, ,

کتاب پیش‌بینی ریسک‌های اقتصادی با داده‌های متنی شرکت‌ها: یک رویکرد نوین با استفاده از تحلیل احساسات

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 پیش‌بینی ریسک‌های اقتصادی با داده‌های متنی شرکت‌ها: یک رویکرد نوین با استفاده از تحلیل احساسات

موضوع کلی: اقتصاد و تحلیل داده

موضوع میانی: تحلیل ریسک‌های اقتصادی و پیش‌بینی رکود

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل ریسک‌های اقتصادی
  • 2. چرا پیش‌بینی رکود اقتصادی اهمیت دارد؟
  • 3. نقش داده‌ها در تحلیل‌های اقتصادی نوین
  • 4. محدودیت‌های رویکردهای سنتی پیش‌بینی اقتصادی
  • 5. معرفی داده‌های متنی: یک منبع اطلاعاتی جدید
  • 6. تاریخچه تحلیل احساسات و کاربردهای اولیه
  • 7. معرفی مقاله "Words Matter": الهام‌بخش دوره
  • 8. اهداف و ساختار دوره آموزشی
  • 9. بررسی اجمالی ابزارهای مورد نیاز (پایتون، کتابخانه‌ها)
  • 10. مرور مفاهیم پایه اقتصاد کلان مرتبط با ریسک
  • 11. تعریف ریسک‌های نزولی اقتصادی و رکود
  • 12. نشانگرهای کلان اقتصادی رکود (GDP, بیکاری, تورم)
  • 13. شاخص‌های پیشرو و همزمان رکود
  • 14. سیکل‌های تجاری و فازهای آن
  • 15. چرخه‌های مالی و بحران‌های اقتصادی
  • 16. تئوری‌های مرتبط با پیش‌بینی بحران‌های اقتصادی
  • 17. ریسک‌های سیستمی و غیرسیستمی در اقتصاد
  • 18. تحلیل حساسیت اقتصاد به شوک‌ها
  • 19. اثر انتظارات در پیش‌بینی‌های اقتصادی
  • 20. چالش‌های پیش‌بینی نقاط عطف اقتصادی
  • 21. معرفی داده‌های متنی شرکت‌ها
  • 22. انواع گزارش‌های عمومی شرکت‌ها (10-K, 10-Q)
  • 23. اهمیت گزارش‌های مالی و توضیحات مدیریتی (MD&A)
  • 24. داده‌های متنی تماس‌های کنفرانس درآمدزایی (Earnings Calls)
  • 25. استخراج داده‌ها از گزارش‌های سالانه و فصلی
  • 26. جمع‌آوری داده‌های تماس‌های کنفرانس از منابع مختلف
  • 27. ملاحظات حقوقی و اخلاقی در جمع‌آوری داده‌های متنی
  • 28. آشنایی با فرمت‌های مختلف داده‌های متنی (PDF, TXT, XML, JSON)
  • 29. برنامه‌نویسی برای استخراج داده‌های متنی (Web Scraping Basics)
  • 30. استفاده از APIها برای جمع‌آوری داده‌های سازمانی
  • 31. ذخیره‌سازی و مدیریت حجم بالای داده‌های متنی
  • 32. چالش‌های جمع‌آوری داده‌های تاریخی متنی
  • 33. انتخاب دوره زمانی مناسب برای تحلیل
  • 34. معیارهای انتخاب شرکت‌ها برای تحلیل (اندازه، صنعت)
  • 35. نمونه‌سازی و حجم داده مورد نیاز
  • 36. معرفی پیش‌پردازش داده‌های متنی
  • 37. توکن‌سازی (Tokenization)
  • 38. حذف کلمات توقف (Stop Word Removal)
  • 39. ریشه‌یابی (Stemming) و لمتایز کردن (Lemmatization)
  • 40. نرمال‌سازی متن: حروف کوچک، اعداد و علائم نگارشی
  • 41. حذف کلمات و عبارات نامربوط
  • 42. مدیریت خطاهای املایی و نگارشی
  • 43. تمیز کردن داده‌های متنی خاص شرکت‌ها
  • 44. ایجاد N-gramها (bi-grams, tri-grams)
  • 45. معرفی پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 46. مدل Bag-of-Words (BoW)
  • 47. مدل TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)
  • 48. معرفی Word Embeddings: Word2Vec
  • 49. Word Embeddings پیشرفته: GloVe و FastText
  • 50. درک مدل‌های Embeddings مبتنی بر ترانسفورمر (BERT)
  • 51. مبانی تحلیل احساسات در متون مالی
  • 52. رویکردهای واژه‌نامه‌ای (Lexicon-based) برای تحلیل احساسات
  • 53. معرفی واژه‌نامه Loughran-McDonald برای متون مالی
  • 54. ساخت و سفارشی‌سازی واژه‌نامه‌های احساسات
