, ,

کتاب تحلیل کوهورت و پیش‌بینی استراتژیک: مدل‌سازی پیشرفته سری‌های زمانی دو بعدی

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 تحلیل کوهورت و پیش‌بینی استراتژیک: مدل‌سازی پیشرفته سری‌های زمانی دو بعدی

موضوع کلی: علم داده

موضوع میانی: تحلیل سری‌های زمانی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی علم داده و تحلیل
  • 2. آشنایی با سری‌های زمانی: مفاهیم و کاربردها
  • 3. تحلیل کوهورت: تعریف، اهمیت و کاربردها
  • 4. داده‌های کوهورت: جمع‌آوری، سازماندهی و پیش‌پردازش
  • 5. انواع کوهورت: ایستا، پویا و ترکیبی
  • 6. متریک‌های کلیدی در تحلیل کوهورت
  • 7. مصورسازی داده‌های کوهورت: نمودارها و داشبوردها
  • 8. شاخص‌های عملکرد کلیدی (KPIs) در تحلیل کوهورت
  • 9. تحلیل بقا و تحلیل رگرسیونی در کوهورت
  • 10. مقدمه‌ای بر پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 11. مدل‌های کلاسیک سری‌های زمانی: ARIMA و خانواده آن
  • 12. تخمین پارامترهای مدل ARIMA
  • 13. ارزیابی و انتخاب مدل ARIMA مناسب
  • 14. مدل‌های هموارسازی نمایی (Exponential Smoothing)
  • 15. مدل‌های Holt-Winters: فصلی و غیر فصلی
  • 16. مفاهیم اولیه یادگیری ماشین برای سری‌های زمانی
  • 17. رگرسیون خطی و غیرخطی برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 18. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی در تحلیل سری‌های زمانی
  • 19. شبکه‌های عصبی: مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 20. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) برای سری‌های زمانی
  • 21. شبکه‌های حافظه بلندمدت (LSTMs)
  • 22. شبکه‌های دروازه‌ای تکرارشونده (GRUs)
  • 23. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های یادگیری عمیق
  • 24. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای سری‌های زمانی
  • 25. معرفی سری‌های زمانی دو بعدی (2D Time Series)
  • 26. تبدیل داده‌های کوهورت به فرمت سری زمانی دو بعدی
  • 27. ماتریس‌های کوهورت و ساختارهای داده‌ای دو بعدی
  • 28. استخراج ویژگی از سری‌های زمانی دو بعدی
  • 29. تحلیل بصری سری‌های زمانی دو بعدی
  • 30. الگوهای بصری در ماتریس‌های کوهورت
  • 31. تشخیص ناهنجاری در داده‌های کوهورت با استفاده از روش‌های دو بعدی
  • 32. روش‌های کاهش ابعاد برای سری‌های زمانی دو بعدی
  • 33. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) برای سری‌های زمانی دو بعدی
  • 34. تحلیل مولفه‌های مستقل (ICA) برای سری‌های زمانی دو بعدی
  • 35. خوشه‌بندی داده‌های کوهورت با استفاده از الگوریتم‌های دو بعدی
  • 36. الگوریتم‌های K-Means و سلسله مراتبی برای داده‌های دو بعدی
  • 37. الگوریتم‌های DBSCAN و OPTICS برای داده‌های دو بعدی
  • 38. ادغام تحلیل کوهورت و سری‌های زمانی دو بعدی
  • 39. پیش‌بینی مبتنی بر تحلیل کوهورت با استفاده از مدل‌های دو بعدی
  • 40. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی دو بعدی
  • 41. بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بینی دو بعدی
  • 42. مقایسه مدل‌های تک بعدی و دو بعدی در پیش‌بینی کوهورت
  • 43. مدل‌سازی عوامل خارجی موثر بر کوهورت
  • 44. ادغام داده‌های خارجی در مدل‌های پیش‌بینی دو بعدی
  • 45. تحلیل سناریو و شبیه‌سازی در پیش‌بینی کوهورت
  • 46. کاربرد تحلیل کوهورت و پیش‌بینی دو بعدی در بازاریابی
  • 47. کاربرد تحلیل کوهورت و پیش‌بینی دو بعدی در مدیریت محصول
