سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی با R: پروژه‌محور با مدل‌های ARIMA

کتاب تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی با R: پروژه‌محور با مدل‌های ARIMA

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 تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی با R: پروژه‌محور با مدل‌های ARIMA

موضوع کلی: علم داده

موضوع میانی: تحلیل و پیش‌بینی سری‌های زمانی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی و علم داده
  • 2. مفاهیم پایه سری‌های زمانی: روند، فصلی بودن، نویز
  • 3. نرم‌افزار R برای تحلیل سری‌های زمانی: نصب و آشنایی با بسته‌ها
  • 4. خواندن و آماده‌سازی داده‌های سری زمانی در R
  • 5. مصورسازی داده‌های سری زمانی: نمودارها و ابزارهای اکتشافی
  • 6. مفاهیم آماری پایه‌ای: میانگین، واریانس، اتوکورلاسیون
  • 7. تخمین اتوکورلاسیون و توابع اتوکورلاسیون جزئی (ACF & PACF)
  • 8. آزمون‌های ایستایی: بررسی ایستایی سری‌های زمانی
  • 9. تبدیل داده‌ها برای ایستایی: لگاریتم، تفاضل‌گیری
  • 10. روش‌های تفاضل‌گیری: مرتبه اول، مرتبه دوم، فصلی
  • 11. مدل‌های میانگین متحرک (MA): مفاهیم و کاربردها
  • 12. مدل‌های خودرگرسیونی (AR): مفاهیم و کاربردها
  • 13. مدل‌های خودرگرسیونی میانگین متحرک (ARMA): ترکیب AR و MA
  • 14. شناسایی مدل‌های ARMA با استفاده از ACF و PACF
  • 15. برآورد پارامترهای مدل‌های ARMA: روش‌های مختلف
  • 16. تشخیص مدل‌های ARMA: بررسی باقیمانده‌ها و آزمون‌های آماری
  • 17. پیش‌بینی با مدل‌های ARMA: محاسبه و ارزیابی پیش‌بینی‌ها
  • 18. مدل‌های خودرگرسیونی جمعی میانگین متحرک (ARIMA): معرفی و کاربرد
  • 19. انتخاب مرتبه (p, d, q) در مدل‌های ARIMA: روش‌های خودکار
  • 20. مدل‌های ARIMA فصلی (SARIMA): مدیریت داده‌های فصلی
  • 21. شناسایی و برآورد مدل‌های SARIMA: گام به گام
  • 22. پیش‌بینی با مدل‌های SARIMA: ارزیابی و بهینه‌سازی
  • 23. معرفی مدل‌های نمایی: هموارسازی نمایی ساده
  • 24. هموارسازی نمایی دوگانه: مدیریت روند در داده‌ها
  • 25. هموارسازی نمایی سه گانه (Holt-Winters): مدیریت فصلی بودن و روند
  • 26. انتخاب روش هموارسازی نمایی مناسب: راهنمایی‌ها و معیارها
  • 27. مدل‌های فضا-حالت (State Space Models): مقدمه و مفاهیم
  • 28. مدل‌های فضا-حالت و هموارسازی نمایی: ارتباط و کاربرد
  • 29. مدل‌های فضا-حالت و ARIMA: مقایسه و انتخاب
  • 30. مدل‌های GARCH: مدیریت ناهمسانی واریانس در سری‌های زمانی
  • 31. مدل‌های GARCH: کاربردها در داده‌های مالی
  • 32. پیش‌بینی بازده سهام با مدل‌های GARCH
  • 33. مدل‌های VAR (برداری خودرگرسیونی): تحلیل سری‌های زمانی چند متغیره
  • 34. شناسایی روابط علی در سری‌های زمانی با استفاده از VAR
  • 35. تخمین و پیش‌بینی با مدل‌های VAR: گام به گام
  • 36. آزمون علیت گرنجر: تشخیص روابط علی بین متغیرها
  • 37. تحلیل پاسخ ضربه‌ای (Impulse Response Analysis) در VAR
  • 38. تجزیه واریانس (Variance Decomposition) در VAR
  • 39. مدل‌های فضا-حالت چند متغیره: کاربردها و مزایا
  • 40. فیلتر کالمن: تخمین و پیش‌بینی در مدل‌های فضا-حالت
  • 41. مدل‌های شبکه‌های عصبی برای سری‌های زمانی: مقدمه
  • 42. شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward Neural Networks) برای پیش‌بینی
  • 43. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks) برای سری‌های زمانی
  • 44. شبکه‌های LSTM (Long Short-Term Memory) برای سری‌های زمانی
  • 45. آماده‌سازی داده‌ها برای شبکه‌های عصبی: مقیاس‌بندی و نرمال‌سازی
  • 46. ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی سری زمانی در R
