请问大家 SAP里的 SEM的 PA是什么

金融银行战略企业管理SAP金融银行战略企业管理SEM(Strategic Enterprise Management)包括三个部分：(1)财务会计(FI)、管理会计和成本控制(CO)；(2)业务信息仓库和法定报表(BW)；(3)金融利润、风险及策略分析器(PA，RA，SA)。会计系统提供全面的、灵活多样的会计凭证和科目管理，并可于业务支持等模块无缝集成。其中，管理会计模块包括功能强大的成本分析和控制手段，例如流行的基于作业的成本计算和成本中心会计，贯彻全面成本管理的思想(TCM：全行、全员、全程成本管理)。利用数据仓库技术，金融企业可以把财务、客户、市场等全部信息进行过滤、加工和整合，并集中存放在业务信息仓库。然后利用OLAP等工具进行分析性浏览及生成各种报表，包括供内部管理使用的和供外部法定要求的报表。法定要求的报表的内容和格式既支持BIS等国际标准，又可以按本地法规灵活调整。更深层次的分析需要数据挖掘技术(Data Mining)和金融学模型，例如RA(Risk Analyzer)，PA(Profit Analyzer)和SA(Strategy Analyzer)。

SEM是SearchEngineMarketing的缩写，中文意思是搜索引擎营销。而SEM高级经理是熟悉新的网络营销形式高级人才。

职责：

1、从事SEM为主的研究、分析、规划，对SEM整体效果负责；

2、领导SEM团队进行关键词策略制定，竞价策略制定和SEM预算建议；

3、研究和监控竞争对手SEM的做法和变化及时提出调整方案；

4、负责SEM的API系统运维和方案制定；

5、定期和搜索引擎媒体进行沟通，了解其产品变化，并灵活运用与推广方案中。

任职资格：

任职要求：

1、整合解决方案的能力：根据公司发展，进行基于搜索引擎的营销解决方案整合，善于利用SEM手段配合其它内容营销；

2、SEM专业知识：熟悉搜索引擎运作模式和数据管理模式，负责管理与搜索引擎的数据API等合作。

3、数据挖掘：根据数据报告制定关键词策略优化和投放策略的优化。

4、执行力：在有限时间内高质量完成任务的能力

5、沟通能力；对内对外多方面沟通协调的能力

SEM简单介绍，以下资料来源

因果关系：SEM一般用于建立因果关系模型，但是本身却并不能阐明模型的因果关系。

一般应用于：测量错误、错漏的数据、中介模型（mediation model）、差异分析。

历史：SEM 包括了 回归分析，路径分析（wright, 1921）,验证性因子分析（confirmatory factor analysis）（Joreskog, 1969）.

SEM也被称为 协方差结构模型（covariance structure modelling），协方差结构分析和因果模型。

因果关系：

究竟哪一个是“真的”？ 在被假设的因果变量中其实有一个完整的因果链。

举一个简单的例子： 吃糖果导致蛀牙。这里涉及2个变量，“吃糖果”和“蛀牙”，前者是因，后者是果。 如果上一个因果关系成立，那将会形成一个因果机制，也许会出现这样的结构：

3. 这时还有可能出现更多的潜在变量：

这里我又举另外一个例子，回归模型

在这里，回归模型并不能很好的描述出因果次序，而且也不能轻易的识别因果次序或者未测量的因子。这也是为什么在国外学术界SEM如此流行的原因。

我们在举另外一个例子“路径分析”

路径分析能让我们用于条件模型（conditional relationships），上图中的模型是一种调解型模型或者中介模型，在这里Z 是作为一个中介调节者同时调节X和Y这两个变量的关系。

在这里我们总结一下：

回归分析简单的说就是：X真的影响Y 吗？

路径分析：为什么/如何 X 会影响Y？ 是通过其他潜在变量Z 来达到的吗？例子：刷牙（X）减少蛀牙（Y）通过减少细菌的方法（Z）。------测量和测试中介变量（例如上图中的Z变量）可以帮助评估因果假设。

在这里要提一下因素模型（factor model）

在这个模型当中，各个变量有可能由于受到未被观察到的变量所影响，变得相互有内在的联系，一般来说那些变量都很复杂、混乱，而且很多变量是不能直接被观察到的。

举个例子：“保龄球俱乐部的会员卡”和“本地报纸阅读”，是被观察到的变量，而“社会资产”则是未被观察到的变量。另一个例子：“房屋立法”和“异族通婚”是被观察到的变量，而“种族偏见”是未被观察到的变量。

相互关系并不完全由被观察到的变量的因果关系所导致，而是由于那些潜在的变量而导致。

这些被观察到变量（y1--y4）也有可能由一个潜在的变量（F）所影响。

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