  • 48. کاربرد تحلیل کوهورت و پیش‌بینی دو بعدی در مالی
  • 49. کاربرد تحلیل کوهورت و پیش‌بینی دو بعدی در منابع انسانی
  • 50. کاربرد تحلیل کوهورت و پیش‌بینی دو بعدی در زنجیره تامین
  • 51. مدل‌های رگرسیونی برای سری‌های زمانی دو بعدی
  • 52. مدل‌های خطی تعمیم یافته (GLMs) برای سری‌های زمانی دو بعدی
  • 53. مدل‌های رگرسیونی غیر پارامتری برای سری‌های زمانی دو بعدی
  • 54. مدل‌سازی وابستگی فضایی در سری‌های زمانی دو بعدی
  • 55. مدل‌های خودرگرسیونی فضایی (SAR)
  • 56. مدل‌های میانگین متحرک فضایی (SMA)
  • 57. مدل‌های ترکیبی فضایی-زمانی
  • 58. کاربرد شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs) در تحلیل سری‌های زمانی دو بعدی
  • 59. معماری‌های CNN برای داده‌های کوهورت
  • 60. بهینه‌سازی عملکرد CNNs برای پیش‌بینی
  • 61. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در مدل‌های CNN
  • 62. کاربرد شبکه‌های عصبی بازگشتی دو بعدی (2D-RNNs)
  • 63. معماری‌های 2D-RNN برای داده‌های کوهورت
  • 64. چالش‌ها و محدودیت‌های 2D-RNNs
  • 65. ترکیب CNN و RNN برای تحلیل سری‌های زمانی دو بعدی
  • 66. تفسیرپذیری مدل‌های پیش‌بینی دو بعدی
  • 67. روش‌های توضیح‌پذیری مدل‌های یادگیری ماشین (Explainable AI – XAI)
  • 68. اهمیت ویژگی (Feature Importance) در مدل‌های دو بعدی
  • 69. ارزیابی عدم قطعیت در پیش‌بینی
  • 70. روش‌های ارزیابی ریسک در پیش‌بینی کوهورت
  • 71. مدل‌سازی احتمالی برای سری‌های زمانی دو بعدی
  • 72. رویکردهای بیزی در پیش‌بینی کوهورت
  • 73. پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی دو بعدی در پایتون
  • 74. استفاده از کتابخانه‌های TensorFlow و PyTorch
  • 75. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها با استفاده از GPU
  • 76. استقرار مدل‌های پیش‌بینی دو بعدی در محیط عملیاتی
  • 77. ساخت API برای دسترسی به مدل‌های پیش‌بینی
  • 78. مقیاس‌پذیری مدل‌های پیش‌بینی دو بعدی
  • 79. مطالعه موردی: پیش‌بینی نرخ حفظ مشتری (Customer Retention)
  • 80. مطالعه موردی: پیش‌بینی میزان فروش بر اساس کوهورت
  • 81. مطالعه موردی: پیش‌بینی ارزش طول عمر مشتری (Customer Lifetime Value – CLTV)
  • 82. مطالعه موردی: پیش‌بینی ریسک اعتباری
  • 83. مطالعه موردی: پیش‌بینی شیوع بیماری
  • 84. مسائل اخلاقی در استفاده از تحلیل کوهورت و پیش‌بینی
  • 85. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 86. سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
  • 87. مسئولیت‌پذیری در پیش‌بینی
  • 88. روندهای آینده در تحلیل کوهورت و پیش‌بینی
  • 89. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در تحلیل کوهورت
  • 90. تحلیل گراف (Graph Analysis) برای داده‌های کوهورت
  • 91. خودکارسازی فرآیند پیش‌بینی
  • 92. ابزارهای پیشرفته مصورسازی داده‌های کوهورت
  • 93. مدیریت چرخه حیات مدل‌های پیش‌بینی
  • 94. مدیریت داده‌های بزرگ در تحلیل کوهورت
  • 95. محاسبات ابری برای پیش‌بینی
  • 96. چالش‌ها و راهکارهای عملی در پیاده‌سازی تحلیل کوهورت و پیش‌بینی دو بعدی
  • 97. آینده تحلیل کوهورت و پیش‌بینی استراتژیک

📚 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 تحلیل کوهورت و پیش‌بینی استراتژیک: مدل‌سازی پیشرفته سری‌های زمانی دو بعدی”

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

پیمایش به بالا