Gå till huvudinnehåll Gå till ytterligare innehåll

Självstudie – Predict försäljning med multivariat tidsserieprognostisering

I den här självstudien får du lära dig hur du tränar och använder en tidsseriemodell för att skapa tidsspecifika försäljningsprognoser. I synnerhet kommer du att använda historiska data för att konfigurera, träna och distribuera en multivariat tidsseriemodell, och använda den för att predict och visualisera daglig försäljning per butik och produktfamilj.

video thumbnail

Vem är den här introduktionskursen avsedd för?

Den här självstudien är utformad för användare som vill veta hur man prognostiserar mätvärden, till exempel försäljning, för specifika tidsintervall i framtiden. Viss kunskap om maskininlärning och Qlik Sense är till hjälp men inget krav.

För att slutföra den här introduktionskursen behöver du rätt behörigheter i klientorganisationen Qlik Cloud och i de utrymmen där du kommer att arbeta. Vissa av dessa tilldelas av administratörer. Om du stöter på behörighetsfel under introduktionskursen ska du kontakta din klientorganisation. Du behöver behörigheter för följande:

Vad du behöver göra innan du börjar

Först hämtar du handledningsmaterialet som är länkat nedan.

När du har hämtat ditt material packar du upp det på skrivbordet.

MLTimeSeriesTutorialData

Träningsdatauppsättningen innehåller historiska data för försäljning, spårade dagligen för enskilda butiker och produktfamiljer.

Tillämpningsdatauppsättningen innehåller de nödvändiga historiska data för att generera förutsägelser, utöver data för en framtida funktion.

  1. Öppna aktivitetscentret för Analyser.

  2. Gå till sidan Skapa, välj Datauppsättning och välj sedan Ladda upp datafil.

  3. Dra filen ML - Multivariate forecasting - training.csv till dialogrutan för uppladdning.

  4. Dra sedan filen ML - Multivariate forecasting - apply.csv till dialogrutan för uppladdning.

  5. Välj ett utrymme. Det kan vara ditt personliga utrymme eller ett delat utrymme om du vill att andra användare ska kunna få tillgång till dessa data.

  6. Klicka på Ladda upp.

Nu när dina datauppsättningar laddats upp kan du fortsätta med att skapa ett experiment.

Lektioner i introduktionskursen

Avsnitten i introduktionskursen är avsedda att slutföras i ordning. Du kan dock när som helst lämna kursen och återvända senare.

Vill du lära dig mer?

Din åsikt är viktig

Vi tar tacksamt emot all din feedback. I avsnittet nedan kan du berätta vad du tycker om oss.

Var den här sidan till hjälp för dig?

Om du stöter på några problem med den här sidan eller innehållet på den, t.ex. ett stavfel, ett saknat steg eller ett tekniskt fel – meddela oss!