سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تحلیل پیش‌بینی تقاضا در صنایع تبدیلی کشاورزی

کتاب تحلیل پیش‌بینی تقاضا در صنایع تبدیلی کشاورزی

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 پیش‌بینی تقاضا در صنایع تبدیلی کشاورزی

موضوع کلی: امنیت غذایی و کشاورزی پایدار

موضوع میانی: پیش‌بینی تقاضا و عرضه

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی پیش‌بینی تقاضا
  • 2. مقدمه به پیش‌بینی تقاضا
  • 3. اهمیت پیش‌بینی تقاضا در صنایع تبدیلی کشاورزی
  • 4. کاربردهای پیش‌بینی تقاضا
  • 5. انواع پیش‌بینی تقاضا
  • 6. مفاهیم کلیدی در پیش‌بینی تقاضا
  • 7. عوامل مؤثر بر تقاضا در صنایع تبدیلی کشاورزی
  • 8. تحلیل سری‌های زمانی
  • 9. مقدمه به تحلیل سری‌های زمانی
  • 10. اجزای سری‌های زمانی (روند، فصلی، چرخه‌ای، نامنظم)
  • 11. روش‌های هموارسازی سری‌های زمانی
  • 12. میانگین متحرک ساده
  • 13. میانگین متحرک وزنی
  • 14. هموارسازی نمایی ساده
  • 15. هموارسازی نمایی دوتایی (هولت)
  • 16. هموارسازی نمایی سه‌تایی (هولت-وینترز)
  • 17. مدل‌های تجزیه سری زمانی
  • 18. روش تجزیه افزایشی
  • 19. روش تجزیه ضربی
  • 20. تحلیل روند
  • 21. روش حداقل مربعات
  • 22. روش برازش منحنی
  • 23. تحلیل فصلی
  • 24. شاخص‌های فصلی
  • 25. روش‌های حذف فصلی
  • 26. روش‌های گنجاندن فصلی
  • 27. مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی
  • 28. مدل AR (خودرگرسیون)
  • 29. مدل MA (میانگین متحرک)
  • 30. مدل ARMA (خودرگرسیون میانگین متحرک)
  • 31. مدل ARIMA (خودرگرسیون انتگرالی میانگین متحرک)
  • 32. تشخیص مدل ARIMA
  • 33. تخمین پارامترهای مدل ARIMA
  • 34. آزمون‌های برازش مدل ARIMA
  • 35. پیش‌بینی با مدل ARIMA
  • 36. مدل‌های پیش‌بینی فصلی ARIMA (SARIMA)
  • 37. مدل‌های پیش‌بینی چند متغیره
  • 38. مقدمه به مدل‌های پیش‌بینی چند متغیره
  • 39. مدل‌های رگرسیون خطی چندگانه
  • 40. مدل‌های VAR (خودرگرسیون برداری)
  • 41. مدل‌های VECM (مدل تصحیح خطا برداری)
  • 42. مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر عوامل اقتصادی
  • 43. تحلیل اقتصادسنجی تقاضا
  • 44. مدل‌های رگرسیونی با عوامل اقتصادی (درآمد، قیمت، نرخ ارز)
  • 45. تحلیل عوامل کلان اقتصادی مؤثر بر تقاضا
  • 46. اثرات تورم بر تقاضا
  • 47. اثرات رشد اقتصادی بر تقاضا
  • 48. اثرات سیاست‌های دولتی بر تقاضا
  • 49. مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر عوامل بازاریابی
  • 50. تحلیل رفتار مصرف‌کننده
  • 51. اثرات تبلیغات و ترویج بر تقاضا
  • 52. اثرات بسته‌بندی و برندینگ بر تقاضا
  • 53. تحلیل رقبا و سهم بازار
  • 54. استراتژی‌های قیمت‌گذاری و تأثیر آن بر تقاضا
  • 55. مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر داده‌های حجیم (Big Data)
  • 56. مقدمه به داده‌های حجیم در کشاورزی
  • 57. منابع داده‌های حجیم (حسگرها، شبکه‌های اجتماعی، تراکنش‌ها)
  • 58. تکنیک‌های پردازش داده‌های حجیم
  • 59. یادگیری ماشین برای پیش‌بینی تقاضا
  • 60. مقدمه به یادگیری ماشین
  • 61. الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی
  • 62. رگرسیون خطی
  • 63. رگرسیون لجستیک
  • 64. درخت تصمیم
  • 65. جنگل تصادفی (Random Forest)
  • 66. ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 67. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 68. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 69. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 70. یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 71. کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی تقاضا
  • 72. مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 73. مقدمه به هوش مصنوعی در پیش‌بینی
  • 74. سیستم‌های خبره
  • 75. منطق فازی
  • 76. الگوریتم‌های ژنتیک
  • 77. یادگیری تقویتی
  • 78. مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر ترکیب مدل‌ها (Ensemble Methods)
  • 79. مقدمه به ترکیب مدل‌ها
  • 80. بگینگ (Bagging)
  • 81. بوستینگ (Boosting)
  • 82. استکینگ (Stacking)
  • 83. کاربرد ترکیب مدل‌ها در پیش‌بینی تقاضا
  • 84. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی
  • 85. معیارهای ارزیابی دقت پیش‌بینی
  • 86. میانگین خطای مطلق (MAE)
  • 87. میانگین مربعات خطا (MSE)
  • 88. ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE)
  • 89. میانگین خطای درصد مطلق (MAPE)
  • 90. میانگین خطای درصد مطلق میانگین (MASE)
  • 91. شاخص‌های ارزیابی مدل‌های رگرسیونی (R-squared)
  • 92. آزمون‌های آماری برای مقایسه مدل‌ها
  • 93. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 94. تست و آموزش مدل
  • 95. انتخاب بهترین مدل
  • 96. کاربرد نرم‌افزارهای آماری و پیش‌بینی
  • 97. نرم‌افزار R و بسته‌های مربوطه (forecast, ts)
  • 98. نرم‌افزار Python و کتابخانه‌های مربوطه (pandas, numpy, scikit-learn, statsmodels, tensorflow, keras)
  • 99. نرم‌افزار SPSS
  • 100. نرم‌افزار EViews

📚 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.