سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیش‌بینی قیمت مسکن با استفاده از مدل جنگل تصادفی و تحلیل عوامل مؤثر

کتاب پیش‌بینی قیمت مسکن با استفاده از مدل جنگل تصادفی و تحلیل عوامل مؤثر

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 قیمت مسکن با استفاده از مدل جنگل تصادفی و تحلیل عوامل مؤثر

موضوع کلی: اقتصاد سنجی داده‌های سری زمانی و پیش‌بینی

موضوع میانی: مدل‌سازی پیش‌بینی قیمت مسکن

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر پیش بینی قیمت مسکن
  • 2. اهمیت پیش بینی قیمت مسکن در اقتصاد و سرمایه گذاری
  • 3. مروری بر مقاله "Forecasting House Prices"
  • 4. داده های سری زمانی و کاربرد آن در پیش بینی قیمت مسکن
  • 5. مفاهیم اولیه اقتصاد سنجی: همبستگی، رگرسیون
  • 6. آشنایی با متغیرهای مستقل و وابسته در مدل های قیمت مسکن
  • 7. جمع آوری و آماده سازی داده های قیمت مسکن: منابع و روش ها
  • 8. درک شاخص های قیمت مسکن: Case-Shiller، HPI و ...
  • 9. تحلیل روند قیمت مسکن: شناسایی الگوها و فصول
  • 10. آشنایی با مفاهیم آماری اساسی: میانگین، انحراف معیار، توزیع ها
  • 11. مفهوم ایستایی و ناایستایی در داده های سری زمانی
  • 12. آزمون های ایستایی: ADF، KPSS، PP
  • 13. تبدیل داده ها: لگاریتم، تفاضل گیری برای ایستایی
  • 14. مدل های کلاسیک سری زمانی: میانگین متحرک (MA)
  • 15. مدل های کلاسیک سری زمانی: خودهمبستگی (AR)
  • 16. مدل های کلاسیک سری زمانی: میانگین متحرک خودهمبسته (ARMA)
  • 17. مدل های کلاسیک سری زمانی: خودهمبسته ی انتگرالی میانگین متحرک (ARIMA)
  • 18. کاربرد ARIMA در پیش بینی قیمت مسکن: مزایا و معایب
  • 19. انتخاب مرتبه مدل ARIMA: توابع خودهمبستگی و خودهمبستگی جزئی
  • 20. ارزیابی مدل های ARIMA: AIC، BIC، RMSE
  • 21. پیش بینی با استفاده از مدل های ARIMA
  • 22. مقدمه ای بر رگرسیون
  • 23. رگرسیون خطی ساده: تفسیر ضرایب
  • 24. رگرسیون چندگانه: اضافه کردن متغیرهای توضیحی
  • 25. فرضیات رگرسیون خطی و بررسی آن ها
  • 26. مشکل هم خطی در رگرسیون و راهکارهای مقابله
  • 27. تغییرپذیری ناهمسان در رگرسیون و راهکارهای مقابله
  • 28. آشنایی با متغیرهای تاخیری و پیشرو در مدل سازی
  • 29. ادغام اطلاعات سری زمانی و رگرسیون
  • 30. مدل های خودرگرسیونی با متغیرهای برونزا (ARX)
  • 31. مدل های برداری خودرگرسیونی (VAR)
  • 32. مدل های VAR و کاربرد آن ها در پیش بینی قیمت مسکن
  • 33. تجزیه و تحلیل علیت گرنجر
  • 34. ارزیابی مدل های رگرسیونی: R-squared، F-statistic
  • 35. مقدمه ای بر مدل های غیرخطی
  • 36. مدل های تصحیح خطای برداری (VECM)
  • 37. مفهوم هم انباشتگی و کاربرد آن در قیمت مسکن
  • 38. مقدمه ای بر یادگیری ماشین
  • 39. جنگل تصادفی: اصول و مفاهیم اساسی
  • 40. جنگل تصادفی: ساختار درختی و روش کار
  • 41. جنگل تصادفی: پارامترهای اصلی و تنظیم آن ها
  • 42. جنگل تصادفی: مزایا و معایب
  • 43. آماده سازی داده ها برای مدل جنگل تصادفی
  • 44. انتخاب ویژگی ها برای مدل جنگل تصادفی
  • 45. اجرای مدل جنگل تصادفی برای پیش بینی قیمت مسکن
  • 46. ارزیابی عملکرد مدل جنگل تصادفی
  • 47. مقایسه مدل جنگل تصادفی با مدل های سنتی
  • 48. اعتبارسنجی مدل: روش های cross-validation
  • 49. روش های کاهش بیش برازش (Overfitting) در جنگل تصادفی
  • 50. اهمیت تفسیر پذیری مدل
  • 51. بررسی اهمیت متغیرها در مدل جنگل تصادفی
  • 52. نقش متغیرهای اقتصادی در پیش بینی قیمت مسکن
  • 53. شاخص های کلان اقتصادی موثر بر قیمت مسکن
  • 54. عوامل جمعیتی و تاثیر آن ها بر قیمت مسکن
  • 55. متغیرهای مربوط به بازار مسکن و تاثیر آن ها
  • 56. تاثیر نرخ بهره بر قیمت مسکن
  • 57. نقش تورم در پیش بینی قیمت مسکن
  • 58. تاثیر سیاست های دولت بر قیمت مسکن
  • 59. اثر عرضه و تقاضا بر قیمت مسکن
  • 60. مطالعه موردی: پیش بینی قیمت مسکن در یک شهر خاص
  • 61. استفاده از داده های ماهواره ای و تصاویر هوایی در پیش بینی
  • 62. تاثیر محیط زیست و عوامل اقلیمی بر قیمت مسکن
  • 63. ادغام مدل های مختلف: ترکیب جنگل تصادفی و مدل های سری زمانی
  • 64. بررسی حساسیت مدل نسبت به تغییرات داده ها
  • 65. نقش حباب های قیمتی در پیش بینی
  • 66. پیش بینی بلندمدت قیمت مسکن
  • 67. چالش های پیش بینی قیمت مسکن در شرایط بحرانی
  • 68. روش های مقابله با داده های گمشده
  • 69. اهمیت نوآوری و فناوری در بازار مسکن
  • 70. آشنایی با شبکه های عصبی مصنوعی
  • 71. شبکه های عصبی: معماری و ساختار
  • 72. یادگیری عمیق و کاربرد آن در پیش بینی قیمت مسکن
  • 73. مدل سازی با استفاده از LSTM برای داده های سری زمانی
  • 74. استفاده از داده های متن کاوی در پیش بینی قیمت مسکن
  • 75. آشنایی با روش های Ensemble
  • 76. استفاده از روش های Ensemble برای بهبود دقت پیش بینی
  • 77. بهبود دقت مدل با استفاده از تکنیک های بهینه سازی
  • 78. مقایسه عملکرد مدل های مختلف: جنگل تصادفی، ARIMA، شبکه عصبی
  • 79. آزمون های robustness و ارزیابی نهایی مدل
  • 80. مدیریت ریسک و کاربرد پیش بینی قیمت مسکن
  • 81. ارتباط پیش بینی قیمت مسکن با تصمیمات سرمایه گذاری
  • 82. کاربرد پیش بینی قیمت مسکن در ارزیابی املاک
  • 83. اهمیت اخلاق در پیش بینی قیمت مسکن
  • 84. چشم انداز آینده پیش بینی قیمت مسکن
  • 85. نرم افزارهای مورد استفاده در پیش بینی قیمت مسکن
  • 86. مفاهیم مقدماتی زبان برنامه نویسی پایتون برای داده کاوی
  • 87. کتابخانه های مهم پایتون: Pandas, Scikit-learn, Statsmodels
  • 88. پیاده سازی مدل جنگل تصادفی در پایتون
  • 89. پیاده سازی مدل ARIMA در پایتون
  • 90. ارائه گزارش پیش بینی و تفسیر نتایج
  • 91. آشنایی با ابزارهای تجسم داده ها
  • 92. مبانی تجسم داده ها برای پیش بینی قیمت مسکن
  • 93. تهیه داشبورد برای نمایش نتایج پیش بینی
  • 94. جمع بندی و نتیجه گیری
  • 95. سوالات متداول و پاسخ
  • 96. منابع و مراجع

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.