Samouczek — Praca z prognozowaniem wielowymiarowych szeregów czasowych
W tym samouczku dowiesz się, jak uczyć i wykorzystywać model szeregów czasowych do tworzenia prognoz sprzedaży w czasie. W szczególności użyjesz danych historycznych do skonfigurowania, nauczenia i wdrożenia wielowymiarowego modelu szeregów czasowych oraz użyjesz go do przewidywania i wizualizacji dziennej sprzedaży według sklepu i rodziny produktów.
Kto powinien ukończyć ten kurs
Ten samouczek jest przeznaczony dla użytkowników, którzy chcą wiedzieć, jak prognozować wskaźniki, takie jak sprzedaż, dla określonych zakresów czasowych w przyszłości. Podstawowa wiedza na temat uczenia maszynowego i Qlik Sense będzie pomocna, ale nie jest wymagana.
Aby ukończyć ten samouczek, potrzebujesz odpowiednich uprawnień w dzierżawie Qlik Cloud oraz w przestrzeniach, w których będziesz pracować. Niektóre z nich są przypisywane przez administratorów. Jeśli napotkasz błędy uprawnień podczas samouczka, skontaktuj się z administratorem dzierżawy. Potrzebne są uprawnienia do następujących czynności:
-
Tworzenie eksperymentów uczenia maszynowego i praca z nimi
-
Tworzenie wdrożeń uczenia maszynowego i praca z nimi
Wdrożenie modelu i tworzenie wdrożeń uczenia maszynowego
-
Aktywowanie wdrożonych modeli
-
Praca ze skryptami i aplikacjami analitycznymi
Co należy zrobić przed rozpoczęciem?
Najpierw należy pobrać materiały samouczka, do których łącze znajduje się poniżej.
Po pobraniu żądanych materiałów rozpakuj je na pulpicie.
Zestaw danych do uczenia zawiera dane historyczne dotyczące sprzedaży, śledzonej codziennie dla poszczególnych sklepów i rodzin produktów.
Zestaw danych do zastosowania zawiera wymagane dane historyczne do generowania prognoz, oprócz danych dla przyszłej cechy.
Wykonaj następujące czynności:
-
Otwórz centrum aktywności Analytics.
-
Przejdź do strony Utwórz, wybierz Zestaw danych, a następnie wybierz Prześlij plik danych.
-
Przeciągnij plik ML - Multivariate forecasting - training.csv do okna dialogowego przesyłania.
-
Następnie przeciągnij plik ML - Multivariate forecasting - apply.csv do okna dialogowego przesyłania.
-
Wybierz przestrzeń. Może to być Twoja przestrzeń prywatna lub przestrzeń udostępniona, jeśli chcesz, aby inni użytkownicy mieli dostęp do tych danych.
-
Kliknij przycisk Załaduj.
Po przesłaniu zestawów danych możesz przystąpić do tworzenia eksperymentu.
Lekcje w kursie
Zagadnienia w kursie należy wykonywać kolejno. Jednak w każdej chwili można przerwać i kontynuować później.
Dodatkowe materiały i zasoby
- Qlik oferuje szeroką gamę zasobów, z których mogą korzystać osoby zainteresowane.
- Jest dostępna pomoc online Qlik.
- Szkolenia, w tym bezpłatne kursy online, oferuje Qlik Learning.
- Fora dyskusyjne, blogi i więcej można znaleźć w Qlik Community.
Twoja opinia jest ważna
Doceniamy wszelkie informacje zwrotne od naszych użytkowników. Powiedz, co o nas myślisz w poniższej sekcji.