?DocumentName=Total
Sales.rpt&RepositoryType=C&RepositoryName=Feature Samples&Docu mentExt=rpt&DocumentId=AdLEddSQNTlDhMiLiHoD7II&sContentType=OnDe mand&mode=full||Business Objects||http://www.businessobjects.com
在此示例中，创建了指向多个文档的链接：
• 向下钻取组级别
• TotalSales 报表
• www.businessobjects.com
该链接的语法如下所示： name1||URL||name2||URL||name3||URL
7 要检查链接，请单击“确定”。
44 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
将出现该分析。
8 将光标放在数据点或标题上。
如果正确定义了链接，将出现一个弹出菜单，其中包含目标文档的列
表。
9 单击所选的目标文档。
注意: 从目标和预测性分析链接时，必须手动输入链接。
相关主题
•
第 45 页上的 “ 目标、Metric 和 Universe 查询分析中使用的
•
6.8.1.1.2 从基于目标、Metric 或 Universe 查询的分析至一个文档或
分析的链接
通过给分析添加链接，最终用户可以从一个分析导航到为进行进一步分析
而提供信息的其它分析或文档。
可以在链接中包括提示参数。添加提示参数意味着，在目标分析或文档上
显示的数据是根据第一个分析上显示的值动态生成的。
1 访问那些用于将分析链接到其它文档的选项的方式取决于是要创建分析还
是要编辑现有的分析：
• 如果要创建分析，请在 InforView 中执行以下操作之一：
• 转至“打开” > “Dashboard Builder” > “创建新分析”。
• 转至“新建” > “分析”。
• 如果要编辑分析，请选择该分析，然后单击“编辑”。
2 展开“导航”。
3 下一步取决于要将标题还是数据点链接到目标文档：
• 如果要将分析的标题链接到多个文档，请单击“使用图例/标题作为超
链接转至”下的“浏览”。
• 如果要提供数据点导航，以便用户可以单击 Metric 结果，然后查看
那些用于显示该特定时间段的其它结果的已过滤文档，请单击“使用
数据点作为超链接转至”下的“浏览”。
将出现“编辑导航链接菜单”对话框。
4 单击“添加”，然后单击“浏览”以选择该文档；或者，如果要链接到
Web 页，请在文本框中键入该 Web 页的 URL。
基于 Metric 的 Metric 预测器分析 45
注意: 从目标和预测性分析链接时，必须手动输入链接。
5 单击“更新”，然后单击“确定”。
指向文档的 URL 将出现在 URL 框中。URL 如下所示： openAnalytic.jsp?DocumentName=<FILE_NAME>
&RepositoryType= C&RepositoryName=<REPOSITORY_NAME>
&DocumentExt=<EXTN>& DocumentId=<DOCID>
&sContentType=OnDemand&mode=full
6 要检查链接，请单击“确定”。
将出现该分析。
7 将光标放在数据点或标题上。
8 在光标变成手形符号时，单击数据点或标题。
将出现目标文档。
相关主题
•
第 45 页上的 “ 目标、Metric 和 Universe 查询分析中使用的
•
第 42 页上的 “ 从基于目标、Metric 或 Universe 查询的分析至多个
•
•
6.8.1.1.3 在指向文档的动态链接中使用变量
可以在指向文档的链接中包括变量，以便按特定的 Metric、维、目标或
集合的值过滤目标文档。
相关主题
•
第 45 页上的 “ 目标、Metric 和 Universe 查询分析中使用的
6.8.1.1.3.1 目标、Metric 和 Universe 查询分析中使用的 OpenAnalytic
变量
下表列出在分析之间创建链接时可以使用的每个变量的说明。
注意: 在一个要定义提示的 Universe 查询分析中可以使用所有
OpenAnalytic 变量。
46 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
变量
$METRIC_ID$
$METRIC_NAME$
$SUBJECT_ID$
$SUBJECT_NAME$
$SET_ID$
$SET_NAME$
$SET2_ID$
$SET2_NAME$
$POPULATION_ID$
$POPULATION_NAME$
$DIM_ID$
$DIM_NAME$
$DIM2_ID$
$DIM2_NAME$
$GOAL_NAME$
$GOAL_ID$
$SLICE_CODE$
$SLICE_NAME$
$CONDITION_ID$
$MEASURE_NAME$
说明
Metric ID
Metric 名称
主题 ID
主题名称
集合 ID
集合名称
第二个集合的 ID（当 Metric 基于两个 集合时）
第二个集合的名称（当 Metric 基于两个 集合时）
总体 ID
总体名称
维 ID
维名称
第二个维的 ID
第二个维的名称
与分析关联的目标的名称
与分析关联的目标的 ID
切片的值（代码）
切片的值（名称）
来自源 Universe 的类 ID
度量名称
基于 Metric 的 Metric 预测器分析
变量
$MIN_SLICE$
$MAX_SLICE$
$CURRENT_SLICE$
$BEGIN_DATE$
$END_DATE$
$CURRENT_DATE$
$MAP_CODE$
$MAP_NAME$
$MAP_LONGNAME$
$MODEL_ID$
$INFLUENCER_ID$
$INFLUENCER_NAME$
说明
用于 x 轴的维的第一个切片 (QOU)
用于 x 轴的维的最后一个切片 (QOU)
用于 x 轴的维的当前切片 (QOU)
所显示周期的开始日期
所显示周期的结束日期
当前周期（与趋势中的数据点相对应）
所显示的当前区域的代码
所显示的当前区域的名称
所显示的当前区域的长名称
模型 ID
影响因素 ID
影响因素名称
6.8.1.1.3.1.1 目标差异和排列图分析的 OpenAnalytic 变量
排列图分析
$METRIC_ID$ 变量只能用于以排列图分析为起点的链接。
目标差异分析
以下变量可用于以目标差异分析为起点的链接：
• $CONDITION_ID$
• $CONDITION_NAME$
• $DIM_ID$
• $DIM_NAME$
• $GOAL_ID$
47
48 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
• $MEASURE_NAME$
• $METRIC_ID$
• $METRIC_NAME$
• $POPULATION_ID$
• $POPULATION_NAME$
• $SET_ID$
• $SET_NAME$
• $SET2_ID$
• $SET2_NAME$
• $SLICE_CODE$
• $SLICE_NAME$
• $SUBJECT_ID$
• $SUBJECT_NAME$
• $USER$
注意:
在一个要定义提示的 Universe 查询分析中可以使用所有
OpenAnalytic 变量。
相关主题
•
第 45 页上的 “ 目标、Metric 和 Universe 查询分析中使用的
6.8.1.1.3.1.2 地图分析的 OpenAnalytic 变量
此表显示哪些变量可用于以使用 Metric 或 Universe 查询的地图分析为
起点的链接。
注意:
在一个要定义提示的 Universe 查询分析中可以使用所有
OpenAnalytic 变量。
变量
$METRIC_ID$
$METRIC_NAME$
$SUBJECT_ID$
X
X
X
使用 Metric 的地图分析
标题链接 地图项链接
使用 Universe 查询的地图
分析
标题链接 地图项链接
X
X
X
X
X
X
X
X
X
基于 Metric 的 Metric 预测器分析
变量
$SUBJECT_NAME$
$SET_ID$
$SET_NAME$
$SET2_ID$
$SET2_NAME$
$POPULATION_ID$
X
X
X
X
$POPULATION_NAME$ X
使用 Metric 的地图分析
使用 Universe 查询的地图
分析
地图项链接 标题链接 标题链接
X
地图项链接
X
X
X
X
X
X X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
$DIM_ID$
$DIM_NAME$
$GOAL_NAME$
$GOAL_ID$
$SLICE_CODE$
$SLICE_NAME$
$CONDITION_ID$
$CONDITION_NAME$ X
$MEASURE_NAME$ X
X
X
X
X
X
$BEGIN_DATE$
$END_DATE$
$MAP_CODE$
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
49
50 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
变量
$MAP_NAME$
$MAP_LONGNAME$
$USER$
使用 Metric 的地图分析
标题链接
X
使用 Universe 查询的地图
分析
地图项链接 标题链接
X
地图项链接
X X
X
X X X
X
X
相关主题
•
第 45 页上的 “ 目标、Metric 和 Universe 查询分析中使用的
6.8.1.1.3.1.3 Metric 列表和战略图分析的 OpenAnalytic 变量
此表显示哪些变量可用于以 Metric 列表和战略图分析为起点的链接（仅
当基于目标、Metric 或 Universe 查询）。
变量
$METRIC_NAME$
$SUBJECT_ID$
$SUBJECT_NAME$
$SET_ID$
$SET_NAME$
$SET2_ID$
$SET2_NAME$
$POPULATION_ID$
$POPULATION_NAME$
Metric 列表
X
X
X
X
X
X
标题链接
X
X
X
战略图
X
X
X
X
X
X
附加的分析
X
X
X
基于 Metric 的 Metric 预测器分析 51
变量
$DIM_ID$
$DIM_NAME$
$GOAL_NAME$
$SLICE_CODE$
$SLICE_NAME$
$CONDITION_ID$
$CONDITION_NAME$
$MEASURE_NAME$
$USER$
X
X
X
X
X
X
X
X
X
Metric 列表
标题链接
X
X
X
X
X
X
X
X
X
战略图
附加的分析
注意: 在一个要定义提示的 Universe 查询分析中可以使用所有
OpenAnalytic 变量。
相关主题
•
第 45 页上的 “ 目标、Metric 和 Universe 查询分析中使用的
6.8.1.1.3.1.4 Metric 树和 Metric 概述分析的 OpenAnalytic 变量
此表显示哪些变量可用于以 Metric 树和 Metric 概述分析为起点的链
接。
注意:
在一个要定义提示的 Universe 查询分析中可以使用所有
OpenAnalytic 变量。
52 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
变量
$METRIC_ID$
$METRIC_NAME$
