13、使用 Python 进行销售预测

使用 Python 进行销售预测

在数据分析领域，有许多工具可用于分析数据，如 Python 和 R。本文将从 Python 的角度来处理相同的数据，以预测未来的销售情况。

步骤 1：识别数据

本次我们将使用一个快速的 OData 实用类，它可以加速未来的数据识别和收集阶段。我们将利用 OData 和 Python 来预测未来几周、几个月甚至一年的销售情况。此识别阶段与之前使用 R 时的操作相同。

步骤 2：收集数据

我们要创建一个 OData 服务来从 SAP 后端提取销售数据，这与之前创建用于列出工厂的 OData 服务类似，但会对结构、字段进行调整，并添加一些 ABAP 代码以方便数据提取。具体操作如下：
1. 创建结构 ：在事务 SE11 中创建一个结构，并从相关图中选择字段填充它，使其与之前 R 示例的基本形状相同。
2. 创建 OData 服务 ：转到事务 SEGW 创建一个新的 OData 服务，并按照相关图输入项目详细信息。
3. 导入结构 ：导入在 SE11 中创建的结构。
4. 重新定义方法 ：重新定义新创建实体的 GetEntitySet (Query) 方法，使用以下 ABAP 代码对销售订单项目数据进行快速过滤操作：

METHOD dailymaterialsal_get_entityset.
  DATA lr_matnr TYPE RANGE OF matnr.