# 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.

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

## 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:

* Skapa och arbeta med ML-experiment

  [Skapande, användning och hantering av ML-experiment](https://help.qlik.com/sv-SE/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm#CreateUseExp)

* Skapa och arbeta med ML-distributioner

  [Modelldistribution och skapande av ML-distributioner](https://help.qlik.com/sv-SE/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm#ModelDeployment)

  [Hantering av ML-driftsättningar](https://help.qlik.com/sv-SE/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm#ManagementMLDeploy)

  [Köra batchförutsägelser](https://help.qlik.com/sv-SE/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm#RunningBatch)

* Aktivera distribuerade modeller

  [Modellgodkännande](https://help.qlik.com/sv-SE/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm#ModelApproval)

* Arbeta med skript och analysapplikationer

## 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](https://help.qlik.com/sv-SE/cloud-services/tutorials/MLTimeSeriesTutorialData.zip)

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.

Gör följande:

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.

1. [Skapa och konfigurera tidsserieexperimentet](https://help.qlik.com/sv-SE/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/time-series-tutorial-create-experiment.htm)
2. [Granska tidsseriemodellerna](https://help.qlik.com/sv-SE/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/time-series-tutorial-review-models.htm)
3. [Distribuera en tidsseriemodell](https://help.qlik.com/sv-SE/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/time-series-tutorial-deploy.htm)
4. [Förutsäga med tidsseriedistributionen](https://help.qlik.com/sv-SE/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/time-series-tutorial-predict.htm)
5. [Visualisera försäljningsprognoserna](https://help.qlik.com/sv-SE/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/time-series-tutorial-visualize.htm)

## Mer läsning och resurser

* [Qlik](http://www.qlik.com/) erbjuder en mängd olika resurser när du vill lära dig mer.
* [Qlik onlinehjälp](http://help.qlik.com/) finns tillgänglig.
* Utbildning, inklusive gratis onlinekurser, finns på [Qlik Learning](https://learning.qlik.com/).
* Diskussionsforum, bloggar och mycket mer finns i [Qlik Community](http://community.qlik.com/).

## Din åsikt är viktig

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