$SUBJECT_ID$
$SUBJECT_NAME$
$SET_ID$
$SET_NAME$
$POPULATION_ID$
$POPULATION_NAME$
$DIM_ID$
$DIM_NAME$
$GOAL_NAME$
$GOAL_ID$
$SLICE_CODE$
$SLICE_NAME$
$CONDITION_ID$
$CONDITION_NAME$
$MEASURE_NAME$
$BEGIN_DATE$
$END_DATE$
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
Metric 树
附加的分析
X
X
X
Metric 概述
集合名称链接 数据点 链接
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
基于 Metric 的 Metric 预测器分析 53
变量
$CURRENT_DATE$
$USER$
Metric 树
附加的分析
X
Metric 概述
集合名称链接 数据点 链接
X
X
X
相关主题
•
第 45 页上的 “ 目标、Metric 和 Universe 查询分析中使用的
6.8.1.1.3.1.5 最大变动的 Metric 和集合成员资格分析的 OpenAnalytic
变量
此表显示哪些变量可用于以最大变动的 Metric 和集合成员资格分析为起
点的链接。
变量
集合成员资格
数据点
$METRIC_ID$
$METRIC_NAME$
$SUBJECT_ID$
$SUBJECT_NAME$
$SET_ID$
$SET_NAME$
$SET2_ID$
$SET2_NAME$
$POPULATION_ID$
X
X
X
X
X
X
X
X
分析链接
X
最大变动的 Metric
X
X
X
X
X
X
X
X
数据点
X
X
X
X
X
54 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
变量
$POPULATION_NAME$
$DIM_ID$
$DIM_NAME$
$SLICE_CODE$
$SLICE_NAME$
$CONDITION_ID$
$CONDITION_NAME$
$MEASURE_NAME$
$BEGIN_DATE$
$END_DATE$
$CURRENT_DATE$
$USER$
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
最大变动的 Metric
分析链接 数据点
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
集合成员资格
数据点
X
注意: 在一个要定义提示的 Universe 查询分析中可以使用所有
OpenAnalytic 变量。
相关主题
•
第 45 页上的 “ 目标、Metric 和 Universe 查询分析中使用的
6.8.1.1.3.1.6 关键影响因子分析的 OpenAnalytic 变量
以下变量可用于以关键影响因子分析为起点的链接：
• $MODEL_ID$
• $INFLUENCER_ID$
• $INFLUENCER_NAME$
基于 Metric 的 Metric 预测器分析 55
注意: 在一个要定义提示的 Universe 查询分析中可以使用所有
OpenAnalytic 变量。
相关主题
•
第 45 页上的 “ 目标、Metric 和 Universe 查询分析中使用的
6.8.1.1.3.1.7 Metric 预测器分析的 OpenAnalytic 变量
可使用以下变量链接到 Metric 预测器分析：
• $METRIC_ID$
• $BEGIN_DATE$
• $END_DATE$
6.8.1.1.3.1.8 交互式 Metric 趋势分析的 OpenAnalytic 变量
此表显示哪些变量可用于以基于目标、Metric 或 Universe 查询的交互
式 Metric 趋势为起点的链接。
变量
$METRIC_ID$
$METRIC_NAME$
$SUBJECT_ID$
$SUBJECT_NAME$
$SET_ID$
$SET_NAME$
$SET2_ID$
$SET2_NAME$
$POPULATION_ID$
$POPULATION_NAME$
$DIM_ID$
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
图例
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
数据点
X
56 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
变量
$DIM_NAME$
$SLICE_CODE$
$SLICE_NAME$
$CONDITION_ID$
$CONDITION_NAME$
$MEASURE_NAME$
$MIN_SLICE$
$MAX_SLICE$
$CURRENT_SLICE$
$USER$
$BEGIN_DATE$
$CURRENT_DATE$
$END_DATE$
X
X
X
X
X
X
X
X
X
图例
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
数据点
X
X
注意: 在一个要定义提示的 Universe 查询分析中可以使用所有
OpenAnalytic 变量。
相关主题
•
第 45 页上的 “ 目标、Metric 和 Universe 查询分析中使用的
6.8.1.1.3.1.9 迁移分析的 OpenAnalytic 变量
以下变量可用于以 Set Analysis 的迁移分析中的数据点为起点的链接：
• $SUBJECT_ID$
• $SUBJECT_NAME$
• $SET_ID$
基于 Metric 的 Metric 预测器分析
• $SET_NAME$
• $USER$
注意:
在一个要定义提示的 Universe 查询分析中可以使用所有
OpenAnalytic 变量。
相关主题
•
第 45 页上的 “ 目标、Metric 和 Universe 查询分析中使用的
6.8.1.1.3.1.10 量表分析的 OpenAnalytic 变量
此表显示哪些变量可用于以量表为起点的链接。
Universe 查询 变量
$METRIC_ID$
$METRIC_NAME$
$SUBJECT_ID$
$SUBJECT_NAME$
$SET_ID$
$SET_NAME$
$SET2_ID$
$SET2_NAME$
$POPULATION_ID$
$POPULATION_NAME$
$DIM_ID$
$DIM_NAME$
$DIM2_ID$
$DIM2_NAME$
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
Metric
X
X
X
X
X
57
58 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
变量
$GOAL_NAME$
$GOAL_ID$
$SLICE_CODE$
$SLICE_NAME$
$CONDITION_ID$
$CONDITION_NAME$
$MEASURE_NAME$
$MIN_SLICE$
$MAX_SLICE$
$CURRENT_SLICE$
$BEGIN_DATE$
$END_DATE$
$CURRENT_DATE$
$USER$
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
Metric
X
Universe 查询
X
X
X
X
X
6.8.1.1.3.1.11 饼图、气泡图和雷达图的 OpenAnalytic 变量
下表列出了可用于从饼图、气泡图和雷达图链接的变量：
雷达图 变量
$METRIC_ID$
$METRIC_NAME$
$GOAL_ID$
X
X
饼图
X
气泡图
X
X
基于 Metric 的 Metric 预测器分析 59
变量
$GOAL_NAME$
$BEGIN_DATE$
$END_DATE$
$CURRENT_DATE$
X
X
X
饼图
X
气泡图
X
X
X
雷达图
X
X
X
注意:
在一个要定义提示的 Universe 查询分析中可以使用所有
OpenAnalytic 变量。
相关主题
•
第 45 页上的 “ 目标、Metric 和 Universe 查询分析中使用的
6.8.1.1.3.1.12 数据挖掘分析的 OpenAnalytic 变量
以下变量可用于从数据挖掘分析中链接，包括时滞图、频数直方图、正态
概率图、平滑和曲线拟合：
• $METRIC_ID$
• $METRIC_NAME$
• $BEGIN_DATE$
• $END_DATE$
• $CURRENT_DATE$
注意:
在一个要定义提示的 Universe 查询分析中可以使用所有
OpenAnalytic 变量。
相关主题
•
第 45 页上的 “ 目标、Metric 和 Universe 查询分析中使用的
6.8.1.1.3.2 nbPrompts nbPrompts 是一个参数，在分析与中央管理器中存储的包含提示的文档
（包括分析、Crystal Reports、Desktop Intelligence 和 Web Intelligence
文档）之间的自定义链接中将使用此参数。使用 nbPrompts 后，用户可以通
过 openAnalytic 变量填入目标文档中的提示。
60 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
6.8.1.1.3.2.1 在以基于目标和 Metric 的分析为起点的链接中使用 nbPrompts 的语法 nbPrompts 语法示例如下： openanalytic.jsp?...&mode=full&nbPrompts=1
&[analytic_prompt_name]=$METRIC_NAME$ openanalytic.jsp?...&mode=full&nbPrompts=3
&[analytic_prompt1]=$METRIC_NAME$&[analytic_prompt2]=
$BEGIN_DATE$&[analytic_prompt3]=$END_DATE$
其中，openanalytic.jsp?...&mode=ful 是在用户选择目标文档时自动包
括在地址中的，其余文本则由用户使用以下语法添加：
&nbPrompts=[#]&[analytic_prompt_name]=
$METRIC_NAME$
其中，[#] 被替换为提示号，并为每个提示添加字符串
&[analytic_prompt_name]=$METRIC_NAME$，而 [analytic_prompt_name] 被
替换为分析或文档中的提示名称。
6.8.1.1.3.3 在仪表盘和分析中使用 OpenDocument openDocument.jsp 使用“opendoc”上下文从 InfoView 的文档或仪表盘
中打开对象。
使用以下语法：
/OpenDocument/opendoc/ openDocument.jsp?iDocID=vscmMCXk
&sIDType=CUID&sType=null&sInstance=Last
其中 vscmMCXk 是仪表盘的 ID。
注意:
请使用 InfoView 中文档的相对链接，而不是绝对链接，以免用
户以后计划迁移服务器。
使用 OpenDocument 从文档或仪表盘打开一个仪表盘：
/OpenDocument/opendoc/openDocument.jsp?
