# Учебное пособие – Прогнозирование продаж с помощью многомерного прогнозирования временных рядов

В этом учебном пособии вы узнаете, как обучать и использовать модель временных рядов для создания прогнозов продаж с привязкой ко времени. В частности, вы будете использовать исторические данные для настройки, обучения и развертывания модели многомерных временных рядов, а также использовать ее для прогнозирования и визуализации ежедневных продаж по магазинам и семействам продуктов.

[Predicting sales with multivariate time series forecasting - Qlik Cloud](https://play.vidyard.com/tay2uoJfsfwTxhANF5mAfF)

## Кому следует ознакомиться с этим учебным пособием

Это учебное пособие предназначено для пользователей, которые хотят узнать, как прогнозировать метрики, такие как продажи, для определенных временных диапазонов в будущем. Некоторые знания в области машинного обучения и Qlik Sense полезны, но не обязательны.

Чтобы пройти это руководство, вам нужны соответствующие разрешения в Qlik Cloud клиенте и в пространствах, где вы будете работать. Некоторые из них назначаются администраторами. Если вы столкнетесь с ошибками разрешений во время прохождения руководства, обратитесь к администратору клиента. Вам нужны разрешения для следующего:

* Создание экспериментов машинного обучения и работа с ними

  [Создание, использование и управление ML-экспериментами](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm#CreateUseExp)

* Создание развертываний машинного обучения и работа с ними

  [Развертывание модели и создание развертываний ML](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm#ModelDeployment)

  [Управление развертываниями ML](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm#ManagementMLDeploy)

  [Выполнение пакетных прогнозов](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm#RunningBatch)

* Активация развернутых моделей

  [Утверждение модели](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm#ModelApproval)

* Работа со скриптами и аналитическими приложениями

## Что требуется сделать перед началом работы

Во-первых, необходимо загрузить материалы учебного пособия, ссылки на которые приводятся ниже.

Загрузив необходимые материалы, распакуйте их на рабочий стол.

[MLTimeSeriesTutorialData](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/tutorials/MLTimeSeriesTutorialData.zip)

Обучающий набор данных содержит исторические данные о продажах, отслеживаемые ежедневно для отдельных магазинов и семейств продуктов.

Набор данных для применения содержит необходимые исторические данные для генерации прогнозов, в дополнение к данным для будущей функциональности.

Выполните следующие действия.

1. Откройте центр активностиАналитика.

2. Перейдите на страницу «Создать», выберите Набор данных, а затем Загрузить файл данных.

3. Перетащите файл ML - Multivariate forecasting - training.csv в диалоговое окно загрузки.

4. Затем перетащите файл ML - Multivariate forecasting - apply.csv в диалоговое окно загрузки.

5. Выберите пространство. Это может быть ваше личное пространство или общее пространство, если вы хотите, чтобы у других пользователей был доступ к этим данным.

6. Нажмите Загрузить.

Теперь наборы данных загружены и можно приступать к созданию эксперимента.

## Уроки, содержащиеся в учебном пособии

Темы, представленные в этом учебном пособии, должны изучаться последовательно. Однако всегда можно прерваться и в любое время снова вернуться к ним.

1. [Создание и настройка эксперимента временных рядов](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/time-series-tutorial-create-experiment.htm)
2. [Просмотр моделей временных рядов](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/time-series-tutorial-review-models.htm)
3. [Развертывание модели временных рядов](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/time-series-tutorial-deploy.htm)
4. [Прогнозирование с развертыванием временных рядов](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/time-series-tutorial-predict.htm)
5. [Визуализация прогнозов продаж](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/time-series-tutorial-visualize.htm)

## Дополнительные материалы и ресурсы

* [Qlik](http://www.qlik.com/) предлагает широкий выбор ресурсов для получения дополнительных сведений.
* Доступна [интерактивная справка Qlik](http://help.qlik.com/).
* Обучение, включая бесплатные онлайн-курсы, доступно на портале [Qlik Learning](https://learning.qlik.com/).
* Дискуссионные форумы, блоги и многое другое можно найти в [Qlik Community](http://community.qlik.com/).

## Ваше мнение важно

Мы высоко ценим любые ваши отзывы. Используйте раздел ниже, чтобы сообщить нам свое мнение о нашей работе.