  • 55. امتیازدهی احساسات با استفاده از واژه‌نامه‌ها
  • 56. مدیریت نفی و تقویق‌کننده‌ها در تحلیل احساسات
  • 57. رویکردهای یادگیری ماشینی در تحلیل احساسات (SVM, Naïve Bayes)
  • 58. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشینی احساسات
  • 59. ارزیابی دقت مدل‌های یادگیری ماشینی احساسات
  • 60. تحلیل احساسات مبتنی بر یادگیری عمیق (RNN, LSTM)
  • 61. تحلیل احساسات با استفاده از مدل‌های ترانسفورمر (BERT-based Sentiment)
  • 62. استخراج احساسات خاص دامنه (Domain-Specific Sentiment Extraction)
  • 63. تشخیص سوگیری و عینیت در احساسات
  • 64. چالش‌های تحلیل احساسات در زبان فارسی (و تطبیق آن)
  • 65. مقایسه روش‌های مختلف تحلیل احساسات و انتخاب رویکرد مناسب
  • 66. از متن خام تا ویژگی‌های قابل مدل‌سازی
  • 67. استخراج شاخص‌های احساسات از گزارش‌های شرکت‌ها
  • 68. محاسبه شدت احساسات مثبت و منفی
  • 69. ایجاد شاخص‌های ابهام و عدم اطمینان از متن
  • 70. شاخص‌های مرتبط با ریسک از داده‌های متنی
  • 71. تجمیع شاخص‌های متنی در طول زمان (Aggregate Sentiment)
  • 72. نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی ویژگی‌های متنی
  • 73. ایجاد متغیرهای تاخیری (Lagged Variables) از شاخص‌های احساسات
  • 74. تعامل ویژگی‌های متنی با سایر متغیرهای اقتصادی
  • 75. روش‌های کاهش ابعاد برای ویژگی‌های متنی (PCA)
  • 76. چارچوب نظری برای ادغام داده‌های متنی در اقتصادسنجی
  • 77. مدل‌های رگرسیون با متغیرهای متنی
  • 78. تحلیل داده‌های پنل با استفاده از ویژگی‌های متنی
  • 79. مدل‌های سری زمانی با شاخص‌های احساسات
  • 80. مدل‌سازی عوامل مشترک با داده‌های متنی
  • 81. پیش‌بینی ریسک‌های نزولی با رگرسیون لجستیک
  • 82. استفاده از مدل‌های انتخاب ویژگی برای متغیرهای متنی
  • 83. بررسی علیت Granger با شاخص‌های احساسات
  • 84. کاربرد داده‌های متنی در مدل‌های GARCH برای نوسانات
  • 85. مقایسه قدرت پیش‌بینی مدل‌های با و بدون داده‌های متنی
  • 86. مدل‌های یادگیری ماشینی برای پیش‌بینی رکود (Random Forest, Gradient Boosting)
  • 87. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق در پیش‌بینی ریسک
  • 88. پیش‌بینی با مدل‌های مبتنی بر آنسامبل (Ensemble Models)
  • 89. معیارهای ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی (RMSE, MAE, R-squared)
  • 90. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی (Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, AUC)
  • 91. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) در سری‌های زمانی
  • 92. بک‌تستینگ و ارزیابی عملکرد مدل در شرایط واقعی
  • 93. تحلیل پایداری و قدرت مدل‌ها (Robustness Checks)
  • 94. تفسیر مدل‌ها: شناسایی کلمات و عبارات کلیدی
  • 95. محدودیت‌ها و چالش‌های مدل‌های مبتنی بر متن
  • 96. مطالعات موردی: شبیه‌سازی نتایج مقاله "Words Matter"
  • 97. تحلیل سیاست‌گذاری بر اساس پیش‌بینی‌های مبتنی بر متن
  • 98. استفاده از داده‌های متنی در مدیریت ریسک شرکتی
  • 99. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در استفاده از داده‌های متنی
  • 100. روندها و آینده پژوهش در پیش‌بینی ریسک اقتصادی با NLP

📚 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 پیش‌بینی ریسک‌های اقتصادی با داده‌های متنی شرکت‌ها: یک رویکرد نوین با استفاده از تحلیل احساسات”

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

پیمایش به بالا