iDocID=vscmMCXk&sIDType=CUID&sType=null
使用 OpenDocument 从文档或仪表盘打开一个分析：
/OpenDocument/opendoc/openDocument.jsp?
iDocID=vscmMCXk&sIDType=CUID&sType=null
基于 Metric 的 Metric 预测器分析 61
示例： OpenDocument 语法中的 sInstance
在 OpenDocument 函数中使用参数“sInstance=Last”，可以检索 Web
Intelligence 或 Desktop Intelligence 报表的上一个实例。必须指定目
标文档的完全限定的 URL，此参数才会发挥作用。
注意: “sInstance=Last”在 OpenAnalytic 函数中不起作用。
6.8.1.1.3.3.1 使用 openDocument 的 URL 报表处理
使用 openDocument 的 URL 报表处理可以将 URL 字符串传递给
BusinessObjects Enterprise 服务器，从而提供对多种文档类型的 URL 访
问。openDocument 提供命令来控制如何生成和显示报表。
可以在 BusinessObjects Enterprise 中使用 openDocument 来创建以下
文档类型之间的跨系统链接：
• .wid：Web Intelligence 6.x 版本的文档
• .rep：Desktop Intelligence 文档
• .rpt：Crystal 报表
• .car：OLAP Intelligence 报表
注意:
有关如何自定义 Web Intelligence 文档的更多信息，请参见
《Web Intelligence Report Engine Developer Guide》。
6.8.1.1.3.3.1.1 构建 openDocument URL
下面的小节说明如何使用 openDocument 函数以及如何构建 URL。 openDocument URL 的结构通常如下所示： http://<servername>:<port>/OpenDocument/<platformSpecific>?<parameter1>&<pa rameter2>&...&<parameterN>
<platformSpecific> 参数的确切语法取决于具体的实现：
• 对于 Java 实现，请使用 opendoc/openDocument.jsp 代替
<platformSpecific> 参数。
URL 是使用 第 64 页上的 “OpenDocument 参数概述 ” 中所列的参数
构建的。
62 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
联接参数
用“与”符号（&）联接参数。请不要在“与”符号两边留空格。例如： sType=wid&sDocName=Sales2003
参数之间始终需要具有“与”符号。
参数值中的空格和特殊字符
由于某些浏览器无法解释空格，因此链接的参数不能包含空格或不能包含
需要 URL 编码的其他特殊字符。为了避免误解特殊字符，可以在源数据库中
定义 URLEncoded 字符串以便用换码顺序替换特殊字符。这样，数据库可以
忽略特殊字符并正确地解释参数值。请注意，某些 RDBMS 具有允许将一个特
殊字符替换为另一个字符的函数。
通过创建加号（+）换码顺序，可以指示数据库将加号解释为空格。在此
情况下，可采用 DocName 参数形式将文档标题“Sales Report for 2003”
指定为：&sDocName=Sales+Report+for+2003&
此语法将防止数据库误解标题中的空格。
参数值中的尾随空格
请修剪参数值和提示名称末尾的尾随空格。不要将它们替换成加号（+）。
查看器无法得知是将加号（+）解释为提示名称的一部分还是解释为空格。例
如，如果提示名称显示：
Select a City:_
（其中 _ 表示空格），请在链接中输入以下文本： lsSSelect+a+City:=Paris
其中，提示名称中的空格被替换为加号，并且截掉了尾随空格。
有关链接的提示参数的详细信息，请参见 第 64 页上的 “OpenDocument
大写
所有 openDocument 参数都区分大小写。
链接长度限制
编码的 URL 的总长度不能超过 2083 个字符。
基于 Metric 的 Metric 预测器分析 63
指向子报表的链接中的参数值
无法将参数值传递给目标 Crystal 报表的子报表。
6.8.1.1.3.3.1.1.1 将 lsS 参数与 OLAP Intelligence 报表一起使用
如果目标文档是 OLAP Intelligence 报表（.car），则可以使用 IsS 参
数指定提示。将使用在 OLAP Intelligence 报表中设置的参数的唯一名称以
URL 编码字符串形式传入参数。
示例： 将报表打开到特定页
如果 OLAP Intelligence 报表中页参数的 URL 编码的唯一名称为
23CAA3C1-8DBB-4CF3-BA%2CB8%2CD7%2CF0%2C68%2CEF%2C9C%2C6F，则可以
使用以下 URL 将 OLAP Intelligence 报表打开到第 2 页： http://<servername>:<port>/OpenDocument/<platformSpecific>?sType=car&sID
Type=InfoObject&iDocID=440&lsS23CAA3C1-8DBB-4CF3-
BA%2CB8%2CD7%2CF0%2C68%2CEF%2C9C%2C6F=2
示例： 打开多维数据集参数
如果多维数据集参数（用于打开 MSAS 上 FoodMart 2000 目录中的仓
库多维数据集）的 URL 编码的唯一名称为 8401682C-9B1D-4850-
8B%2C5E%2CD9%2C1F%2C20%2CF8%2C1%2C62，则可以使用以下 URL 打开此多
维数据集参数： http://<servername>:<port>/OpenDocument/<platformSpecific>?sType=car&sID
Type=InfoObject&lsS8401682C-9B1D-4850-
8B%2C5E%2CD9%2C1F%2C20%2CF8%2C1%2C62=CATALOG%3DFoodMart%202000,CUBE%3Dware house&iDocID=616
6.8.1.1.3.3.1.1.2 将 lsM 参数与 OLAP Intelligence 报表一起使用
如果目标文档是 OLAP Intelligence 报表（.car），则可以使用 IsM 参
数指定提示。将使用在 OLAP Intelligence 报表中设置的参数的唯一名称以
URL 编码字符串形式传入参数。
与 lsS 参数的情况相同，将使用在 OLAP Intelligence 报表中设置的参
数的唯一名称以 URL 编码字符串形式传入 lsM 参数。
64 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
示例： 打开报表 http://<servername>:<port>/OpenDocument/<platformSpecific>?sType=car&sID
Type=InfoObject&lsMADC216EA-D9A5-42B5-
AE%2C21%2C84%2CA9%2CF9%2C6E%2C31%2C7=[%5BCustomers%5D.%5BCoun try%5D.%26%5BMexico%5D],[%5BCustomers%5D.%5BCountry%5D.%26%5BCanada%5D]&iDo cID=544
这是一个成员集参数，用于在视图中定位到
“Customers”>“Country”>“Mexico and
Customers”>“Country”>“Canada”，从而打开一个报表。
6.8.1.1.3.3.1.2 OpenDocument 参数概述
本节简要概述 openDocument 并包括可用命令列表。而且还提供了有关可
用命令、其特定用途以及相关示例的详细信息。
<platformSpecific> 参数的确切语法取决于具体的实现：
• 对于 Java 实现，请使用 opendoc/openDocument.jsp 代替
<platformSpecific> 参数。
链接的第一个参数 http://<servername>:<port>/OpenDocument/<platformSpecific>?
