, ,

کتاب کشف طبقه‌بندی نادرست ضایعات پلاستیک در تجارت جهانی: راهکار هوشمند گمرکات با تحلیل الگوهای قیمت-حجم معکوس

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب کشف طبقه‌بندی نادرست ضایعات پلاستیک در تجارت جهانی: راهکار هوشمند گمرکات با تحلیل الگوهای قیمت-حجم معکوس

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی در نظارت بر تجارت جهانی

موضوع میانی: تحلیل ریسک و کشف ناهنجاری با هوش مصنوعی در تجارت بین‌الملل

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر تجارت جهانی و اهمیت نظارت هوشمند
  • 2. چالش‌های گمرکات مدرن: از قاچاق تا طبقه‌بندی نادرست
  • 3. بحران جهانی ضایعات پلاستیک و نقش تجارت در آن
  • 4. معرفی مقاله الهام‌بخش: شناخت الگوهای طبقه‌بندی نادرست
  • 5. چرا ضایعات پلاستیک؟ مطالعه موردی کلیدی برای کشف تقلب
  • 6. مفهوم طبقه‌بندی نادرست (Misclassification) و انگیزه‌های اقتصادی آن
  • 7. آشنایی با سیستم هماهنگ‌شده (HS Codes) و ساختار آن
  • 8. کدهای HS مرتبط با ضایعات پلاستیک: چالش‌ها و ابهامات
  • 9. مقدمه‌ای بر علوم داده و هوش مصنوعی برای کاربردهای گمرکی
  • 10. نقش تحلیل داده در شناسایی ریسک و ناهنجاری
  • 11. معرفی ساختار دوره و اهداف یادگیری
  • 12. مبانی پایتون برای تحلیل داده‌های تجاری
  • 13. آشنایی با کتابخانه‌های کلیدی: Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn
  • 14. معرفی منابع داده تجارت جهانی: پایگاه داده UN Comtrade
  • 15. نحوه دسترسی و دریافت داده‌های تجاری از طریق API
  • 16. ساختار داده‌های تجاری: گزارش‌دهنده، شریک، کالا، ارزش، حجم
  • 17. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های خام تجاری
  • 18. کار با مقادیر گمشده (Missing Values) در داده‌های گمرکی
  • 19. استانداردسازی واحدها: وزن، ارزش و تبدیل ارز
  • 20. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای داده‌های تجاری
  • 21. مفهوم ارزش واحد (Unit Value) و نحوه محاسبه آن
  • 22. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA): اولین گام برای کشف الگو
  • 23. مصورسازی داده‌های تجاری با Matplotlib و Seaborn
  • 24. تحلیل روندهای زمانی در واردات و صادرات ضایعات پلاستیک
  • 25. شناسایی شرکای تجاری کلیدی و مسیرهای پرریسک
  • 26. مبانی اقتصادی تجارت: قانون عرضه و تقاضا
  • 27. رابطه قیمت-حجم در تئوری اقتصادی کلاسیک
  • 28. الگوی معکوس قیمت-حجم: یک پرچم قرمز (Red Flag)
  • 29. چرا الگوی معکوس قیمت-حجم نشان‌دهنده ریسک است؟
  • 30. فرضیه اصلی مقاله: شناسایی تقلب از طریق الگوهای غیرعادی
  • 31. محاسبه و تحلیل شاخص‌های ارزش واحد در سطح جهانی
  • 32. مصورسازی رابطه قیمت-حجم برای کدهای HS مختلف
  • 33. مقایسه الگوهای قیمت-حجم بین کالاهای سالم و کالاهای مشکوک
  • 34. شناسایی کشورهای مبدأ و مقصد با الگوهای معکوس غالب
  • 35. مطالعه آماری برای تأیید معناداری الگوی معکوس
  • 36. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • 37. مفهوم خوشه‌بندی (Clustering) و کاربرد آن در شناسایی گروه‌های تجاری
  • 38. الگوریتم خوشه‌بندی K-Means برای گروه‌بندی معاملات
  • 39. تحلیل خوشه‌های شناسایی‌شده: خوشه‌های پرریسک و کم‌ریسک
  • 40. استفاده از الگوریتم DBSCAN برای شناسایی خوشه‌های با چگالی متفاوت
  • 41. مفهوم ناهنجاری (Anomaly) و داده پرت (Outlier)
  • 42. روش‌های آماری سنتی برای کشف ناهنجاری
  • 43. معرفی الگوریتم‌های مدرن تشخیص ناهنجاری
  • 44. الگوریتم جنگل ایزوله (Isolation Forest) و کاربرد آن
