數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能的未來(lái)從未像現(xiàn)在這樣光明。現(xiàn)在，人工智能（AI）在多種游戲中都能擊敗人類(lèi)，從緊張的游戲Pong到需要深入思考的圍棋游戲等。深度學(xué)習(xí)模型識(shí)別物體的能力幾乎和人類(lèi)不相上下。甚至有人說(shuō)，自動(dòng)駕駛汽車(chē)的表現(xiàn)比那些注意力不集中的人還要好。過(guò)去十年來(lái)，數(shù)據(jù)量、存儲(chǔ)容量和計(jì)算能力的大幅提升，使數(shù)據(jù)科學(xué)得以快速發(fā)展。.當(dāng)然，現(xiàn)在技術(shù)已經(jīng)滲透到業(yè)務(wù)的各個(gè)方面，從財(cái)務(wù)、銷(xiāo)售到生產(chǎn)和物流。然而，業(yè)務(wù)的每一部分都是由數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能驅(qū)動(dòng)的嗎？很可能不是。盡管這些技術(shù)非常好，但如果你的工作不是設(shè)計(jì)自動(dòng)駕駛汽車(chē)或預(yù)測(cè)客戶行為，你可能就不會(huì)用到它們。.許多組織可能會(huì)從SAP之類(lèi)的企業(yè)資源計(jì)劃（ERP）系統(tǒng)訪問(wèn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，你所在的組織可能也不例外。來(lái)自SAP這樣的業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)在很大程度上是完美的，因?yàn)樵谠试S將其保存到數(shù)據(jù)庫(kù)之前，通常會(huì)進(jìn)行驗(yàn)證和檢查（數(shù)據(jù)科學(xué)家最重要、回報(bào)率最少的一個(gè)任務(wù)就是數(shù)據(jù)清洗）。這意味著SAP中的ERP數(shù)據(jù)已經(jīng)“成熟”，而數(shù)據(jù)科學(xué)就是來(lái)收獲果實(shí)的！.讓我們來(lái)看一個(gè)假設(shè)的場(chǎng)景。Big Bonanza Warehouse公司的SAP團(tuán)隊(duì)一直在不斷地進(jìn)行流程改進(jìn)。他們知道如何配置SAP系統(tǒng)以完成用戶想要的任務(wù)，像拉小提琴一樣操作著這個(gè)系統(tǒng)，盡職盡責(zé)地接受請(qǐng)求并提供解決方案。然而，在報(bào)告和分析方面存在一些問(wèn)題。他們有一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和商業(yè)智能系統(tǒng)，但開(kāi)發(fā)報(bào)告是一個(gè)耗時(shí)幾個(gè)月的過(guò)程。該團(tuán)隊(duì)經(jīng)常使用標(biāo)準(zhǔn)的ALV（ABAP列表查看器）報(bào)告，因?yàn)樾枰�開(kāi)發(fā)人員來(lái)編寫(xiě)代碼，所以功能相當(dāng)有限。此外，利用可與SAP結(jié)合使用的公共數(shù)據(jù)也很困難。與許多其他企業(yè)一樣，Big Bonanza Warehouse公司的SAP數(shù)據(jù)就像一座孤島，孤立在自己的系統(tǒng)中。不使用SAP系統(tǒng)的團(tuán)隊(duì)不了解這些數(shù)據(jù)，而那些使用SAP的團(tuán)隊(duì)要花費(fèi)大量的時(shí)間維護(hù)系統(tǒng)，以至于沒(méi)有機(jī)會(huì)查看系統(tǒng)外部的數(shù)據(jù)。.可是，SAP數(shù)據(jù)不應(yīng)該是一個(gè)孤島。團(tuán)隊(duì)人員了解他們的數(shù)據(jù)，知道如何找到這些數(shù)據(jù)，也知道用這些數(shù)據(jù)能做些什么。然而，要分析這些數(shù)據(jù)時(shí)，每個(gè)人都被長(zhǎng)達(dá)數(shù)月的報(bào)告開(kāi)發(fā)過(guò)程所束縛。.故事聽(tīng)起來(lái)是不是很熟悉？幾乎所有我們工作過(guò)的SAP現(xiàn)場(chǎng)都是如此。在我們30多年的工作經(jīng)歷中，這樣的事例比比皆是。.我們希望為SAP團(tuán)隊(duì)（當(dāng)然包括你的團(tuán)隊(duì)）提供一些現(xiàn)代工具和技術(shù)，讓團(tuán)隊(duì)人員無(wú)須定義數(shù)據(jù)立方、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)對(duì)象或?qū)W習(xí)復(fù)雜的前沿報(bào)告就能使用這些技術(shù)。在本書(shū)中，我們將介紹一些簡(jiǎn)單的場(chǎng)景，比如直接將數(shù)據(jù)從SAP轉(zhuǎn)儲(chǔ)到平面文件，并導(dǎo)入報(bào)表工具中。這對(duì)于特別的報(bào)告和調(diào)查非常有用。我們也會(huì)考慮更復(fù)雜的場(chǎng)景，包括使用云中的數(shù)據(jù)抽取工具和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以SAP或當(dāng)前數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中不可能的方式來(lái)分析數(shù)據(jù)。.如何閱讀本書(shū).你需要從概念的角度來(lái)理解本書(shū)。我們提出了分析業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的替代技術(shù)，要求讀者以全新的、有趣的方式來(lái)思考業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)（尤其是SAP數(shù)據(jù)）。本書(shū)旨在縮小你所擁有的特定業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析技術(shù)和先進(jìn)數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)之間的差距，既不需要你是精于計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中梯度下降這樣的復(fù)雜算法的專家，也不需要你是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)方面的專家。但是，你需要有跨越這兩個(gè)陣營(yíng)的強(qiáng)烈愿望，并想在這個(gè)過(guò)程中獲得樂(lè)趣注。.從數(shù)據(jù)科學(xué)家的角度來(lái)看，本書(shū)中的數(shù)據(jù)科學(xué)原理只是一個(gè)入門(mén)介紹。如果你很熟悉sigmoid、tanh、relu等激活函數(shù)，就可以跳過(guò)這些部分。我們將重點(diǎn)關(guān)注SAP，展示如何從系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)，并演示如何使用真實(shí)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。.從SAP專業(yè)人員的角度來(lái)看，你將突破傳統(tǒng)的報(bào)表和分析模式，學(xué)會(huì)思考業(yè)務(wù)應(yīng)用，并用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的術(shù)語(yǔ)來(lái)生成報(bào)告。這聽(tīng)起來(lái)可能很神秘，但到本書(shū)結(jié)束時(shí)，你將擁有邁出這一步所需的工具。在此過(guò)程中，你將自動(dòng)檢測(cè)銷(xiāo)售數(shù)據(jù)中的異常，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)，將文本處理為自然語(yǔ)言，將客戶細(xì)分為智能群組，將所有這些東西出色地可視化，并教會(huì)機(jī)器使用業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。.在人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)的世界里，對(duì)數(shù)據(jù)提出同樣的老問(wèn)題是陳腐和幼稚的，更坦率地說(shuō)是無(wú)聊的。我們希望你對(duì)自己的數(shù)據(jù)提出這樣的問(wèn)題，即連你自己都不知道能夠問(wèn)出的問(wèn)題。也許中國(guó)的茶葉價(jià)格真的會(huì)對(duì)你的銷(xiāo)售產(chǎn)生巨大的影響。.從開(kāi)發(fā)者的角度來(lái)看，你會(huì)深受啟發(fā)，去學(xué)習(xí)Python和R等美妙的編程語(yǔ)言。我們不教你這些語(yǔ)言，但鼓勵(lì)你學(xué)習(xí)這些語(yǔ)言。如果你已經(jīng)是一個(gè)有經(jīng)驗(yàn)的R或Python開(kāi)發(fā)人員，則可以很好地完成代碼部分的學(xué)習(xí)。如果你是R或Python語(yǔ)言的新手，我們將為你提供資源，幫助你入門(mén)。如果你傾向于使用Java等其他語(yǔ)言，也不要覺(jué)得自己被排除在外了，本書(shū)的根本目標(biāo)是讓你以不同的方式來(lái)思考業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，如果你想使用Java，請(qǐng)盡情使用吧。.數(shù)據(jù)科學(xué)的實(shí)施本身就可以寫(xiě)成一本書(shū)。我們會(huì)經(jīng)常涉及如何實(shí)現(xiàn)我們提出的想法，但是深入探討創(chuàng)建魯棒的數(shù)據(jù)科學(xué)流程超出了本書(shū)的討論范圍。.數(shù)據(jù)科學(xué)家可以跳過(guò)本書(shū)第2章，SAP專業(yè)人員可以跳過(guò)本書(shū)第3章。本書(shū)后面的內(nèi)容融合了這兩個(gè)門(mén)類(lèi)，所以，我們希望來(lái)自兩方的讀者都能夠有效地學(xué)習(xí)本書(shū)。.致謝.感謝本書(shū)的技術(shù)審校者Hau Ngo、Jesse Stiff、Franco Rizzo、Brad Barker和Christoph Wertz，他們寶貴的反饋意