سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربرد نرم‌افزارهای آماری پیشرفته در پیش‌بینی تقاضا

کتاب کاربرد نرم‌افزارهای آماری پیشرفته در پیش‌بینی تقاضا

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 کاربرد نرم‌افزارهای آماری پیشرفته در پیش‌بینی تقاضا

موضوع کلی: امنیت غذایی و کشاورزی پایدار

موضوع میانی: پیش‌بینی تقاضا و عرضه

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر پیش بینی تقاضا
  • 2. اهمیت پیش بینی تقاضا در کسب و کار
  • 3. چالش های پیش بینی تقاضا
  • 4. انواع پیش بینی تقاضا (کوتاه مدت، میان مدت، بلند مدت)
  • 5. مراحل کلیدی در فرآیند پیش بینی تقاضا
  • 6. مقدمه ای بر نرم افزارهای آماری پیشرفته
  • 7. دسته بندی نرم افزارهای آماری (کدنویسی محور، رابط گرافیکی)
  • 8. معرفی نرم افزارهای آماری محبوب (R, Python, SPSS, SAS, Stata, Excel)
  • 9. مزایا و معایب نرم افزارهای آماری مختلف
  • 10. انتخاب نرم افزار مناسب برای پیش بینی تقاضا
  • 11. مبانی آمار توصیفی برای پیش بینی تقاضا
  • 12. مفاهیم داده (متغیرها، مشاهدات)
  • 13. انواع مقیاس های اندازه گیری
  • 14. نمودارهای توصیفی (هیستوگرام، نمودار پراکندگی، نمودار جعبه ای)
  • 15. محاسبه شاخص های مرکزی (میانگین، میانه، مد)
  • 16. محاسبه شاخص های پراکندگی (واریانس، انحراف معیار، دامنه)
  • 17. تحلیل سری های زمانی
  • 18. مفهوم سری زمانی
  • 19. انواع سری های زمانی (ایستایی، ناایستایی)
  • 20. مولفه های سری زمانی (روند، فصلی، چرخه ای، نویز)
  • 21. روش های تشخیص روند
  • 22. روش های تشخیص فصلی بودن
  • 23. آزمون های ایستایی (دیکی-فولر، کوهل-وایت)
  • 24. روش های تبدیل سری زمانی (لگاریتم، تفاضل گیری)
  • 25. مقدمه ای بر مدل های پیش بینی تقاضا
  • 26. مدل های ساده (میانگین متحرک، میانگین متحرک وزنی)
  • 27. مزایا و معایب مدل های ساده
  • 28. معرفی مدل های کلاسیک سری زمانی
  • 29. مدل ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)
  • 30. اجزای مدل ARIMA (p, d, q)
  • 31. تخمین پارامترهای مدل ARIMA
  • 32. تشخیص مدل مناسب (ACF, PACF)
  • 33. اعتبارسنجی مدل ARIMA
  • 34. مدل SARIMA (Seasonal ARIMA)
  • 35. کاربرد SARIMA برای داده های فصلی
  • 36. اجزای مدل SARIMA
  • 37. تخمین و اعتبارسنجی مدل SARIMA
  • 38. مدل های پیش بینی تقاضا مبتنی بر رگرسیون
  • 39. مفهوم رگرسیون خطی ساده
  • 40. رگرسیون خطی چندگانه
  • 41. شناسایی متغیرهای پیش بین (Predictors)
  • 42. تخمین ضرایب رگرسیون
  • 43. اعتبارسنجی مدل رگرسیون
  • 44. مدل های رگرسیون سری زمانی (ARIMAX, Regression with ARIMA Errors)
  • 45. معرفی روش های یادگیری ماشین برای پیش بینی تقاضا
  • 46. مفهوم یادگیری ماشین
  • 47. یادگیری با نظارت (Supervised Learning)
  • 48. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • 49. انواع الگوریتم های یادگیری ماشین (درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان، شبکه عصبی)
  • 50. کاربرد الگوریتم های یادگیری ماشین در پیش بینی تقاضا
  • 51. مدل درخت تصمیم (Decision Trees)
  • 52. مفهوم تقسیم بندی (Splitting)
  • 53. معیارهای انتخاب بهترین تقسیم (Gini Impurity, Entropy)
  • 54. روش های جلوگیری از بیش برازش (Pruning)
  • 55. مدل جنگل تصادفی (Random Forests)
  • 56. مفهوم Bagging
  • 57. کاربرد جنگل تصادفی برای پیش بینی تقاضا
  • 58. مدل ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machines - SVM)
  • 59. مفهوم مرز تصمیم (Decision Boundary)
  • 60. تابع کرنل (Kernel Trick)
  • 61. کاربرد SVM برای پیش بینی تقاضا
  • 62. مدل رگرسیون بردار پشتیبان (Support Vector Regression - SVR)
  • 63. شبکه های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks - ANN)
  • 64. مفهوم نورون و لایه ها
  • 65. توابع فعال سازی (Activation Functions)
  • 66. روش پس انتشار خطا (Backpropagation)
  • 67. کاربرد ANN برای پیش بینی تقاضا
  • 68. شبکه عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks - RNN)
  • 69. مفهوم حافظه در RNN
  • 70. انواع RNN (LSTM, GRU)
  • 71. کاربرد RNN برای سری های زمانی
  • 72. مدل های پیشرفته تر یادگیری ماشین
  • 73. مدل Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM)
  • 74. کاربرد این مدل ها در پیش بینی تقاضا
  • 75. روش های ensemble (ترکیب مدل ها)
  • 76. معرفی نرم افزار R برای پیش بینی تقاضا
  • 77. نصب و راه اندازی R و RStudio
  • 78. محیط کاربری RStudio
  • 79. مبانی زبان برنامه نویسی R (متغیرها، توابع، ساختارهای داده)
  • 80. بسته های (Packages) مورد نیاز برای پیش بینی تقاضا (forecast, tseries, zoo, xts)
  • 81. وارد کردن و آماده سازی داده در R
  • 82. تحلیل سری زمانی در R
  • 83. پیاده سازی مدل های ARIMA و SARIMA در R
  • 84. پیاده سازی مدل های رگرسیون در R
  • 85. استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین در R (caret, mlr)
  • 86. اعتبارسنجی و مقایسه مدل ها در R
  • 87. رسم نمودارها و گزارش دهی در R
  • 88. معرفی نرم افزار Python برای پیش بینی تقاضا
  • 89. نصب و راه اندازی Python و محیط های توسعه (Anaconda, Jupyter Notebook)
  • 90. مبانی زبان برنامه نویسی Python (متغیرها، توابع، کلاس ها)
  • 91. کتابخانه های (Libraries) مورد نیاز برای پیش بینی تقاضا (pandas, numpy, scipy, statsmodels, scikit-learn, tensorflow, keras, prophet)
  • 92. وارد کردن و آماده سازی داده در Python
  • 93. تحلیل سری زمانی در Python
  • 94. پیاده سازی مدل های ARIMA و SARIMA در Python
  • 95. پیاده سازی مدل های رگرسیون در Python
  • 96. استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین در Python
  • 97. پیاده سازی مدل Prophet (توسط فیسبوک) در Python
  • 98. اعتبارسنجی و مقایسه مدل ها در Python
  • 99. رسم نمودارها و گزارش دهی در Python
  • 100. معرفی نرم افزار SPSS برای پیش بینی تقاضا

📚 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.