1 整体介绍

    苍穹智能数据服务是基于数据计算、数据挖掘、机器学习、数据可视化等技术，从数据中提炼、发掘、获取解释性、指导性的信息，为企业管理人员和业务人员提供洞察、预测、分析、预警等智能应用。苍穹智能数据服务，提供SaaS类型的嵌入式数据智能服务，满足企业不同业务场景的数据智能需求，助力企业实现业务数据化、自动化、智能化。让用户能够低成本、低门槛的利用数据智能的能力，提升业务价值。

    苍穹智能数据服务的产品入口是【AI服务云】->【智能数据服务】。公有云或者私有云订阅客户可申请使用（对于客户是私有云订阅客户，需要将业务数据推送到SaaS平台，才能使用智能数据服务）。

2 业务架构

    智能数据服务依托于苍穹数据应用平台的能力，提供基于苍穹平台架构的SaaS型数据智能应用。具体的智能数据应用，需要在数据应用平台上开发、发布、运维，通过智能数据服务为客户提供业务。智能数据应用的业务融入到各类苍穹、星空数据智能的业务场景中。

    智能数据服务主要提供应用管理、应用订阅、应用配置、数据集成、模型结果分析、数据标注等功能。服务开通一般是企业管理员或者授权人员使用配置开通。具体的智能数据应用，根据应用使用的不同业务场景决定使用用户。

    持续发布的智能应用涵盖各领域，主要包含预测、洞察、预警类等。

3 智能数据服务

    智能数据服务的产品入口是在【AI服务云】->【智能数据服务】。

3.1 业务流程图

    不同的数据智能应用单独报价，用户需要购买对应应用的许可。目前未正式报价，可以通过项目化形式购买。

3.2 应用管理

    包含数据智能应用的管理及发布、应用申请上线/下线、服务协议签署等。使用数据智能应用，必须签署服务隐私协议。

3.3 申请上线

    用户一键申请上线，数据应用平台收到申请后进行授权开通。

4 智能销售预测

    绝大部分企业做需求预测的现状是，一部分企业让业务人员拍脑袋来定；一部分企业设置了计划岗位，让计划人员从ERP系统中导出历史数据，在Excel 中计算历史均值形成需求计划，然后再将需求计划导入系统，指导后续的采购、生产等环节。

    智能销售预测应用是从需求预测到库存计划、采购及生产计划等的完整解决方案。企业可以低门槛、低成本开通使用。

智能销售预测应用，整合企业历史销售数据、外部影响因素数据，利用数据应用平台数据计算引擎，算法引擎，滚动预测企业未来的商品需求，输出精准的需求预测，确保企业各部门高效运转，辅助供应链计划、补货环节等，从而降低企业库存成本、采购成本等。

    用户提交开通申请智能销售预测应用后，需要进行应用配置，应用配置包括设置数据来源、数据自动评估、配置预测方案等。

4.1 首页

    首页展示了智能销售预测的业务流程、主要功能模块。通过首页可以点击进入智能销售预测的各功能模块。

    提交申请后，需要进行应用配置。

4.2 应用配置

    应用配置包括设置预测目标、设置数据来源、评估数据质量。

4.2.1 设置预测目标

4.2.2 设置数据来源

4.2.3 评估数据质量

4.3 模型分析--效果评估

    智能销售预测应用上线后，用户可以通过模型分析查看预测效果。

    预测模型说明弹窗内容，显示

4.4 预测明细列表

    查看不同预测模型方案下，不同组织维度、产品维度、预测周期的预测明细数据。

4.5 物料销售分析

    选择不同的展示方案，用户可以查看不同维度的物料的销售数量、占比分布等。

4.6 数据标注

    模型上线后，系统会输出偏差异常的预测对象明细信息，用户可以针对每一条异常信息，进一步明确异常原因，并进行标注。

    访问路径：【智能数据服务】->【智能销售预测】->【数据标注】

    数据标注列表展示了所有异常的单据，以供用户进行查询并标注。

    数据标注支持两类标注，对预测对象的标注和对预测对象包含的历史单据明细的标注。

4.6.1 标注预测对象

    通过历史销售数量趋势视图，查看预测对象的历史异常日期、已标注的日期、正常日期。

    在标注信息列表中，可以新增标注或删除标注。

    标注内容包括标注标签类型、数据标签、标注影响的时间范围、影响权重值等。

4.6.2 标注单据明细：

    通过历史销售数量趋势视图，查看预测对象的历史异常日期、已标注的日期、正常日期。

    在单据明细信息列表中，可以对具体单据进行标注或删除标注。

4.6.3 标注分析：

    标注分析包括对标注的指标统计、已标注的预测对象列表、对不同标注对象的标注分析以及标注影响分析。

4.7 预测总览

    用户可以通过总览模块查看不同预测模型方案的数据。

    访问路径：【智能数据服务】->【智能销售预测】->【总览】

    用户可以修改每个预测模型方案的预测对象范围。通过总览或配置预测方案配置入口进行调整，加入一些新的预测对象或者移除当前预测对象。

5 业务关联方案

     通过业务关联方案功能，将智能数据服务下智能应用输出的结果数据，引用到对应业务单据中，支持数据范围过滤、结果数据和目标单据数据的字段映射。

5.1 新增方案

    场景举例：业务线要将物料明细的周预测模型的预测结果引用到业务系统。

    新建一个方案，选择智能应用（智能销售预测）、预测模型方案（物料明细周预测）、数据类型（预测结果），如下图。

    选择业务对象（承载结果数据的业务单据需要提前创建好）。

    如图将预测结果数据字段和业务对象字段逐一对应。

    方案保存后，在方案列表中显示，选中方案，启用该方案。

5.2 方案对应的调度计划

    业务关联方案的在方案列表中进行管理，智能应用上线且关联方案启用后，后台调度计划会按照方案配置信息和调度时间计划执行，将结果数据引用到对应的业务对象中。

6 新品预测

    新品在导入期内，缺少销售依据，无法精确评估未来一段时间的需求，通过参考同类品历史销售情况来做预测。

    新品预测先对商品进行相似度计算，找到新品的同类品；再分析同类品历史销量及新品和同类品的销售关系，采用历史类推的方法及机器学习算法，预测新品未来一段时间的销量。

    和常规品预测模式一样，T+1预测。

6.1 新品对应表

    访问路径：【智能数据服务】->【基础资料】->【新品对应表】

    打开新品对应表可以查看AI智能推荐的新品和同类品对应记录，用户可以修改（修改新品导入期、新品对应的同类品及对应关系等）、确认（审核操作）；也支持手工新增新品对应记录。

    系统每天自动识别新品，并智能推荐新品对应的同类品。在用户没有确认的情况下，默认取AI优先推荐的同类品做预测参考；用户有手工确认新品的同类品，按照用户确认数据做预测参考。

6.2 新品预测明细

    系统对商品区分普通品、新品，分别预测，给出新品预测结果。

7 新品实时预测

    根据新品的基本信息、铺货信息以及新品所在品牌分类和品类分类的环境信息，通过一个函数去拟合它生命周期前十二周的销量。采用实时预测、预测未来12期数据。

    应用场景：针对商品还未开始销售，结合商品特征预估未来一段时间销量，属于一次性、实时，通常用于指导未来销售计划。

7.1 实时预测

    首先设置实时预测方案，包括指定新品，输入参数（参考价格、首周铺货量、铺货日期等）；然后根据预测方案，实时预测，输出新品实时预测结果。

7.2 预测记录

    每次预测会自动产生一条预测记录，通过预测记录查看预测结果。

    预测结果还包含有同类品关联分析：

    同品类-商品销售分析：统计最近三个月，同品类-不同商品销售额及累计占比，来分析商品销售额排名及贡献度。

    同品类-不同价格段SKU数及占比：统计最近三个月，同品类-不同价格段SKU数及占比；将同一品类的不同商品按照高价位、主价位、低价位分成三段，来分析判断商品的主要卖点价格。

    同品类-不同价格段销售分析：统计最近三个月，同品类-不同价格段商品销量；将同一品类的不同商品按照高价位、主价位、低价位分成三段，分析价位和销售的关系。

7.3 多预测方案对比

    同一个新品，预测时输入特征参数不同，预测结果不同，支持选择多个方案进行预测结果对比。

8 销售计划

    菜单路径：【智能数据服务】->【销售计划】

8.1 销售计划单

    销售计划单，定位面向企业类似业务员角色，业务员通过销售计划单上报所负责业务范围的未来需求。根据业务需求企业可以选择一种预测模型方案的预测明细结果，生成销售计划单，用户驱动后续的供应链环节协同。

    系统根据业务关联方案的配置规则及调度计划，自动生成每期的销售计划单。

    销售计划单中的预测销售数量用于辅助业务员确认调整未来的计划数量，系统会用预测销售数量自动填充业务填报数量的字段值，业务员可以修改业务填报数量和业务填报金额（业务填报金额=业务填报数量*单价）字段值。

    业务员对销售计划单调整确认后，提交给业务主管审核。

    相同计划周期内的销售计划单可以下推生成需求计划单。需求计划单汇总销售销售计划单数据。

9 需求计划

    菜单路径：【智能数据服务】->【需求计划】

9.1 需求计划单

    需求计划单，定位面向企业计划员和计划经理，用于计划员和计划经理，通过历史期及未来期的数据和视图展示，从而确认预测明细及汇总维度的未来预测数据，用于企业统一管控需求预测。

    产供销确认后的未来需求数据，驱动后续的产供销协同环节。

    需求计划单由销售计划单下推生成。需求计划单的展示内容，支持配置汇总维度、展示指标、历史日期范围、未来日期范围等。

    配置左侧树的数据展示、汇总、确认的维度及层级。下拉选择支持的展示汇总维度。

    配置数据列表中的统计字段。下拉多选字段。

    配置历史日期范围

    配置未来预测日期范围

    每期需求计划单包含统计指标的历史期实际数据、业务员在销售计划单中业务填报数据、系统预测数据，以及销售金额、销售均价、历史期的绝对误差、历史期的绝对百分比误差等明细数据。

    选中左侧树不同层级的节点或者叶子结点，选中后，后侧分别展示选中对象的数据统计指标和下方历史销售及预测分析视图、标注对销售影响分析视图。

    历史销售和预测分析视图：展示选中左侧树的节点或叶子节点的对象的历史销售数据及预测值、绝对百分比误差等。

    标注对销售影响分析，展示选中左侧树的叶子节点的对象的数据标注数据对销售的影响分析。

9.2 需求计划明细

    菜单路径：【智能数据服务】->【需求计划单】->【需求计划单明细】

    针对每一期的需求计划单，点击“查看明细”，跳转到明细页面。支持明细数据引出。

10 商品分析

    菜单路径：【智能数据服务】->【商品分析 】/ 【智能数据服务】->【应用管理】->【商品分析应用】

    企业可以订阅开通商品分析智能分析应用，该应用提供了主题分析仪表盘、数据模型等功能。

10.1 商品分析-主题分析

    商品分析应用包含多个预置的主题分析看仪表盘。企业可以快速了解在售商品的销量、利润、商品特征等，帮助企业制定和落实不同的商品管理策略。

10.2 商品分析-数据模型

    通过数据模型，可以查看商品分析应用涉及的各层数据表的血缘关系和每个数据表的具体信息。