Tutorial – Predicción de ventas con previsión de series temporales multivariantes
En este tutorial, aprenderá a entrenar y usar un modelo de series temporales para crear previsiones de ventas específicas para el tiempo. En particular, utilizará datos históricos para configurar, entrenar e implementar un modelo de series temporales multivariantes, y lo utilizará para predecir y visualizar las ventas diarias por tienda y familia de productos.
¿A quién va destinado este tutorial?
Este tutorial está diseñado para usuarios que desean saber cómo prever métricas, por ejemplo de ventas, para rangos de tiempo específicos en el futuro. Algunos conocimientos de aprendizaje automático (Machine Learning) y de Qlik Sense son útiles, pero no obligatorios.
Para completar este tutorial, necesita los permisos adecuados en el espacio empresarial inquilino de Qlik Cloud y en los espacios en los que vaya a trabajar. Algunos de ellos son asignados por los administradores. Si encuentra errores de permisos durante el tutorial, póngase en contacto con el administrador de su espacio empresarial inquilino. Necesita permisos para lo siguiente:
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Crear y trabajar con experimentos de ML
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Crear y trabajar con implementaciones de ML
Implementación de modelos y creación de implementaciones de ML
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Activar los modelos implementados
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Trabajar con scripts y apps de análisis
Lo que debe hacer antes de comenzar
En primer lugar, debe descargar los materiales del tutorial enlazados a continuación.
Cuando haya descargado los materiales deseados, descomprímalos en su escritorio.
El conjunto de datos de entrenamiento contiene datos históricos de ventas, registrados diariamente para tiendas individuales y familias de productos.
El conjunto de datos de aplicación contiene los datos históricos necesarios para generar predicciones, además de datos para una característica futura.
Haga lo siguiente:
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Abra el centro de actividades Analítica.
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Vaya a la página Crear, seleccione Conjunto de datos y luego seleccione Cargar archivo de datos.
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Arrastre el archivo ML - Multivariate forecasting - training.csv al cuadro de diálogo de carga.
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A continuación, arrastre el archivo ML - Multivariate forecasting - apply.csv al cuadro de diálogo de carga.
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Seleccione un espacio Puede ser su espacio personal o un espacio compartido si desea que otros usuarios puedan acceder a estos datos.
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Haga clic en Cargar.
Ahora que sus conjuntos de datos están cargados, puede proceder a crear un experimento.
Lecciones de este tutorial
Los temas de este tutorial están diseñados para realizarse de forma secuencial. No obstante, puede dejarlo y continuar en cualquier momento.
Más información y recursos
- Qlik ofrece una amplia variedad de recursos si desea más información.
- La ayuda online de Qlik está disponible.
- La formación, incluidos los cursos online gratuitos, está disponible en Qlik Learning.
- Puede encontrar foros de discusión, blogs y más en Qlik Community.
Su opinión importa
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