上面示例中显示的第一个参数必须放在所有其他参数之前。在此信息之
后，参数可以按任何顺序出现。下表中显示了函数参数。必需列指定参数在
链接中是否是必需。
注意:
包含 openDocument 链接的文档称为父文档，它位于父系统中。
链接指向的文档称为目标文档，它位于目标系统中。
表 6-11: 平台参数
参数 说明
文档标识符。
文档名称。
基于 Metric 的 Metric 预测器分析 65
参数
说明
Crystal 对象类型。
目标 Desktop Intelligence 文
档的文件类型。
包含目标文档的文件夹和子文件
夹的名称。
目标文档或报表的文件类型。
当前 CMS 会话的有效登录标记。
表 6-12: 输入参数
参数
说明
如果在 SQL 生成期间出现不确定
情况，则指定上下文提示（仅限
Business Objects 和 Web Intelligence 文档）。
指定提示的值范围。[NAME] 是提
示的文本。
66 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
参数 说明
仅适用于 Crystal 目标，指示链
接是应该打开完整目标报表，还是仅
打开在 sReportPart 中指定的报表
部件。
指定提示的单个值。[NAME] 是提
示的文本。
指明要打开目标报表的哪个特定
实例。
第 79 页上的
在 Crystal Reports 中，报表部
件与数据上下文关联。
指明当目标文档或报表处于打开
状态时是否应强制刷新。
仅适用于 Crystal 目标，指示链
接是应该打开完整目标报表，还是仅
打开在 sReportPart 中指定的报表
部件。
指明当目标文档为多报表文档时
打开哪个报表。
指明要打开目标报表的哪个特定
部件。
基于 Metric 的 Metric 预测器分析 67
表 6-13: 输出参数
参数
说明
强制显示提示选择页。
指明打开目标文档时使用的格式。
指出选定的报表查看器（仅限 CR
和 CA）。
指明是将在当前浏览器窗口中打
开目标报表，还是将启动一个新窗
口。
6.8.1.1.3.3.1.2.1 OpenDocument 平台参数
下表列出了 openDocument 平台参数：
注意: 变量用尖括号表示。必须将这些变量替换为恰当的值。例如，必
须使用服务器的名称替换 <servername>（下面的代码示例中包括此变量），
而且必须使用端口号替换 <port>。
6.8.1.1.3.3.1.2.1.1 iDocID
参数语法 参数说明 是否必需 参数接受的值 iDocID 文档标识符。 sDocName 或 iDocID 其中之一
是必需的。
文档标识符
（InfoObjec tID）。
68 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
示例： http://<servername>:<port>/OpenDocument/<platformSpecific>?sType=wid&sDoc
Name=SalesReport&iDocID=2010
注意: 要获取文档 ID，请在 InfoView 中导航到该文档，将鼠标悬停
在文档名称超级链接上，并在浏览器的状态栏中查找 ID 号。也可以从中
央管理控制台中获取文档 ID。
6.8.1.1.3.3.1.2.1.2 sDocName
参数语法 参数说明 是否必需 参数接受的值 sDocName
无扩展名的文
档名称
如果有多个文
档的名称相同，
请使用 iDocID
指定正确文档。 sDocName 或 iDocID 其中之一
是必需的。
文档名称。
示例： http://<servername>:<port>/OpenDocument/<platformSpecific>?sPath=[Sales+Re ports]&sDocName=Sales+in+200
基于 Metric 的 Metric 预测器分析 69
6.8.1.1.3.3.1.2.1.3 sIDType
参数语法 参数说明 sIDType
是否必需 参数接受的值
中央管理服务
器（CMS）对象标
识符类型。
是，条件是目
标为对象包中的
Crystal 报表或
OLAP Intelligence 报表
（sType=rpt 或
=car ）（否则，
请使用 sPath 和 sDocName）
• CUID
• GUID
• RUID
• ParentID
• InfoObjec tID（默认值）
示例： http://<servername>:<port>/OpenDocument/<platformSpecific>?iDocID=2010&sID
Type=CUID
6.8.1.1.3.3.1.2.1.4 sKind
参数语法 参数说明 是否必需 参数接受的值 sKind
目标 Desktop
Intelligence 文
档的文件类型。
是，条件是目
标为 Desktop Intelligence 文档
（否则，请使用 sType）
• FullClient
示例： http://<servername>:<port>/OpenDocument/<platformSpecific>?sKind=FullClient
70 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
6.8.1.1.3.3.1.2.1.5 sPath
参数语法 参数说明 sPath
是否必需 参数接受的值
包含目标文档
的文件夹和子文
件夹的名称。
是，条件是指
定了 sDocName，
并且它不是唯一
的。
文件夹和/或
子文件夹：
[文件夹]、
[子文件夹]
示例： http://<servername>:<port>/OpenDocument/<platformSpecific>?sPath=[Sales+Re ports]&sDocName=Sales+in+2005
6.8.1.1.3.3.1.2.1.6 sType
参数语法 sType
参数说明 是否必需 参数接受的值
目标文档或报
表的文件类型。
•
是，但对于不
可知文档却被忽
略
•
• wid rpt car
示例： http://<servername>:<port>/OpenDocument/<platformSpecific>?sType=wid
基于 Metric 的 Metric 预测器分析 71
6.8.1.1.3.3.1.2.1.7 token
参数语法 参数说明 token
当前 CMS 会
话的有效登录标
记。
是否必需
否
参数接受的值
当前 CMS 会
话的登录标记。
示例： http://<servername>:<port>/OpenDocument/<platformSpecific>?sType=wid&sDoc
Name=Sales+in+2003&token=<logonToken>
6.8.1.1.3.3.1.2.2 OpenDocument 输入参数
下表列出了 openDocument 输入参数：
注意:
变量用尖括号表示。必须将这些变量替换为恰当的值。例如，必
须使用服务器的名称替换 <servername>（下面的代码示例中包括此变量），
而且必须使用端口号替换 <port>。
72 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
6.8.1.1.3.3.1.2.2.1 lsC
参数语法 参数说明 lsC
是否必需
如果在 SQL
生成期间出现不
确定情况，则指
定上下文提示
（仅限 Business
Objects 和 Web
Intelligence 文
档）。
注意: 不受
OLAP Intelligence 支持
否
参数接受的值
在 SQL 生成
期间解决不确定情
况的提示值。
示例： http://<servername>:<port>/OpenDocument/<platformSpecific>?sType=wid&sDoc
Name=SalesReport&iDocID=2010&lsC=Sales
基于 Metric 的 Metric 预测器分析 73
6.8.1.1.3.3.1.2.2.2 lsM[NAME]
参数语法 参数说明 是否必需 lsM[NAME]
指定提示的多
个值。[NAME] 是
提示的文本。
否
参数接受的值
74 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
参数语法 参数说明 是否必需 参数接受的值
多个提示值。
如果目标是
Crystal 报
表，则必须将
每个值括在方
括号中。如果
目标是 OLAP
Intelligence
报表，请使用
MDX WITH 子句
（请参阅第
第 63 页上的
适用于可选参
数）
注意:
通过在
OpenDocument
查询字符串中
将可选参数设
置为 no_value，可以从提
示中删除此可
选参数。如果
基于 Metric 的 Metric 预测器分析 75
参数语法 参数说明 是否必需 参数接受的值
将可选参数放
在 OpenDocument 查询字符
串之外，则将
应用默认的参
数值。
示例： http://<servername>:<port>/OpenDocument/<platformSpecific>?sType=rpt&sDoc
Name=SalesReport&lsMSelect+Cities=[Paris],[London]
76 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
6.8.1.1.3.3.1.2.2.3 lsR[NAME]
参数语法 参数说明 是否必需 lsR[NAME]
指定提示的值
范围。[NAME] 是
提示的文本。
注意:
不受
OLAP Intelligence 支持
否
参数接受的值
（..）分隔的
提示值的范
围。如果目标
是 Crystal 报
表，则必须将
范围括在方括
号和/或圆括号
中（在值旁边
使用方括号可
将值包括在范
围中，在值旁
边使用圆括号
可将值排除在
范围之外）。
适用于可选参
数）
注意: 通过在
OpenDocument
查询字符串中
将可选参数设
置为 no_val ue，可以从提
示中删除此可
选参数。如果
将可选参数放
在 OpenDocu ment 查询字符
串之外，则将
应用默认的参
数值。
基于 Metric 的 Metric 预测器分析 77
示例： http://<servername>:<port>/OpenDocument/<platformSpecific>?sType=rpt&sDoc
Name=SalesReport&lsRTime+Period:=[2000..2004)
78 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
6.8.1.1.3.3.1.2.2.4 lsS[NAME]
参数语法 参数说明 是否必需 lsS[NAME]
指定提示的单
个值。[NAME] 是
提示的文本。
否
参数接受的值
（请参见第
第 63 页上的
适用于可选参
数）
注意: 通过在
OpenDocument
查询字符串中
将可选参数设
置为 no_value，可以从提
示中删除此可
选参数。如果
将可选参数放
在 OpenDocument 查询字符
串之外，则将
应用默认的参
数值。
基于 Metric 的 Metric 预测器分析 79
示例： http://<servername>:<port>/OpenDocument/<platformSpecific>?sType=wid&sDoc
Name=SalesReport&iDocID=2010&lsSSelect+a+City=Paris
6.8.1.1.3.3.1.2.2.5 sInstance
参数语法 sInstance
参数说明 是否必需 参数接受的值
指明要打开目
标报表的哪个特
定实例。
否（与 sDoc
Name 和 lsS[NAME] 一起
使用）
•
•
•
User（指向当
前用户所拥有
的最新实例的
链接）
Last（指向报
表的最新实例
的链接）
Param（指向具
有匹配参数值
的报表最新实
例的链接）
示例： http://<servername>:<port>/OpenDocument/<platformSpecific>?sPath=[Sales+Re ports]&sDocName=Sales+in+2003&sReportPart=Part1&sInstance=User
6.8.1.1.3.3.1.2.2.6 sPartContext
参数语法 参数说明 是否必需 参数接受的值 sPartContext
在 Crystal
Reports 中，报
表部件与数据上
下文关联。
是，条件是为 sReportPart 指
定了值
报表部件的数
据上下文。
80 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
示例： http://<servername>:<port>/OpenDocument/<platformSpecific>?sPath=[Sales+Re ports]&sDocName=Sales+in+2005&sReportPart=Part1&sPartContext=0-4-0
