WEBVTT 00:00.000 --> 00:06.600 Hallo und herzlich willkommen bei future. In diesem Video-Tutorial möchte ich dir zeigen, 00:06.600 --> 00:11.600 wie du aus deinen CSV-Dateien Zeitreihen erstellen kannst. Hierfür verwenden wir den CHECK-IN in 00:11.600 --> 00:18.800 unserem Frontend NOW. Als Erstes loggst du dich bei now.future-forecasting.de ein. Wähle dann im 00:18.800 --> 00:25.920 Menü links »Daten« und wähle deinen Datensatz aus. In unserem Fall sind es die Demodaten. Wenn du einen 00:25.920 --> 00:30.820 neuen Datensatz hochladen möchtest, klicke einfach auf das Plus, ziehe die Daten per Drag-and-Drop hier rein 00:30.820 --> 00:36.460 oder wähle sie aus, nachdem du auf das Plus geklickt hast. Wähle dann bei der CSV-Datei, die 00:36.460 --> 00:42.360 deine Daten beinhaltet, den Button »CHECK-IN« aus und du wirst zum nächsten Punkt geführt. Wir sehen 00:42.360 --> 00:48.660 hier eine Vorschau unserer Daten. Wir sehen die verschiedenen Spalten und Werte. In unserem Fall 00:48.660 --> 00:54.040 möchten wir die Spalte »Region« löschen, da wir sie im weiteren Verlauf nicht verwenden möchten. Wir 00:54.040 --> 00:58.200 klicken einfach auf die Spalte und bestätigen das Löschen durch Drücken des Buttons. 00:58.920 --> 01:04.660 Wir gehen nun weiter zum nächsten Schritt. Hier definieren wir die Struktur der CSV-Datei etwas 01:04.660 --> 01:09.160 genauer. Als Erstes können wir aus einer Liste von Werten das Dezimaltrennzeichen oder das 01:09.160 --> 01:14.140 Tausendertrennzeichen angeben. Zusätzlich können wir Zeichenketten angeben, die als fehlende Werte 01:14.140 --> 01:19.080 interpretiert werden sollen. Als Nächstes geben wir die Spalte an, die die Datumsinformationen 01:19.080 --> 01:24.000 beinhaltet, und wählen aus einer Liste von Werten das passende Datumsformat aus. 01:25.920 --> 01:33.120 Wir geben an, dass die Spalte »Demand« unsere Werte beinhaltet und dass die Spalten »Material« und 01:33.120 --> 01:38.140 »Customer« Gruppierungswerte beinhalten, die später als hierarchische Informationen den Zeitreihen 01:38.140 --> 01:43.700 zugewiesen werden. Wir gehen nun weiter zum nächsten Schritt. In diesem Schritt können wir die 01:43.700 --> 01:49.420 Vorbereitung der Rohdaten überprüfen. Links sehen wir, ob es Probleme mit den Daten gibt. Wir können 01:49.420 --> 01:56.980 diese beheben, indem wir jeweils auf das Ausrufezeichen klicken. Wir sehen, dass in unserer Datumsspalte ein ungültiges Datumsformat steht 01:56.680 --> 02:02.620 und möchten diese Zeile entfernen. Wir sehen, dass es zwei verschiedene Probleme in unserer Demand-Spalte gibt: 02:02.920 --> 02:10.120 Es gibt sowohl fehlende Werte als auch leere Werte.In beiden Fällen möchten wir die entsprechenden Zeilen entfernen. 02:10.120 --> 02:14.000 Rechts sehen wir verschiedene Visualisierungen zu unseren Daten: 02:14.000 --> 02:22.720 wir sehen die Anzahl an Datenpunkten pro Tag, wir sehen die Verteilung der Werte und wir sehen die Verteilung über die einzelnen Gruppen. 02:23.680 --> 02:38.880 Wir gehen nun weiter zum letzten Schritt. Da wir Zeitreihen auf Monatsebene erstellen wollen, wählen wir »monatlich« als zeitliche Aggregation aus. Wir könnten hier auch ein Start- und ein Enddatum für die Zeitreihen einstellen. 02:38.880 --> 02:42.000 Wir möchten Zeitreihen für die Materialien erstellen, also wählen wir »Material« als Datenebene aus. 02:42.300 --> 02:52.880 Es gibt ein Material, für das wir keine Zeitreihe erstellen wollen; dementsprechend erstellen wir einen Ausschlussfilter für dieses Material. Wir wählen es hierfür aus der Dropdown-Liste aus. 02:53.680 --> 02:58.680 Als Variable wählen wir »Demand«, weil diese Spalte unsere Werte beinhaltet. 02:58.680 --> 03:05.620 Einzelne Datenpunkte sollen als Summe aggregiert werden, und fehlende Datenpunkte sollen in der Zielzeitreihe mit 0 aufgefüllt werden. 03:05.620 --> 03:11.640 Wir klicken auf »Zeitreihen vorbereiten« und warten einen kurzen Moment. 03:11.640 --> 03:20.680 Wir sehen jetzt die fertig aufbereiteten Zeitreihen. Wir können in der Tabelle einzelne Materialien auswählen, um sie uns individuell anzuschauen. 03:20.680 --> 03:26.080 Wir können die Ergebnisse entweder als CSV herunterladen oder können hierfür Forecasts erstellen. 03:26.640 --> 03:29.220 Mehr dazu im nächsten Video.