  • 47. ارزیابی و بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی: جلوگیری از بیش‌برازش
  • 48. ترکیب مدل‌ها (Model Averaging): روش‌های بهبود دقت پیش‌بینی
  • 49. ترکیب مدل‌های ARIMA و شبکه‌های عصبی
  • 50. استفاده از Ensemble Learning برای پیش‌بینی سری زمانی
  • 51. مقایسه روش‌های مختلف پیش‌بینی سری زمانی: مزایا و معایب
  • 52. انتخاب بهترین روش پیش‌بینی برای داده‌های خاص
  • 53. معرفی بسته `forecast` در R: ابزارها و توابع
  • 54. آشنایی با بسته `ts` در R: کلاس `ts` و توابع مرتبط
  • 55. بسته `tseries` در R: توابع آماری برای سری‌های زمانی
  • 56. تحلیل سری‌های زمانی با داده‌های از دست رفته (Missing Data)
  • 57. روش‌های جایگزینی داده‌های از دست رفته در سری‌های زمانی
  • 58. تحلیل سری‌های زمانی نامنظم (Irregular Time Series)
  • 59. تحلیل سری‌های زمانی رویدادمحور (Event-Based Time Series)
  • 60. تحلیل سری‌های زمانی با داده‌های پرت (Outliers)
  • 61. روش‌های شناسایی و مدیریت داده‌های پرت در سری‌های زمانی
  • 62. تحلیل سری‌های زمانی با داده‌های فصلی متغیر (Changing Seasonality)
  • 63. مدل‌سازی سری‌های زمانی با تغییرات ساختاری (Structural Breaks)
  • 64. تحلیل سری‌های زمانی بلندمدت (Long-Term Time Series)
  • 65. پیش‌بینی سری‌های زمانی با افق پیش‌بینی بلند (Long Horizon)
  • 66. تحلیل سری‌های زمانی مالی: مقدمه و کاربردها
  • 67. پیش‌بینی قیمت سهام با استفاده از سری‌های زمانی
  • 68. مدیریت ریسک با استفاده از مدل‌های سری‌های زمانی
  • 69. تحلیل سری‌های زمانی در بازاریابی: پیش‌بینی فروش و تقاضا
  • 70. تحلیل سری‌های زمانی در هواشناسی: پیش‌بینی آب و هوا
  • 71. تحلیل سری‌های زمانی در بهداشت و درمان: پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها
  • 72. تحلیل سری‌های زمانی در انرژی: پیش‌بینی مصرف برق
  • 73. تحلیل سری‌های زمانی در ترافیک: پیش‌بینی حجم ترافیک
  • 74. تحلیل سری‌های زمانی در اینترنت اشیا (IoT): کاربردها و چالش‌ها
  • 75. استفاده از سری‌های زمانی برای تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 76. کاربرد یادگیری ماشین بدون نظارت (Unsupervised Learning) در سری‌های زمانی
  • 77. تحلیل سری‌های زمانی در علوم اجتماعی: روندها و الگوها
  • 78. تحلیل سری‌های زمانی با استفاده از داده‌های ماهواره‌ای
  • 79. تحلیل سری‌های زمانی با داده‌های متنی (Text Data)
  • 80. ترکیب سری‌های زمانی با سایر انواع داده
  • 81. ایجاد یک داشبورد تعاملی برای نمایش نتایج تحلیل سری‌های زمانی
  • 82. گزارش‌نویسی و مستندسازی پروژه‌های تحلیل سری‌های زمانی
  • 83. بهینه‌سازی کد R برای تحلیل سری‌های زمانی: سرعت و کارایی
  • 84. استفاده از Git برای مدیریت نسخه پروژه‌های سری‌های زمانی
  • 85. استقرار مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی در محیط عملیاتی
  • 86. اخلاق و ملاحظات اخلاقی در تحلیل و پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 87. منابع پیشرفته برای یادگیری بیشتر درباره تحلیل سری‌های زمانی
  • 88. پروژه عملی: پیش‌بینی قیمت مسکن با استفاده از سری‌های زمانی
  • 89. پروژه عملی: تحلیل و پیش‌بینی ترافیک یک وبسایت
  • 90. پروژه عملی: پیش‌بینی فروش یک محصول خاص
  • 91. پروژه عملی: تحلیل داده‌های آب و هوایی یک منطقه
  • 92. پروژه عملی: پیش‌بینی مصرف انرژی یک شهر
  • 93. پروژه عملی: تحلیل سری زمانی داده‌های بورس
  • 94. پروژه عملی: پیش‌بینی شاخص آلودگی هوا
  • 95. پروژه عملی: تشخیص تقلب در تراکنش‌های مالی
  • 96. مرور و جمع‌بندی دوره: نکات کلیدی و مسیرهای یادگیری آتی
  • 97. پرسش و پاسخ و رفع اشکال
  • 98. منابع و مراجع تکمیلی

📚 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.