6.8.1.1.3.3.1.2.2.7 sRefresh
参数语法 参数说明 是否必需 sRefresh
指明当目标文
档或报表处于打
开状态时是否应
强制刷新。
否
参数接受的值
•
•
Y（强制刷新文
档）
N（请注意“打
开时刷新”功
能将覆盖此
值）
示例： http://<servername>:<port>/OpenDocument/<platformSpecific>?sType=wid&sDoc
Name=SalesReport&iDocID=2010&sRefresh=Y
6.8.1.1.3.3.1.2.2.8 sReportMode
参数语法 参数说明 是否必需 参数接受的值 sReportMode
仅适用于
Crystal 目标，
指示链接是应该
打开完整目标报
表，还是仅打开
在 sReportPart
中指定的报表部
件。
否（默认值为
“Full”）
•
只在为 sRe portPart 指定了
值的情况下应用
•
Full
Part
基于 Metric 的 Metric 预测器分析 81
示例： http://<servername>:<port>/OpenDocument/<platformSpecific>?sPath=[Sales+Re ports]&sDocName=Sales+in+2003&sReportPart=Part1&sReportMode=Part
6.8.1.1.3.3.1.2.2.9 sReportName
参数语法 参数说明 是否必需 参数接受的值 sReportName
指明当目标文
档为多报表文档
时打开哪个报
表。
否（默认值为
第一个报表）
Web Intelligence 文档的报表
名称、Crystal
Reports 的子报
表、OLAP Intelligence 报表的页。
示例： http://<servername>:<port>/OpenDocument/<platformSpecific>?sType=wid&sDoc
Name=Sales+in+2003&sReportName=First+Report+Tab
6.8.1.1.3.3.1.2.2.10 sReportPart
参数语法 参数说明 是否必需 参数接受的值 sReportPart
指明要打开目
标报表的哪个特
定部件。
否
报表部件的名
称。
示例： http://<servername>:<port>/OpenDocument/<platformSpecific>?sPath=[Sales+Re ports]&sDocName=Sales+in+2003&sReportPart=Part1
82 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
6.8.1.1.3.3.1.2.3 OpenDocument 输出参数
下表列出了 openDocument 输出参数：
注意: 变量用尖括号表示。必须将这些变量替换为恰当的值。例如，必
须使用服务器的名称替换 <servername>（下面的代码示例中包括此变量），
而且必须使用端口号替换 <port>。
6.8.1.1.3.3.1.2.3.1 NAII
参数语法 参数说明 是否必需
NAII
强制显示提示
选择页。
注意:
不受
OLAP Intelligence 支持
否
参数接受的值
•
•
Y（预先选择所
有用 lsS、lsM
或 lsR 传递值
的提示）
N（只显示用 lsS、lsM 或 lsR 传递值的
提示）
示例： http://<servername>:<port>/OpenDocument/<platformSpecific>?sType=wid&sDoc
Name=SalesReport&iDocID=2010&NAII=Y
6.8.1.1.3.3.1.2.3.2 sOutputFormat
参数语法 参数说明 是否必需 参数接受的值 mat sOutputFor
指明打开目标
文档时使用的格
式。
否（如果未在
链接中指定此参
数，则默认值为
HTML）
• H（HTML）
• P（PDF）
• E（Excel）
• W（Word）
基于 Metric 的 Metric 预测器分析 83
示例： http://<servername>:<port>/OpenDocument/<platformSpecific>?sPath=[Sales+Re ports]&sDocName=Sales+in+2003&sOutputFormat=E
6.8.1.1.3.3.1.2.3.3 sViewer
参数语法 参数说明 是否必需 参数接受的值 sViewer
指明用于查看
文档的查看器。
否
• html
• actx（仅
限于 Crystal
报表）
• java（仅
限于 Crystal
报表）
示例： http://<servername>:<port>/OpenDocument/<platformSpecific>?sPath=[Sales+Re ports]&sDocName=Sales+in+2003&sViewer=html
示例：
注意: 为了将 URL 中的参数与 ActiveX 查看器一起使用，必须将“:con nect”附加到 URL，后跟参数。 http://<servername>:<port>/OpenDocument/<platformSpecific>?sPath=[Sales+Re ports]&sDocName=Sales+in+2003&sViewer=actx:connect&IsMCountry=[Thai land],[Norway]
84 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
6.8.1.1.3.3.1.2.3.4 sWindow
参数语法 参数说明 sWindow
是否必需
指明是将在当
前浏览器窗口中
打开目标报表，
还是将启动一个
新窗口。
否
参数接受的值
•
•
Same（当前浏
览器窗口）
New（启动新浏
览器窗口）
示例： http://<servername>:<port>/OpenDocument/<platformSpecific>?sType=wid&sDoc
Name=SalesReport&iDocID=2010&sWindow=New
6.8.1.1.3.3.1.3 上下文报表链接
通过使用 openDocument 功能，可以在 Crystal 报表、OLAP Intelligence
报表和 Web Intelligence 文档之间创建上下文链接。为此，请使用 openDocument 语法构建一个 URL，然后将此 URL 插入到 Crystal 报表、
OLAP Intelligence 报表或 Web Intelligence 文档中。
上下文报表链接允许报表设计人员指定位于 Crystal Reports 环境（非
托管）或 BusinessObjects Enterprise 环境（托管）中的文档的关联。创
建了这些关联之后，用户就可以采用链接文档中嵌入的结果导航路径。
通过使用此功能，可以从 Crystal Reports 中调用 Business Objects
和 Web Intelligence 文档，反之亦然。此功能依赖于允许用户执行以下操
作的功能：
• 在文档域内链接 Web Intelligence 或 Business Objects 文档。
• 在 Crystal Reports 中链接报表对象。
单击相应链接可跳转至该节：
•
第 85 页上的 “将链接插入到 Crystal 报表中 ”
•
第 85 页上的 “创建从 OLAP Intelligence 报表指向另一报表或文档
基于 Metric 的 Metric 预测器分析 85
•
第 86 页上的 “在 Web Intelligence 文档中创建链接 ”
6.8.1.1.3.3.1.3.1 将链接插入到 Crystal 报表中
可以使用 openDocument 在 Crystal Reports 中创建超级链接。要创建
指向另一报表或文档的链接，请使用“格式编辑器”字段的“超级链接”选
项卡。
1 在 Crystal Reports 中打开源报表。
2 用鼠标右键单击要在其中插入 openDocument 链接的字段，并从快捷菜单
中选择“格式”。
3 在“格式编辑器”中，选择“超级链接”选项卡。
4 选择“Internet 上的网站”。
5 在“超级链接信息”区域中，将“网站地址”字段留空，并单击“格式公
式编辑器”按钮。
6 用以下格式输入 openDocument 链接：
"http://[openDocument parameters]"+{Article_lookup.Family_name}
第 64 页上的 “OpenDocument 参数概述 ” 中描述了 [openDocument
parameters]，{Article_lookup.Family_name} 使报表能够传递与上下文
相关的数据。
注意:
在将链接插入报表或文档之前，在浏览器窗口中测试链接。
7 单击“保存并关闭”以退出“公式工作室”。
8 在公式编辑器中单击“确定”以保存链接。
6.8.1.1.3.3.1.3.2 创建从 OLAP Intelligence 报表指向另一报表或文
档的链接
可以使用 openDocument 在 OLAP Intelligence 报表中创建超级链接。
1 在 OLAP Intelligence 设计器中打开源报表。
2 在“工具”菜单上，选择“操作管理器”。
3 单击“新建”创建一个新操作。
4 输入操作名称。
5 选择将应用操作（链接）的区域。
6 使用本文档中说明的参数和语法输入 openDocument 链接。
提示:
在将链接插入报表或文档之前，在浏览器窗口中测试链接。
7 单击“确定”保存链接。
86 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
8 关闭“操作管理器”对话框。
9 在源报表上创建一个分析按钮。
10 用鼠标右键单击该分析按钮。
11 在下拉菜单中，选择“属性”，然后选择“编辑”。
12 选择“启动一个操作”。
13 选择与步骤 3 到步骤 6 中所创建 openDocument 链接对应的操作。
14 单击“确定”。
6.8.1.1.3.3.1.3.3 在 Web Intelligence 文档中创建链接
可以在 Universe 中定义允许 Web Intelligence 和 BusinessObjects
用户创建报表的对象，这些报表的返回值包括指向其他报表和文档的链接。
将这些报表导出到资源库后，用户可以单击显示为超级链接的返回值，以
便打开存储在资源库文档域中的另一个相关文档。可以使用 openDocument
函数在 Designer 的对象定义中创建这些链接。
更多信息
有关在 Web Intelligence 报表中创建链接的完整信息，请参见《使用
WebIntelligence Java 报表面板构建报表》指南。
可以在 Universe 中进行报表链接，方法是：创建一个对象（链接对象），
其返回的值与在现有报表（目标报表）中用作提示的输入的值相同。 openDocument 函数允许将链接对象的返回值作为超级链接返回。用户单
击此超级链接时，其值将用作目标报表的提示输入。
可以像使用任何其他对象一样使用链接对象来创建文档。然后，用户可以
单击超级链接来访问与链接对象有关的更详细的文档。
要创建链接对象，请在对象的 Select 语句中使用 openDocument 函数。
链接对象的 Select 语句遵从以下顺序：
'<a href="http://<servername>:<port>/OpenDocument/<platformSpecific>?sDoc
Name=<document name>&sType=<document type>&iDocID=<document id>&lsS<prompt message>='+object SELECT+'">'+object SELECT+'</a>'
拼接运算符（+）适用于 Microsoft Access 数据库。请使用适用于目标
RDBMS 的运算符。
有关 Select 语句、创建链接对象以及在 InfoView 中使用链接对象的更
多详细信息，请参见《Designer 指南》。
基于 Metric 的 Metric 预测器分析 87
6.8.1.1.4 使用 OpenAnalytic 将信息发送到仪表盘上的查看器分析
使用 OpenAnalytic 语法，可以将信息从保存在中央管理服务器 (CMS)
的以下文档发送到仪表盘上的查看器分析：
• Web Intelligence 报表
• Crystal Reports
• 文本块
• Desktop Intelligence 报表
• Web 页面块
语法示例：
<a href='http://[WEB APPLICATION LOCATION] aa-open-inlist.jsp?url=openAnalytic.jsp?
DocumentName=text+analytic&RepositoryType=C
&RepositoryName=PM&DocumentExt=afd
&DocumentId=AQ74dXHxW59HlHvZivNsypI&mode=full
' target='hiddenFrame'>[LINK NAME IN DASHBOARD]</a>
示例中的关键项是 aa-open-inlist.jsp 和 target='hiddenframe'。
1 在文本编辑器中，复制并粘贴语法示例。
2 将 http:// 后面的 [WEB APPLICATION LOCATION] 替换为 Web 应用程序
位置。
例如：http://<服务器>:<端口>/PerformanceManagement/jsp
3 在变量后面输入正确信息。
4 将 [LINK NAME IN DASHBOARD] 替换为要显示的链接的名称。
5 将文本复制并粘贴到以下位置：
• 对于 Web Intelligence、Crystal Report 或 Desktop Intelligence
报表，请将文本复制到查询单元格中，然后运行报表。
• 对于文本块，请转到编辑模式，将文本粘贴到“输入要显示的文本或
HTML”文本框，然后选择“HTML”。将文本块保存到公共文件夹。
• 对于 Web 页面块，请转到编辑模式，然后在“内容”选项卡中将文本
粘贴到“输入 Web 页 URL”文本框，并单击“确定”。在“布局”选
项卡中，从“显示为”部分中选择“链接，因此只有名称是可见的”。
6 在 InfoView 中，转到“仪表盘” > “创建公司仪表盘”。
7 编辑标题，选择公共文件夹，然后单击“确定”。
8 单击“仪表盘” > “组织公司仪表盘”，然后选择仪表盘。
9 单击“编辑仪表盘”。
88 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
10 从“分析工具栏”中，展开“公司分析”列表以找到报表，然后将它拖到
仪表盘布局中。
11 从“分析工具栏”中，展开“新建分析”列表，并将“查看器”分析从列
表拖到仪表盘布局。
12 单击“保存”，然后单击“退出编辑模式”。
单击报表中任意链接的项目，目标就会显示在查看器中。
6.8.2 什么是 Metric 预测器趋势消除平均值？
Metric 预测器分析使用以下趋势消除算法编码：
邻接点差分：
双重差分：
线性回归：
基于时间的广义回归： xt = xt-1 xt = xt-1 + (xt-1 – xt-2) = 2*xt-
1 – xt-2 xt = A + B*t xt = A + B*t + C*t² + D*log(t) +
E*sqrt(t)
编码值是所有序号相同的数据点中信号的趋势消除平均值。对于每种趋势
消除算法：
• 预测是在序号为 1 的所有值之间进行的。
• 残差的计算方式为（预测 - 实际值）。
• 序号为 1 的所有值之间的这些残差的平均值将用作与序号 1 对应的各个
点的周期编码。
• 序号为其他值的数据点也是一样。
趋势消除信号上的周期编码包括：
• 标准周期性变量（例如，周内的某天或一年的某月）
• 时间中各邻接点的重复性序号编码
6.9 基于预测性模型的模型增益图分析
模型增益图分析：
基于预测性模型的模型增益图分析 89
• 剖析多个变量的组合强度，以便按累积提升预测布尔值目标的 Metric。
• 使用标准累积提升图（在数据库营销中使用）描述预测性模型中所有影响
因子变量的组合与二值结果或目标之间的关系。
模型增益图显示：
• 沿水平轴依据响应率按降序放置的各个模型分数变量箱。
• 一条模型线，显示通过将总体合计的增长百分比作为目标而可实现的信号
累积百分比。
• 已假设信号或响应是出现频率最低的值。
在需要达到以下目的时使用模型增益图：
• 评估一组变量的总计中包含多少预测力。
• （在与个体列表分析结合使用时）基于模型分数变量的值确定要用于目标
确立的最佳分割点。
相关主题
•
6.9.1 配置模型增益图分析
1 选择预测性模型。
2 使用 Ctrl 键加上鼠标点击，从“关联的影响因子”和“选定的目标”列
表中选择项目。
相关主题
•
第 32 页上的 “ 选择要在预测性分析中分析的预测性模型 ”
6.9.2 模型增益图提示
在配置模型增益图时，以下提示会很有帮助：
洞察力
记分
样本大小
优势集合
刷新时重新生成
交叉销售分析
90 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
6.9.2.1 洞察力
针对洞察力优化模型增益图：
• 包括尽可能多的潜在相关变量。
• 使用多目标模型和关键影响因子分析配置。
相关主题
•
6.9.2.2 记分
针对记分优化模型增益图：
• 通过去除净相关性较低的影响因子，最大程度地减少影响因子的数量。
• 避免使用多目标模型。
6.9.2.3 样本大小
在选择样本大小时：
• 使用绝对样本大小（而不是抽样百分比）来进行可靠的趋势预测。
• 只使用较大的样本，以便准确地预测较弱（也就是重要性较低）的关系的
趋势。
• 使用单一影响因子模型或变量剖析箱线图分析，对照于较大总体的 100%
样本数，对按箱列出的目标值进行量化。
• 当重新生成规则触发太过频繁时，请增大样本大小。
相关主题
•
6.9.2.4 优势集合
根据需要使用优势集合来提高绩效：
• 将总体定义限制为集合/子集条件
• 使用集合/子集成员资格变量
6.9.2.5 刷新时重新生成
请小心使用“刷新时重新生成”，因为相对于简单的刷新操作而言，重新
生成模型所花费的时间要长很多。
6.9.2.6 交叉销售分析
要针对交叉销售分析优化模型增益图，请使用与多目标模型的影响因子和
目标相同的变量。
基于预测性模型的变量剖析箱线图
注意: 对于需要已知目标值的预测没有用。
91
6.10 基于预测性模型的变量剖析箱线图
变量剖析箱线图分析可使用标准箱线图对变量（字符或数字）与数值度量
之间的关系进行剖析。
对于选定变量的每个子范围（或“箱”），将会显示一个箱线图，该图可
预测剖析度量分布的最小值、最大值和四分点（第 25 个、第 50 个和第 75
个百分点）。另一种配置将基于平均值和标准偏差显示箱线图。
可在需要达到以下目的时使用变量剖析箱线图：
• 了解剖析度量的分布如何依据变量分箱（例如，范围、可变性以及不平衡
性或“偏度”）而变化。相反，将使用影响因子详细信息分析以便基于简
单的聚合（如平均值）同时依据多个度量对变量进行剖析。
• 分析关键绩效指标 (KPI) 的范围和分布如何针对不同的焦点属性值发生
变化，以便了解和改善绩效的一致性。
• 通过整理出极端值和不对称分布的影响，对焦点属性和配置文件或结果度
量之间的关系加以总结。
利用变量剖析箱线图可回答如下问题：
• 对于不同年龄的客户，“交易费总和”是按怎样的方式分布的？
• 客户代表绩效按区域的分布状况如何？
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第 36 页上的 “ 基于预测性模型的影响因子详细信息分析 ”
6.10.1 配置变量剖析箱线图分析
1 选择总体所在的 Universe。
单击“选定的总体”旁边的“刷新”图标，以确保列表是最新的。
2 选择总体。
3 选择影响因子和分箱。
有关创建分箱的信息，请参阅 Predictive Analysis 文档。
4 选择要在图中使用的 Metric。
注意: 此 Metric 必须包含一个分箱。
92 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
5 选择显示选项。
可从标准配置中选择统计项。以下参数是默认标准配置。
选项
选定的可变性
说明
选择“范围”或“偏差”。
• 范围：最小值，最大值，25%，50%，75%
• 偏差：平均值，平均值 + -西格玛，平均值 + -3*
西格玛
最小值
如果是“范围”，请为每个箱输入度量的最小值。如
果是“偏差”，请输入 -3 西格玛。
低
如果是“范围”，请为每个箱输入百分值 25%。如果
是“偏差”，请输入 -1 西格玛。
中值
如果是“范围”，请为每个箱输入中值。如果是“偏
差”，请输入平均值。
高
如果是“范围”，请为每个箱输入百分值 75%。如果
是“偏差”，请输入 +1 西格玛。
最大值
如果是“范围”，请为每个箱输入度量的最大值。如
果是“偏差”，请输入 +3 西格玛。
6 单击“确定”。
6.11 Predictive Analysis 术语
6.11.1 什么是分箱？
在 Predictive Analysis 中，分箱可将某个变量的值范围压缩为更小的
数字，例如，将年龄分箱为年龄组。
可以明确地定义分箱，也可以采用统计方式派生出分箱。
Predictive Analysis 术语 93
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6.11.2 什么是布尔值？
在 Predictive Analysis 中，布尔值是一种数据类型，它代表其值只能
是逻辑值 TRUE 或 FALSE 的条件。在内部，这些值分别表示为 1 和 0。
在需要二值目标时，将使用布尔值变量。当前，在“模型增益”和“影响
因子增益”分析中只能剖析作为目标的布尔值变量。逻辑运算符和 isinpopulation() 函数对于定义布尔值变量特别有用。
6.11.3 什么是派生变量？
派生变量是用户定义的数据元素，它们是从 Universe 对象和/或集合成
员资格中派生的。Universe 本身已经通过由源数据计算得出的度量和维来支
持变量定义。
应用程序体系结构设计者可以采用一种更为安全和方便的方式扩展可用于
Predictive Analysis 的变量的范围，而不是更改或向安装中添加 Universe。
此外，某些 Predictive Analysis 计算需要布尔值目标变量，而这些变
量只能通过使用派生变量来启用。
相关主题
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•
第 103 页上的 “ Predictive Analysis 模型的数据类型 ”
•
6.11.4 什么是目标？
目标衡量给定 Metric 是否完成。目标是数值或布尔值，并且可为正或
负，具体情况取决于所需的结果。它由目标值和容许区间（可选）组成。
将基于目标的关联 Metric 的绩效为目标分配一个目标状态。当 Metric
实际值的绩效高于目标值并超出容许区间时，目标状态为绿色。如果 Metric
的实际值位于容许区间范围内，则目标状态为黄色。如果 Metric 实际值的
绩效低于目标值并超出容许区间时，则目标状态为红色。
94 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
目标的状态取决于其关联 Metric 的趋势颜色：容许区间上方的收入
Metric 获得绿色状态，而容许区间上方的成本 Metric 获得红色状态。
目标基于 Metric：
• 目标和与之关联的 Metric 的日历相同。例如，基于月度 Metric 的目标
遵循月度间隔，基于会计周 Metric 的目标遵循会计周间隔。
• 目标的类型与其 Metric 相同。例如，基于收入 Metric 的目标将被分类
为“增长表示正常”。
Metric 可与多个目标关联。例如，Metric 可以有计划、预测和基准目
标。
相关主题
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•
6.11.5 什么是目标状态？
目标状态有助于以简单直观的方式解释某个 Metric 的绩效。Metric 实
际值在指定周期的容许区间中的位置将决定给定期间的目标状态。目标状态
会考虑 Metric 的极性。
以下颜色表示目标状态：
• 绿色表示满足其目标值的目标。
• 黄色表示处于容许区间范围内的目标。
• 红色表示低于设定目标值的目标。
• 灰色表示不确定的状态 － 缺少容许区间值和/或 Metric 值。当目标
的 Metric 的最后一个周期早于目标的最后一个周期时，目标也可能为灰
色。
Predictive Analysis 术语 95
图形式目标状态图标的对应值以数字状态的形式存在于规则引擎中。
相关主题
•
6.11.6 什么是基于目标的分箱？
在 Predictive Analysis 中，基于目标的分箱针对目标或结果进行了优
化。基于目标的分箱强调影响因子值范围中的那些差异，该影响因子与指定
目标变量的比率或平均值中的明显变化相对应。
例如，在潜在客户的年龄方面，唯一会对市场活动响应率产生影响的重要
差异可能是“小于 20 岁、20-63 岁和 64 岁以上”。影响因子建模引擎会
在模型生成期间自动计算这些值。
相关主题
•
•
•
6.11.7 什么是颗粒？
颗粒是组成 Metric 的时间段或切片的持续时间。
Metric 的颗粒在一定跨度的大小范围内变化，并取决于日历，颗粒越细，
Metric 值计算之间的时间段就越短。
相关主题
•
6.11.8 什么是影响因子变量？
影响因子变量可用作描述性或行为性信息（如年龄、居住地或计算）。
影响因子模型数据类型主要有以下几种：
• 连续
• 称名
• 序数
96 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
相关主题
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•
第 103 页上的 “ Predictive Analysis 模型的数据类型 ”
6.11.8.1 Predictive Analysis 模型的数据类型
对象影响数据在模型中的显示方式。
影响数据类型 目标数据类型 源 源数据类型
Desktop Intelligence 对象
字符
派生变量
数值
日期
布尔值
字符
数值
日期
称名
连续、序数
不提供
称名
称名
连续、序数
不提供
不提供
连续、不提供
不提供
布尔值
不提供
连续、不提供
不提供
连续数据类型
连续数据类型是对应于数字变量的默认数据类型。请不要将此类型用于那
些表示数字代码而不是实际数字的变量（例如，邮政编码）；应将此类变量
视为称名变量。
称名数据类型
称名数据类型具有一种不能排序的值，比如性别。BusinessObjects
Universe 中的所有字符对象都将被视为称名对象。
序数数据类型
序数变量已经过排序，但不成比例，比如邻近值之间的距离未定义就是一
个例子。
Predictive Analysis 术语 97
相关主题
•
6.11.9 什么是加入者？
在集合分析中，加入者是指在给定周期的集合中存在、但不存在于上一周
期中的个体。在此，分析的周期为集合的刷新周期。运行此分析不需要任何
Metric。
相关主题
•
6.11.10 什么是离开者？
离开者是指在给定周期的集合中不存在、但存在于上一周期中的个体。
6.11.11 什么是 Metric？
Metric 或 KPI 是实际绩效的度量。Metric 是使用 Universe 中的对象
定义的，并通常由以下各项组成：
• 度量
• 过滤器
• 日期限制
可以使用 Metric 来跟踪实际绩效并将绩效与目标相比较，也可以使用它
来预测趋势。
也可以在集合 Universe 上创建 Metric。利用集合 Metric 可跟踪集合
内的某个特定主体在一段时间内的度量。
6.11.12 什么是总体？
在仪表盘和分析应用程序的分析中，总体是一种命名查询，它定义一组感
兴趣的事物。
98 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
6.11.13 什么是预测性模型？
预测性模型是预测性计算引擎的一个用户指定配置。为设置预测性模型，
用户将选择影响因子、目标以及在其中限定关系的总体。
相关主题
•
6.11.14 什么是均方根误差？
均方根误差 (RMSE) 通常是用于分配适当的平滑常量的标准。选择可提供
最小 RMSE 值的平滑常量。
6.11.15 什么是规则引擎？
在 Business Objects仪表盘和分析应用程序中，使用规则引擎可以确定、
分析、预测和处理特定事件。当过程不受控制时，规则引擎就会通知用户。
6.11.16 什么是抽样？
抽样是总体中的一组数据，带有指定的信息。理想情况下，需要经常分析
较大的样本以获得最精确的估计和最新的信息。
在 Process Analysis 中，样本越大，就能越轻松地检测到较小的变化，
并使控制图在检测变动时能够更敏感，同时不会增大误报率。
注意:
当数据可用时开始抽样。如果没有数据，生成抽样的时间将超过
必要的时间。
6.11.17 什么是变量？
在 Process Analysis 和 Predictive Analysis 中，一个变量表示一种
相同的特征或属性。它可能是“实际数据”，也可能是通过查找、聚合或其
他计算方法推导出的数据。
变量可以是：
• 在 BusinessObjects Universe 中定义的维
Predictive Analysis 术语 99
• 度量
• 代表基于度量、维和/或集合的某个计算的派生变量，该计算是由用户
以交互方式定义的。
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•
第 7 章 Predictive Analysis 术语
7.1 什么是分箱？
在 Predictive Analysis 中，分箱可将某个变量的值范围压缩为更小的
数字，例如，将年龄分箱为年龄组。
可以明确地定义分箱，也可以采用统计方式派生出分箱。
相关主题
•
7.2 什么是布尔值？
在 Predictive Analysis 中，布尔值是一种数据类型，它代表其值只能
是逻辑值 TRUE 或 FALSE 的条件。在内部，这些值分别表示为 1 和 0。
在需要二值目标时，将使用布尔值变量。当前，在“模型增益”和“影响
因子增益”分析中只能剖析作为目标的布尔值变量。逻辑运算符和 isinpopulation() 函数对于定义布尔值变量特别有用。
7.3 什么是派生变量？
派生变量是用户定义的数据元素，它们是从 Universe 对象和/或集合成
员资格中派生的。Universe 本身已经通过由源数据计算得出的度量和维来支
持变量定义。
应用程序体系结构设计者可以采用一种更为安全和方便的方式扩展可用于
Predictive Analysis 的变量的范围，而不是更改或向安装中添加 Universe。
此外，某些 Predictive Analysis 计算需要布尔值目标变量，而这些变
量只能通过使用派生变量来启用。
相关主题
•
什么是目标？ 101
•
第 103 页上的 “ Predictive Analysis 模型的数据类型 ”
•
7.4 什么是目标？
目标衡量给定 Metric 是否完成。目标是数值或布尔值，并且可为正或
负，具体情况取决于所需的结果。它由目标值和容许区间（可选）组成。
将基于目标的关联 Metric 的绩效为目标分配一个目标状态。当 Metric
实际值的绩效高于目标值并超出容许区间时，目标状态为绿色。如果 Metric
的实际值位于容许区间范围内，则目标状态为黄色。如果 Metric 实际值的
绩效低于目标值并超出容许区间时，则目标状态为红色。
目标的状态取决于其关联 Metric 的趋势颜色：容许区间上方的收入
Metric 获得绿色状态，而容许区间上方的成本 Metric 获得红色状态。
目标基于 Metric：
• 目标和与之关联的 Metric 的日历相同。例如，基于月度 Metric 的目标
遵循月度间隔，基于会计周 Metric 的目标遵循会计周间隔。
• 目标的类型与其 Metric 相同。例如，基于收入 Metric 的目标将被分类
为“增长表示正常”。
Metric 可与多个目标关联。例如，Metric 可以有计划、预测和基准目
标。
相关主题
•
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102 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
7.5 什么是目标状态？
目标状态有助于以简单直观的方式解释某个 Metric 的绩效。Metric 实
际值在指定周期的容许区间中的位置将决定给定期间的目标状态。目标状态
会考虑 Metric 的极性。
以下颜色表示目标状态：
• 绿色表示满足其目标值的目标。
• 黄色表示处于容许区间范围内的目标。
• 红色表示低于设定目标值的目标。
• 灰色表示不确定的状态 － 缺少容许区间值和/或 Metric 值。当目标
的 Metric 的最后一个周期早于目标的最后一个周期时，目标也可能为灰
色。
图形式目标状态图标的对应值以数字状态的形式存在于规则引擎中。
相关主题
•
7.6 什么是基于目标的分箱？
在 Predictive Analysis 中，基于目标的分箱针对目标或结果进行了优
化。基于目标的分箱强调影响因子值范围中的那些差异，该影响因子与指定
目标变量的比率或平均值中的明显变化相对应。
例如，在潜在客户的年龄方面，唯一会对市场活动响应率产生影响的重要
差异可能是“小于 20 岁、20-63 岁和 64 岁以上”。影响因子建模引擎会
在模型生成期间自动计算这些值。
相关主题
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•
7.7 什么是颗粒？
颗粒是组成 Metric 的时间段或切片的持续时间。
什么是影响因子变量？ 103
Metric 的颗粒在一定跨度的大小范围内变化，并取决于日历，颗粒越细，
Metric 值计算之间的时间段就越短。
相关主题
•
7.8 什么是影响因子变量？
影响因子变量可用作描述性或行为性信息（如年龄、居住地或计算）。
影响因子模型数据类型主要有以下几种：
• 连续
• 称名
• 序数
相关主题
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第 103 页上的 “ Predictive Analysis 模型的数据类型 ”
7.8.1 Predictive Analysis 模型的数据类型
对象影响数据在模型中的显示方式。
影响数据类型 源 源数据类型
Desktop Intelligence 对象
字符
派生变量
数值
日期
布尔值
字符
数值
日期
称名
连续、序数
不提供
称名
称名
连续、序数
不提供
目标数据类型
不提供
连续、不提供
不提供
布尔值
不提供
连续、不提供
不提供
104 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
连续数据类型
连续数据类型是对应于数字变量的默认数据类型。请不要将此类型用于那
些表示数字代码而不是实际数字的变量（例如，邮政编码）；应将此类变量
视为称名变量。
称名数据类型
称名数据类型具有一种不能排序的值，比如性别。BusinessObjects
Universe 中的所有字符对象都将被视为称名对象。
序数数据类型
序数变量已经过排序，但不成比例，比如邻近值之间的距离未定义就是一
个例子。
相关主题
•
7.9 什么是加入者？
在集合分析中，加入者是指在给定周期的集合中存在、但不存在于上一周
期中的个体。在此，分析的周期为集合的刷新周期。运行此分析不需要任何
Metric。
相关主题
•
7.10 什么是离开者？
离开者是指在给定周期的集合中不存在、但存在于上一周期中的个体。
7.11 什么是 Metric？
Metric 或 KPI 是实际绩效的度量。Metric 是使用 Universe 中的对象
定义的，并通常由以下各项组成：
• 度量
什么是总体？ 105
• 过滤器
• 日期限制
可以使用 Metric 来跟踪实际绩效并将绩效与目标相比较，也可以使用它
来预测趋势。
也可以在集合 Universe 上创建 Metric。利用集合 Metric 可跟踪集合
内的某个特定主体在一段时间内的度量。
7.12 什么是总体？
在仪表盘和分析应用程序的分析中，总体是一种命名查询，它定义一组感
兴趣的事物。
7.13 什么是预测性模型？
预测性模型是预测性计算引擎的一个用户指定配置。为设置预测性模型，
用户将选择影响因子、目标以及在其中限定关系的总体。
相关主题
•
7.14 什么是均方根误差？
均方根误差 (RMSE) 通常是用于分配适当的平滑常量的标准。选择可提供
最小 RMSE 值的平滑常量。
7.15 什么是规则引擎？
在 Business Objects仪表盘和分析应用程序中，使用规则引擎可以确定、
分析、预测和处理特定事件。当过程不受控制时，规则引擎就会通知用户。
106 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
7.16 什么是抽样？
抽样是总体中的一组数据，带有指定的信息。理想情况下，需要经常分析
较大的样本以获得最精确的估计和最新的信息。
在 Process Analysis 中，样本越大，就能越轻松地检测到较小的变化，
并使控制图在检测变动时能够更敏感，同时不会增大误报率。
注意:
当数据可用时开始抽样。如果没有数据，生成抽样的时间将超过
必要的时间。
7.17 什么是变量？
在 Process Analysis 和 Predictive Analysis 中，一个变量表示一种
相同的特征或属性。它可能是“实际数据”，也可能是通过查找、聚合或其
他计算方法推导出的数据。
变量可以是：
• 在 BusinessObjects Universe 中定义的维
• 度量
• 代表基于度量、维和/或集合的某个计算的派生变量，该计算是由用户
以交互方式定义的。
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108 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
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B
变量剖析箱线图分析
配置
饼图分析
OpenAnalytic 变量
C
查看器分析
将信息发送到
使用 OpenAnalytic
成员资格分析
OpenAnalytic 变量
D
地图分析
OpenAnalytic 变量
F
分析
分箱显示选项
使用 nbPrompts 链接
,
使用变量的链接
以目标、Metric 或 Universe 查询分析为
起点的链接
至多个文档的链接
分箱
编辑
创建
删除
G
个体列表分析
配置
关键影响因子分析
OpenAnalytic 变量
配置
说明
J
基于模型的 Metric
创建
发布
发布计划
复查发布设置
聚合函数
目标级别
删除
使用操作发布
刷新
选择发布战略
选择要发布的角色
选择要发布的目标切片
基于目标的影响因子详细信息分析
分箱
配置
显示选项
交互式 Metric 趋势分析
OpenAnalytic 变量
L
雷达图分析
OpenAnalytic 变量
110 BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
链接
OpenDocument
至多个文档
至文档或分析
量表分析
OpenAnalytic 变量
M
Metric
创建基于模型的 Metric
发布
发布计划
复查发布设置
更改列表视图
基于模型
清除
使用操作发布
选择发布战略
选择要发布的角色
选择要发布的目标切片
Metric 概述分析
OpenAnalytic 变量
Metric 列表分析
OpenAnalytic 变量
Metric 树分析
OpenAnalytic 变量
Metric 预测器分析
OpenAnalytic 变量
配置
趋势消除平均值
说明
模型
重新生成
重新生成统计数据
编辑
复制
删除
设置刷新
数据类型
,
添加
模型的统计数据
模型增益图分析
配置
使用优势集合
刷新时重新生成
提示
样本大小
针对洞察力优化
针对记分优化
针对交叉销售分析优化
目标
发布
发布计划
复查发布设置
使用操作发布
选择发布战略
选择要发布的角色
选择要发布的目标切片
状态
目标分析
OpenAnalytic 差异变量
N nbPrompts
基于目标和 Metric 的分析
O
OpenAnalytic
使用查看器分析
OpenAnalytic 变量
Metric 概述
Metric 列表
Metric 树
Metric 预测器
变动的 Metric 和集合成员资格
饼图、气泡图和雷达图
地图分析
关键影响因子分析
交互式 Metric 趋势分析
量表
目标差异
索引
OpenAnalytic 变量 (续)
迁移分析
数据挖掘分析
速度表
用于链接分析
在目标、Metric 和 Universe 查询分析中
战略图
openDocument
在分析中
在仪表盘中
P
Predictive Analysis
说明
排列图分析
OpenAnalytic 差异变量
派生变量
编辑
创建
分箱
删除
作为事实表聚合
频数直方图分析
OpenAnalytic 变量
平滑分析
OpenAnalytic 变量
Q
气泡图分析
OpenAnalytic 变量
迁移分析
OpenAnalytic 变量
曲线拟合分析
OpenAnalytic 变量
趋势消除平均值
S
时滞图分析
OpenAnalytic 变量
事实表聚合
数据类型
称名
,
连续
,
序数
,
速度表量表
OpenAnalytic 变量
U
URL 报表处理 openDocument
X
显示选项
分箱
Y
影响因子详细信息分析
分箱
配置
显示选项
影响因子增益图分析
配置
预测性模型
选择
Z
战略图分析
OpenAnalytic 变量
正态概率图分析
OpenAnalytic 变量
总体
编辑
111
112
总体 (续)
分析
更改列表视图
删除
BusinessObjects Predictive Analysis 用户指南
总体 (续)
添加
最大变动的 Metric 分析
OpenAnalytic 变量
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Key Features
- 生成显示变量之间关系的模型
- 确定特定变量或目标变量的关键影响因子
- 添加、编辑和删除总体
- 创建派生变量
- 定义和创建模型
- 创建基于模型的 Metric
- 执行预测性分析
