سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیش‌بینی رزرو هتل با استفاده از ابزارهای آماری و یادگیری ماشین در R

کتاب پیش‌بینی رزرو هتل با استفاده از ابزارهای آماری و یادگیری ماشین در R

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی رزرو هتل با استفاده از ابزارهای آماری و یادگیری ماشین در R

موضوع کلی: تحلیل داده و مدل‌سازی در حوزه کسب‌وکار

موضوع میانی: مدل‌سازی پیش‌بینانه در صنعت گردشگری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده در صنعت گردشگری
  • 2. آشنایی با ابزارهای آماری در R
  • 3. مفاهیم پایه مدل‌سازی پیش‌بینانه
  • 4. چرخه حیات علم داده در کسب‌وکار
  • 5. جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌های رزرو هتل
  • 6. شناخت متغیرهای کلیدی در رزرو هتل
  • 7. مقدمه‌ای بر بسته `tidymodels` در R
  • 8. نصب و پیکربندی محیط `tidymodels`
  • 9. کار با بسته‌های `recipes` و `rsample`
  • 10. تقسیم داده به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی
  • 11. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 12. فرایندهای مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 13. تبدیل متغیرهای طبقه‌بندی (Categorical Variables)
  • 14. استانداردسازی و نرمال‌سازی متغیرهای عددی
  • 15. رسیدگی به مقادیر گمشده (Missing Values)
  • 16. ایجاد ویژگی‌های جدید از داده‌های موجود
  • 17. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 18. مدل‌های رگرسیون خطی برای پیش‌بینی
  • 19. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 20. مدل‌های درخت تصمیم (Decision Trees)
  • 21. تنظیم هایپرپارامترهای درخت تصمیم
  • 22. مدل‌های جنگل تصادفی (Random Forests)
  • 23. بهینه‌سازی پارامترهای جنگل تصادفی
  • 24. مدل‌های تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 25. تنظیمات پیشرفته تقویت گرادیان
  • 26. مدل‌های ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 27. کاربرد SVM در مسائل رگرسیون
  • 28. مدل‌های شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
  • 29. معماری پایه شبکه‌های عصبی
  • 30. مقدمه‌ای بر پیش‌پردازش داده‌ها در `recipes`
  • 31. تعریف مراحل پیش‌پردازش در `recipes`
  • 32. اعمال مراحل پیش‌پردازش بر داده‌ها
  • 33. آموزش مدل با استفاده از `tidymodels`
  • 34. تنظیم هایپرپارامتر مدل‌ها
  • 35. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 36. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 37. ارزیابی عملکرد مدل با معیارهای آماری
  • 38. معیارهای دقت (Accuracy) و صحت (Precision)
  • 39. معیارهای بازیابی (Recall) و امتیاز F1
  • 40. منحنی ROC و سطح زیر منحنی (AUC)
  • 41. تفسیر نتایج مدل‌های پیش‌بینانه
  • 42. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف
  • 43. انتخاب بهترین مدل برای پیش‌بینی
  • 44. ارائه نتایج و گزارش‌دهی
  • 45. کاربرد مدل‌ها در تصمیم‌گیری کسب‌وکار
  • 46. مدل‌سازی پیش‌بینانه برای قیمت‌گذاری پویا
  • 47. پیش‌بینی تقاضا در صنعت گردشگری
  • 48. مدل‌سازی پیش‌بینانه برای مدیریت ظرفیت
  • 49. تحلیل عوامل مؤثر بر لغو رزرو
  • 50. پیش‌بینی نرخ اشغال هتل
  • 51. کاربرد تحلیل سری‌های زمانی در رزروها
  • 52. مدل‌سازی seasonality و trend
  • 53. شناخت الگوهای فصلی در رزرو
  • 54. تحلیل تأثیر تعطیلات و رویدادها
  • 55. مدل‌سازی پیش‌بینانه با داده‌های مکانی
  • 56. کاربرد یادگیری ماشین در بازاریابی گردشگری
  • 57. شخصی‌سازی پیشنهادات برای مشتریان
  • 58. پیش‌بینی رفتار مشتریان
  • 59. تحلیل احساسات مشتریان از نظرات
  • 60. مدل‌سازی پیش‌بینانه برای شناسایی ریسک
  • 61. مدیریت ریسک در صنعت هتلداری
  • 62. کاربرد مدل‌ها در بهینه‌سازی عملیاتی
  • 63. تحلیل داده‌های مالی در گردشگری
  • 64. مدل‌سازی پیش‌بینانه برای پیش‌بینی درآمد
  • 65. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در گردشگری
  • 66. کاربرد شبکه‌های عصبی کانولوشنال
  • 67. کاربرد شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 68. مدل‌سازی زبان طبیعی برای تحلیل نظرات
  • 69. کاربرد پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 70. استخراج اطلاعات کلیدی از متون
  • 71. تحلیل موضوعی (Topic Modeling)
  • 72. ارزیابی مدل‌های NLP
  • 73. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در گردشگری
  • 74. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت رزرو
  • 75. مدل‌سازی پیش‌بینانه برای بهینه‌سازی تبلیغات
  • 76. تحلیل تأثیر کانال‌های بازاریابی
  • 77. پیش‌بینی بازگشت سرمایه تبلیغات
  • 78. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده گردشگری
  • 79. حفظ حریم خصوصی داده‌های مشتریان
  • 80. شفافیت در مدل‌های پیش‌بینانه
  • 81. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌ها
  • 82. آینده تحلیل داده در صنعت گردشگری
  • 83. روندهای نوظهور در مدل‌سازی پیش‌بینانه
  • 84. کاربرد بلاکچین در گردشگری
  • 85. امنیت داده‌ها در سیستم‌های گردشگری
  • 86. آموزش پیشرفته مدل‌سازی در R
  • 87. مدل‌سازی ترکیبی (Ensemble Modeling)
  • 88. انواع روش‌های مدل‌سازی ترکیبی
  • 89. تنظیم هایپرپارامترهای مدل‌های ترکیبی
  • 90. ارزیابی و تفسیر مدل‌های ترکیبی
  • 91. کاربرد مدل‌های پیش‌بینانه در تصمیم‌گیری استراتژیک
  • 92. تحلیل شکاف داده‌ها در صنعت گردشگری
  • 93. طراحی سیستم‌های پشتیبان تصمیم
  • 94. پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینانه در عمل
  • 95. نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 96. مطالعات موردی موفق در صنعت گردشگری
  • 97. درس‌های آموخته از پروژه‌های واقعی
  • 98. برنامه‌ریزی برای پروژه‌های آینده
  • 99. مقدمه‌ای بر ابزارهای تجسم داده
  • 100. ساخت داشبوردهای تعاملی در R

📚 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.