فلش‌کارت‌های آموزشی تحلیل داده‌های تاریخی فروش برای پیش‌بینی تقاضای محصولات تازه

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب تحلیل داده‌های تاریخی فروش برای پیش‌بینی تقاضای محصولات تازه

موضوع کلی: امنیت غذایی و کشاورزی پایدار

موضوع میانی: پیش‌بینی تقاضا و عرضه محصولات کشاورزی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه ای بر تحلیل داده های فروش
• 2. اهمیت تحلیل داده های تاریخی فروش
• 3. اهداف پیش بینی تقاضای محصولات تازه
• 4. محدودیت های پیش بینی تقاضا
• 5. انواع داده های فروش
• 6. منابع داده های فروش
• 7. جمع آوری داده های فروش
• 8. پاکسازی و پیش پردازش داده های فروش
• 9. شناسایی و رفع داده های پرت
• 10. مدیریت داده های گمشده
• 11. استانداردسازی و نرمالیزه کردن داده ها
• 12. شناخت متغیرهای موثر بر تقاضا
• 13. تحلیل روند (Trend Analysis)
• 14. تحلیل فصلی (Seasonality Analysis)
• 15. تحلیل چرخه ای (Cyclical Analysis)
• 16. شناسایی الگوهای فروش
• 17. تحلیل همبستگی (Correlation Analysis)
• 18. تحلیل رگرسیون (Regression Analysis)
• 19. رگرسیون خطی ساده
• 20. رگرسیون خطی چندگانه
• 21. رگرسیون لجستیک
• 22. مدل های سری زمانی (Time Series Models)
• 23. مقدمه ای بر مدل های سری زمانی
• 24. مدل میانگین متحرک (Moving Average)
• 25. مدل میانگین متحرک وزنی (Weighted Moving Average)
• 26. مدل هموارسازی نمایی (Exponential Smoothing)
• 27. هموارسازی نمایی ساده
• 28. هموارسازی نمایی هول-وینترز (Holt-Winters)
• 29. مدل ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)
• 30. مفهوم AR (Autoregression)
• 31. مفهوم I (Integration)
• 32. مفهوم MA (Moving Average)
• 33. انتخاب پارامترهای p, d, q در ARIMA
• 34. مدل SARIMA (Seasonal ARIMA)
• 35. مدل های پیشرفته تر سری زمانی
• 36. شبکه های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks)
• 37. شبکه های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks - RNN)
• 38. حافظه کوتاه مدت طولانی (Long Short-Term Memory - LSTM)
• 39. شبکه های عصبی کانولوشنال (Convolutional Neural Networks - CNN)
• 40. یادگیری ماشین برای پیش بینی تقاضا
• 41. الگوریتم های درخت تصمیم (Decision Trees)
• 42. الگوریتم جنگل تصادفی (Random Forests)
• 43. الگوریتم گرادیان بوستینگ (Gradient Boosting)
• 44. الگوریتم ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machines - SVM)
• 45. مدل های ترکیبی (Ensemble Models)
• 46. انتخاب بهترین مدل
• 47. ارزیابی مدل های پیش بینی
• 48. معیارهای ارزیابی
• 49. میانگین خطای مطلق (Mean Absolute Error - MAE)
• 50. میانگین مربع خطا (Mean Squared Error - MSE)
• 51. ریشه میانگین مربع خطا (Root Mean Squared Error - RMSE)
• 52. میانگین خطای مطلق درصد (Mean Absolute Percentage Error - MAPE)
• 53. خطای میانگین درصدی نرمال شده (Normalized Mean Absolute Percentage Error - NMAPE)
• 54. اعتبار سنجی متقابل (Cross-Validation)
• 55. اعتبار سنجی سری زمانی (Time Series Cross-Validation)
• 56. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 57. بهینه سازی مدل
• 58. پیاده سازی مدل پیش بینی
• 59. انتخاب ابزارها و زبان های برنامه نویسی
• 60. پایتون (Python)
• 61. کتابخانه های مرتبط (Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-learn, Statsmodels, TensorFlow, Keras)
• 62. زبان R
• 63. کتابخانه های مرتبط (forecast, ts, zoo, xts)
• 64. نرم افزار Tableau
• 65. نرم افزار Power BI
• 66. نرم افزار Excel (برای تحلیل های پایه)
• 67. مراحل پیاده سازی یک پروژه پیش بینی تقاضا
• 68. تعریف مسئله و اهداف
• 69. جمع آوری و آماده سازی داده ها
• 70. کاوش و تحلیل داده ها
• 71. انتخاب و توسعه مدل
• 72. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل
• 73. استقرار و نظارت بر مدل
• 74. ملاحظات خاص محصولات تازه
• 75. عمر کوتاه محصولات
• 76. نوسانات تقاضا به دلیل عوامل خارجی (هوا، رویدادها)
• 77. تاثیر تبلیغات و تخفیف ها
• 78. مدیریت موجودی بر اساس پیش بینی
• 79. تاثیر زنجیره تامین
• 80. پیش بینی تقاضا در سطوح مختلف (SKU، فروشگاه، منطقه)
• 81. پیش بینی تقاضا برای محصولات جدید
• 82. استفاده از داده های خارجی
• 83. داده های هواشناسی
• 84. داده های اقتصادی
• 85. داده های رقبا
• 86. داده های رویدادهای خاص (تعطیلات، جشن ها)
• 87. تحلیل احساسات مشتری (Sentiment Analysis)
• 88. تجسم داده ها و نتایج پیش بینی
• 89. نمودارهای سری زمانی
• 90. نمودارهای پیش بینی
• 91. نمودارهای مقایسه ای
• 92. داشبوردهای مدیریتی
• 93. مدیریت ریسک در پیش بینی تقاضا
• 94. شناسایی عدم قطعیت در پیش بینی
• 95. مدل سازی سناریو
• 96. استراتژی های جبران عدم قطعیت
• 97. آموزش و توسعه تیم تحلیل داده
• 98. مهارت های مورد نیاز تحلیلگران داده
• 99. تفکر تحلیلی
• 100. مهارت های فنی