越来越多的组织获得了高级分析的价值。先进的分析是所有关于带来实时智能，使关键决策者能够采取行动的信心，有更好的业务成果。那么，什么是高级分析，根据Gartner

"高级分析是使用复杂的技术和工具（通常超越传统商业智能（BI）的技术和工具）对数据或内容进行的自主或半自主检查，以发现更深入的见解、做出预测或生成建议。先进的分析技术包括数据/文本挖掘、机器学习、模式匹配、预测、可视化、语义分析、情感分析、网络和聚类分析、多元统计、图形分析、模拟、复杂事件处理、神经网络等，为什么你需要先进的分析。

让我们以我们都熟悉的商用飞机为例，云服务器好，我们有一大堆可怕的故事，因为维修或操作问题被困在停机坪上。航空母舰因维修或运营问题停飞，车险返现，损失惨重。""事前预测"是一个共同的主题，每个航空公司都在努力实现这一目标。此用例需要高级分析，而大多数高级分析用例需要多种技术，如预测和机器学习、空间、文本和搜索、图形、流、时间序列和文档存储。SAP HANA Advanced Analytics确实提供了所有这些功能。

因此，预测和机器学习的新功能。

数据科学家机器学习的Python API

对于Python用户，允许他们使用Python ML库创建数据帧并使用机器学习算法。客户将在Python环境中工作，处理将在HANA中进行。这种方法提供了一个Python接口来选择PAL和APL中的算法。越来越多的数据科学家喜欢用Python编写机器学习代码。提供一个Python API将使HANA能够吸引这些数据科学家

R API用于机器学习

对于在R中工作的数据科学家，这个包允许他们在RStudio中工作，并利用提供的机器学习函数来创建他们的模型和生成R数据帧。喜欢使用R的数据科学家希望在不将数据带回客户端并在客户端进行处理的情况下进行机器学习。这种方法允许他们在服务器上执行的大数据集上工作，从而实现优异的性能。

新的"混合梯度增强树"回归和分类

梯度增强树（GBT）是一种流行的集成机器学习技术，用于回归和分类问题，为此，云计算与大数据，我们在PAL中提供了一个增强的实现，梯度增强是一种非常流行的算法，以其性能和模型质量而闻名。梯度增强树模型将多棵树集成到一个健壮的复合模型中，专注于最小化预测误差

TensorFlow云环境和模型训练集成增强

对新CLOUDHOOK协议的支持允许HANA使用TensorFlow环境进行模型训练和评分，训练过的模特被保存在HANA里。使用TensorFlow提供一个完整的解决方案（训练和评分）就完成了这个功能，企业应用平台，因为我们以前只支持评分。此外，它还提供了运行模型的灵活性，因为经过训练的模型现在可以保存在HANA中并用于评分。

自动预测库现在是SPS 04的一部分，允许数据科学家、开发人员，和业务分析师自动化机器学习

流式分析的新功能：

连续计算语言（CCL）的R数据服务允许直接从流式项目调用R机器学习脚本。在Denstream集群中支持learnby子句，用于具有独特行为模式的较大#的对象Web IDE中的图形CCL编辑器除了现有的文本编辑器和流运行时工具外，比较便宜的云服务器，HANA流分析现在还提供图形编辑器与SAP Data Hub的集成使HANA流式分析项目能够作为SAP Data Hub内数据管道的一部分进行构建、部署和运行

随着HANA 2.0和SPS04的所有新创新，是时候升级到SPS04以简化智能企业的旅程了。