  • 45. پیاده‌سازی Isolation Forest بر روی داده‌های تجارت پلاستیک
  • 46. تحلیل نتایج و شناسایی معاملات با امتیاز ناهنجاری بالا
  • 47. الگوریتم عامل محلی پرت (Local Outlier Factor – LOF)
  • 48. مقایسه عملکرد Isolation Forest و LOF در این مسئله
  • 49. ارزیابی مدل‌های تشخیص ناهنجاری بدون داده برچسب‌دار
  • 50. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین با نظارت (Supervised Learning)
  • 51. چه زمانی می‌توان از یادگیری با نظارت برای کشف تقلب استفاده کرد؟
  • 52. چالش ایجاد مجموعه داده برچسب‌دار (Labeled Data) در گمرک
  • 53. استفاده از نتایج مدل بدون نظارت برای ایجاد برچسب‌های اولیه
  • 54. آماده‌سازی داده برای مدل‌های طبقه‌بندی
  • 55. معرفی مدل‌های طبقه‌بندی: رگرسیون لجستیک و درخت تصمیم
  • 56. آموزش مدل طبقه‌بندی برای پیش‌بینی ریسک معاملات جدید
  • 57. ارزیابی عملکرد مدل‌های طبقه‌بندی: ماتریس درهم‌ریختگی، دقت، صحت
  • 58. بهینه‌سازی پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
  • 59. طراحی یک سیستم جامع هوشمند برای گمرکات
  • 60. معماری سیستم: از دریافت داده تا ارائه هشدار
  • 61. ایجاد یک پایپ‌لاین (Pipeline) تحلیل داده خودکار
  • 62. توسعه یک سیستم امتیازدهی ریسک (Risk Scoring System)
  • 63. نحوه تخصیص امتیاز ریسک به هر محموله بر اساس مدل
  • 64. ساخت داشبورد مدیریتی برای تحلیلگران گمرک
  • 65. معرفی ابزارهای ساخت داشبورد: Streamlit و Plotly Dash
  • 66. نمایش الگوهای پرریسک و معاملات مشکوک بر روی نقشه
  • 67. ایجاد سیستم هشداردهی (Alerting System) برای بازرسان
  • 68. مبانی استقرار مدل‌های هوش مصنوعی (Model Deployment)
  • 69. چالش‌های عملیاتی پیاده‌سازی سیستم در گمرکات
  • 70. اعتبارسنجی مدل در محیط واقعی و بازخورد از بازرسان
  • 71. مانیتورینگ عملکرد مدل و آموزش مجدد آن (Re-training)
  • 72. مطالعه موردی ۱: تحلیل تجارت ضایعات پلاستیک بین چین و کشورهای جنوب شرقی آسیا
  • 73. مطالعه موردی ۲: بررسی تأثیر ممنوعیت واردات چین بر الگوهای جهانی
  • 74. مطالعه موردی ۳: شناسایی یک شبکه مشکوک از طریق تحلیل الگو
  • 75. پیامدهای سیاستی: چگونه نتایج تحلیل به قانون‌گذاری کمک می‌کند؟
  • 76. ارائه توصیه‌هایی برای اصلاح کدهای HS و بهبود شفافیت
  • 77. تعمیم روش‌شناسی به سایر کالاهای پرریسک
  • 78. کاربرد مدل برای زباله‌های الکترونیکی (E-waste)
  • 79. کاربرد مدل برای منسوجات دست دوم و ضایعات فلزی
  • 80. محدودیت‌های مدل و داده‌های تجاری
  • 81. چالش کیفیت داده‌ها و گزارش‌دهی ناهماهنگ کشورها
  • 82. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی در گمرک
  • 83. مقابله با دور زدن سیستم توسط متقلبان (Adversarial Attacks)
  • 84. آینده هوش مصنوعی در نظارت بر تجارت جهانی
  • 85. نقش یادگیری عمیق (Deep Learning) و تحلیل شبکه‌های تجاری
  • 86. استفاده از داده‌های جایگزین: تصاویر ماهواره‌ای و داده‌های حمل‌ونقل
  • 87. پروژه نهایی: تعریف مسئله و انتخاب مجموعه داده
  • 88. پروژه نهایی: پیاده‌سازی کامل پایپ‌لاین تحلیل از ابتدا تا انتها
  • 89. پروژه نهایی: ارائه نتایج و ساخت داشبورد تحلیلی
  • 90. جمع‌بندی دستاوردهای دوره
  • 91. مسیرهای شغلی برای متخصصان داده در حوزه تجارت و گمرک
  • 92. منابع بیشتر برای مطالعه و ادامه یادگیری

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب کشف طبقه‌بندی نادرست ضایعات پلاستیک در تجارت جهانی: راهکار هوشمند گمرکات با تحلیل الگوهای قیمت-حجم معکوس”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا