书籍摘要

《Practical Data Science with SAP》由 Greg Foss 和 Paul Modderman 联合撰写，于 2019 年由 O’Reilly Media 出版。本书旨在搭建起企业数据与数据科学之间的桥梁，帮助读者将 SAP 系统中的数据转化为有价值的商业洞察。作者凭借丰富的 SAP 专业经验与数据科学知识，通过实际案例展示了如何运用数据科学方法解决企业实际问题，提升业务效率与价值。

作者简介

Greg Foss 是一位经验丰富的 SAP 专家和数据科学家，创立了 Blue Diesel Data Science，专注于从企业 SAP 数据中挖掘有价值的信息。Paul Modderman 是一位多才多艺的技术专家，拥有丰富的 SAP 开发和云技术经验，曾获得 SAP Developer Hero 荣誉。

内容结构

第 1 章：引言

介绍数据科学与人工智能在商业领域的应用前景，强调 SAP 数据在企业中的重要性以及数据科学在其中的潜力。提出 SAP 数据不应孤立存在，而是可以通过数据科学方法进行挖掘与分析，为企业创造更多价值。

第 2 章：SAP 专业人士的数据科学基础

为 SAP 业务分析师提供数据科学的基本概念，包括机器学习和神经网络等。旨在培养读者的数据科学思维，使其能够从数据科学的角度思考业务问题，并探索如何将数据科学应用于 SAP 数据，提出更深入的业务分析需求。

第 3 章：数据科学家的 SAP 基础

向数据科学家介绍 SAP 系统的基本知识，包括 SAP 的架构、模块以及如何获取 SAP 数据。帮助数据科学家理解 SAP 数据的结构和特点，以便更好地将其应用于数据科学项目中，为后续章节中更深入的数据分析和建模打下基础。

第 4 章：使用 R 进行探索性数据分析

通过实际案例，详细介绍了探索性数据分析（EDA）的四个阶段：数据收集、数据清洗、数据分析和数据建模。以 SAP 系统中的采购申请数据为例，展示了如何使用 R 语言及其相关包进行数据的导入、清洗、可视化和初步建模，帮助读者掌握 EDA 的基本流程和方法。

第 5 章：使用 R 和 Python 进行异常检测

探讨了异常检测的概念和方法，并通过 R 和 Python 两种语言展示了如何从 SAP 系统中提取数据，进行异常检测分析，并将结果可视化。介绍了不同类型的异常以及常用的异常检测工具和技术，如 AnomalyDetection 包和 anomalize 包等，帮助读者发现数据中的异常模式，为企业的风险管理和合规性提供支持。

第 6 章：使用 R 和 Python 进行预测分析

介绍了时间序列预测的基本概念和方法，通过 R 和 Python 中的 ARIMA 模型等工具，对销售数据进行预测分析。展示了如何从 SAP 系统中获取销售数据，进行数据预处理、模型构建和结果评估，帮助读者掌握预测分析的技能，为企业提供更准确的销售预测，优化库存管理和生产计划。

第 7 章：使用 R 进行聚类和客户细分

以 Big Bonanza Warehouse 的客户数据为例，介绍了聚类和客户细分的概念、方法和应用场景。使用 R 语言中的 k-means 聚类、层次聚类等算法，对客户数据进行分析，帮助企业更好地了解客户群体，制定针对性的营销策略和客户关系管理方案，提高客户满意度和忠诚度。

第 8 章：关联规则挖掘

通过 Big Bonanza Warehouse 的销售订单数据，展示了如何使用关联规则挖掘技术发现商品之间的购买关联。介绍了 Apriori 算法等关联规则挖掘的基本概念和方法，以及如何使用 R 语言进行关联规则的挖掘和分析，并将结果应用于销售推荐系统，提高销售效率和客户满意度。

第 9 章：使用 Google Cloud Natural Language API 进行情感分析

介绍了自然语言处理（NLP）的基本概念和应用，特别是情感分析在客户服务中的价值。通过 Google Cloud Natural Language API，展示了如何从 SAP CRM 系统中提取客户投诉文本数据，进行情感分析，并根据情感分析结果为客户提供个性化的服务和奖励，帮助企业提高客户服务质量，减少客户流失。

适用读者

本书适合 SAP 专业人士、数据科学家、业务分析师以及对将数据科学应用于企业数据感兴趣的读者。无论是希望提升数据分析能力的 SAP 从业者，还是想要深入了解企业数据应用的数据科学家，都能从本书中获得实用的知识和技能。

总结

《Practical Data Science with SAP》是一本实用性强、内容丰富的数据科学与 SAP 应用指南。它不仅为读者提供了丰富的理论知识，还通过实际案例展示了如何将数据科学应用于企业实际问题，帮助读者提升业务洞察力和决策能力。无论是 SAP 专业人士还是数据科学家，都能从本书中获得启发和指导，开启数据驱动的企业创新之旅。