کتاب تحلیل داده‌های تاریخی فروش برای پیش‌بینی تقاضای محصولات تازه
, ,

کتاب تحلیل داده‌های تاریخی فروش برای پیش‌بینی تقاضای محصولات تازه

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000024151 دسته: , ,

📚 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 داده‌های تاریخی فروش برای پیش‌بینی تقاضای محصولات تازه

موضوع کلی: امنیت غذایی و کشاورزی پایدار

موضوع میانی: پیش‌بینی تقاضا و عرضه محصولات کشاورزی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر تحلیل داده های فروش
  • 2. اهمیت تحلیل داده های تاریخی فروش
  • 3. اهداف پیش بینی تقاضای محصولات تازه
  • 4. محدودیت های پیش بینی تقاضا
  • 5. انواع داده های فروش
  • 6. منابع داده های فروش
  • 7. جمع آوری داده های فروش
  • 8. پاکسازی و پیش پردازش داده های فروش
  • 9. شناسایی و رفع داده های پرت
  • 10. مدیریت داده های گمشده
  • 11. استانداردسازی و نرمالیزه کردن داده ها
  • 12. شناخت متغیرهای موثر بر تقاضا
  • 13. تحلیل روند (Trend Analysis)
  • 14. تحلیل فصلی (Seasonality Analysis)
  • 15. تحلیل چرخه ای (Cyclical Analysis)
  • 16. شناسایی الگوهای فروش
  • 17. تحلیل همبستگی (Correlation Analysis)
  • 18. تحلیل رگرسیون (Regression Analysis)
  • 19. رگرسیون خطی ساده
  • 20. رگرسیون خطی چندگانه
  • 21. رگرسیون لجستیک
  • 22. مدل های سری زمانی (Time Series Models)
  • 23. مقدمه ای بر مدل های سری زمانی
  • 24. مدل میانگین متحرک (Moving Average)
  • 25. مدل میانگین متحرک وزنی (Weighted Moving Average)
  • 26. مدل هموارسازی نمایی (Exponential Smoothing)
  • 27. هموارسازی نمایی ساده
  • 28. هموارسازی نمایی هول-وینترز (Holt-Winters)
  • 29. مدل ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)
  • 30. مفهوم AR (Autoregression)
  • 31. مفهوم I (Integration)
  • 32. مفهوم MA (Moving Average)
  • 33. انتخاب پارامترهای p, d, q در ARIMA
  • 34. مدل SARIMA (Seasonal ARIMA)
  • 35. مدل های پیشرفته تر سری زمانی
  • 36. شبکه های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks)
  • 37. شبکه های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks – RNN)
  • 38. حافظه کوتاه مدت طولانی (Long Short-Term Memory – LSTM)
  • 39. شبکه های عصبی کانولوشنال (Convolutional Neural Networks – CNN)
  • 40. یادگیری ماشین برای پیش بینی تقاضا
  • 41. الگوریتم های درخت تصمیم (Decision Trees)
  • 42. الگوریتم جنگل تصادفی (Random Forests)
  • 43. الگوریتم گرادیان بوستینگ (Gradient Boosting)
  • 44. الگوریتم ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machines – SVM)
  • 45. مدل های ترکیبی (Ensemble Models)
  • 46. انتخاب بهترین مدل
  • 47. ارزیابی مدل های پیش بینی
  • 48. معیارهای ارزیابی
  • 49. میانگین خطای مطلق (Mean Absolute Error – MAE)
  • 50. میانگین مربع خطا (Mean Squared Error – MSE)
  • 51. ریشه میانگین مربع خطا (Root Mean Squared Error – RMSE)
  • 52. میانگین خطای مطلق درصد (Mean Absolute Percentage Error – MAPE)
  • 53. خطای میانگین درصدی نرمال شده (Normalized Mean Absolute Percentage Error – NMAPE)
  • 54. اعتبار سنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 55. اعتبار سنجی سری زمانی (Time Series Cross-Validation)
  • 56. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 57. بهینه سازی مدل
  • 58. پیاده سازی مدل پیش بینی
  • 59. انتخاب ابزارها و زبان های برنامه نویسی
  • 60. پایتون (Python)
  • 61. کتابخانه های مرتبط (Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-learn, Statsmodels, TensorFlow, Keras)
  • 62. زبان R
  • 63. کتابخانه های مرتبط (forecast, ts, zoo, xts)
  • 64. نرم افزار Tableau
  • 65. نرم افزار Power BI
  • 66. نرم افزار Excel (برای تحلیل های پایه)
  • 67. مراحل پیاده سازی یک پروژه پیش بینی تقاضا
  • 68. تعریف مسئله و اهداف
  • 69. جمع آوری و آماده سازی داده ها
  • 70. کاوش و تحلیل داده ها
  • 71. انتخاب و توسعه مدل
  • 72. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل
  • 73. استقرار و نظارت بر مدل
  • 74. ملاحظات خاص محصولات تازه
  • 75. عمر کوتاه محصولات
  • 76. نوسانات تقاضا به دلیل عوامل خارجی (هوا، رویدادها)
  • 77. تاثیر تبلیغات و تخفیف ها
  • 78. مدیریت موجودی بر اساس پیش بینی
  • 79. تاثیر زنجیره تامین
  • 80. پیش بینی تقاضا در سطوح مختلف (SKU، فروشگاه، منطقه)
  • 81. پیش بینی تقاضا برای محصولات جدید
  • 82. استفاده از داده های خارجی
  • 83. داده های هواشناسی
  • 84. داده های اقتصادی
  • 85. داده های رقبا
  • 86. داده های رویدادهای خاص (تعطیلات، جشن ها)
  • 87. تحلیل احساسات مشتری (Sentiment Analysis)
  • 88. تجسم داده ها و نتایج پیش بینی
  • 89. نمودارهای سری زمانی
  • 90. نمودارهای پیش بینی
  • 91. نمودارهای مقایسه ای
  • 92. داشبوردهای مدیریتی
  • 93. مدیریت ریسک در پیش بینی تقاضا
  • 94. شناسایی عدم قطعیت در پیش بینی
  • 95. مدل سازی سناریو
  • 96. استراتژی های جبران عدم قطعیت
  • 97. آموزش و توسعه تیم تحلیل داده
  • 98. مهارت های مورد نیاز تحلیلگران داده
  • 99. تفکر تحلیلی
  • 100. مهارت های فنی

📚 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 داده‌های تاریخی فروش برای پیش‌بینی تقاضای محصولات تازه”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا