اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیش‌بینی فروش: مدل‌سازی سری‌های زمانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی فروش: مدل‌سازی سری‌های زمانی

موضوع کلی: هوش تجاری و تحلیل داده

موضوع میانی: طراحی و پیاده‌سازی راهکارهای هوش تجاری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. پیش‌بینی فروش: مدل‌سازی سری‌های زمانی
• 2. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی و کاربردهای آن در پیش‌بینی فروش
• 3. مفاهیم پایه سری‌های زمانی: روند، فصلی بودن، چرخه‌ها و نوسانات تصادفی
• 4. روش‌های جمع‌آوری داده‌های سری‌های زمانی در فروش
• 5. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های سری‌های زمانی
• 6. روش‌های نمایش داده‌های سری‌های زمانی: نمودارهای خطی و میله‌ای
• 7. تحلیل توصیفی سری‌های زمانی: میانگین، واریانس، انحراف معیار
• 8. تجزیه واریانس داده‌های سری‌های زمانی
• 9. همبستگی و خودهمبستگی در سری‌های زمانی
• 10. آزمون‌های ایستایی برای سری‌های زمانی
• 11. تبدیل داده‌های غیرایستا به ایستا: تفاضل‌گیری
• 12. مدل‌های میانگین متحرک (MA)
• 13. مدل‌های میانگین متحرک نمایی (EMA)
• 14. مدل‌های خودرگرسیونی (AR)
• 15. مدل‌های خودرگرسیونی میانگین متحرک (ARMA)
• 16. مدل‌های خودرگرسیونی انتگرال میانگین متحرک (ARIMA)
• 17. انتخاب مرتبه مناسب برای مدل‌های ARIMA
• 18. برآورد پارامترهای مدل ARIMA
• 19. ارزیابی عملکرد مدل ARIMA: خطای میانگین مربعات (MSE)
• 20. ارزیابی عملکرد مدل ARIMA: ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE)
• 21. ارزیابی عملکرد مدل ARIMA: میانگین قدر مطلق خطا (MAE)
• 22. ارزیابی عملکرد مدل ARIMA: معیار R-squared
• 23. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های ARIMA
• 24. مدل‌های نمایی هموارسازی (ETS)
• 25. انتخاب مدل مناسب ETS
• 26. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های ETS
• 27. مدل‌سازی فصلی در سری‌های زمانی
• 28. مدل‌های SARIMA برای داده‌های فصلی
• 29. مدل‌سازی داده‌های سری‌های زمانی با تغییرات ناگهانی
• 30. تاثیر عوامل خارجی بر سری‌های زمانی
• 31. مدل‌سازی رگرسیونی با سری‌های زمانی
• 32. استفاده از متغیرهای کمکی در مدل‌های پیش‌بینی فروش
• 33. مدل‌سازی داده‌های سری‌های زمانی با داده‌های گمشده
• 34. تکنیک‌های جایگذاری داده‌های گمشده
• 35. پیش‌بینی فروش با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 36. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 37. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM) برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 38. شبکه‌های دروازه تکراری (GRU) برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 39. ارزیابی و مقایسه مدل‌های پیش‌بینی مختلف
• 40. بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بینی فروش
• 41. استفاده از داده‌های بزرگ در پیش‌بینی فروش
• 42. ابزارهای نرم‌افزاری برای مدل‌سازی سری‌های زمانی
• 43. آینده پیش‌بینی فروش: روندهای جدید و فناوری‌های نوظهور
• 44. سناریوهای مختلف در پیش‌بینی فروش
• 45. مدیریت ریسک در پیش‌بینی فروش