教程 - 用多元时间序列预测来预测销售额
在本教程中，您将学习如何训练和使用时间序列模型来创建特定时间的销售预测。具体而言，您将使用历史数据来配置、训练和部署多元时间序列模型，并使用它来预测及可视化按商店和产品系列划分的每日销售额。
谁应当完成该教程
本教程旨在帮助希望了解如何在未来特定时间范围内预测指标（例如销售额）的用户。一些机器学习和 Qlik Sense 的知识是有帮助的，但不是必需的。
要完成本教程，您需要在 Qlik Cloud 租户和您将要工作的空间中获得适当的权限。其中有些由管理员分配。如果在教程中遇到权限错误，请联系您的租户管理员。您需要以下权限：
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创建和使用 ML 实验
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创建和使用 ML部署
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激活已部署的模型
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使用脚本和分析应用程序
在开始之前需要做的工作
首先，您需要下载下面链接的教程材料。
下载所需材料后，将其解压缩到桌面上。
训练数据集含有销售的历史数据，每日跟踪各个商店和产品系列。
应用数据集除了含有生成预测所需的历史数据外，还包含未来功能, 特性的数据。
执行以下操作：
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打开 分析 活动中心。
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转到“创建”页面，选择数据集，然后选择上传数据文件。
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将 ML - Multivariate forecasting - training.csv 文件拖到上载对话框。
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接下来，将 ML - Multivariate forecasting - apply.csv 文件拖到上传对话框。
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选择空间如果您希望其他用户能够访问此数据，它可以是您的个人空间或共享空间。
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单击上传。
现在数据集已上载，您可以继续创建实验。
本教程中的课程
本教程中的主题设计为按顺序完成。但您也可以暂时离开，然后随时再回来继续学习。
延伸阅读和资源
- Qlik 提供了各种各样的资源帮助您进行深入学习。
- Qlik 在线帮助可用。
- 培训，包括免费的在线课程，可在 Qlik Learning 获取。
- 讨论论坛、博客等可见于 Qlik Community。
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