In Sweden, electricity is purchased on a so-called day-ahead spot market (Nordpool). The electricity is based on a predicted hourly need for the upcoming day [4, 5]. Production and consumption of electricity need to be balanced since it is hard to store electricity [25]. Today, electricity companies struggle to uphold this balance using currently available tools. A potential solution would be to support bidders by visualizing time-series. Then they could identify time-series lacking data crucial to the prediction phase and resolve them. In this thesis, a prototype was implemented consisting of different views/use-cases, aimed at simplifying the bidding process for balance responsible parties (BRPs). The prototype consisted of structured time-series and presents predicted data in a way that makes the decision making easier when placing bids. Results from a study using the prototype with BRPs and professionals showed that the use-cases/views are useful in terms of 1) getting a better structure, 2) identifying incomplete time series, 3) better quality assurance of the time-series and 4) lowering the time-consumption. Additionally, the bidders suggested that the addition of references, in terms of other prediction methods than the one that was used could improve their decision making. / I Sverige köps el på en så kallad day-ahead marknad (Nordpool). Elen är baserad på ett förutsagt timbehov för den kommande dagen [4, 5]. Produktion och konsumtion av el måste balanseras, eftersom det är svårt att lagra el [25]. Idag har elföretag problem med att upprätthålla denna balans med hjälp av nuvarande verktyg. En potentiell lösning skulle vara att stödja budgivare genom att visualisera tidsserier. Då kunde de identifiera tidsserier som saknar data som är avgörande för prediktionsfasen och förse dem med korrekt data. I denna avhandling implementerades en prototyp bestående av olika vyer/användningsfall, som syftar till att förenkla budprocessen för balansansvariga parter (BRP). Prototypen bestod av strukturerade tidsserier och presenterar predikterat data på ett sätt som gör beslutet enklare när de placerar bud. Resultat från en studie med prototypen tillsammans med BRP och yrkesverksamma visade att vyerna/användningsfallen är användbara när det gäller 1) att få en bättre struktur, 2) identifiera ofullständiga tidsserier, 3) bättre kvalitetssäkring av tidsserier och 4) minska tidsförbrukningen. Dessutom föreslog budgivarna att en tillsats av referenser när det kommer till andra prediktioners metoder än den som användas kan förbättra deras beslutsfattande.