اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیش‌بینی فروش با تحلیل سری‌های زمانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی فروش با تحلیل سری‌های زمانی

موضوع کلی: مدیریت و تحلیل داده‌های سازمانی (Business Intelligence)

موضوع میانی: تحلیل داده‌های فروش برای بهینه‌سازی تیم فروش

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه سری‌های زمانی
• 2. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های سری زمانی
• 3. روش‌های نمایش سری‌های زمانی
• 4. تحلیل گرافیکی سری‌های زمانی
• 5. میانگین متحرک ساده
• 6. میانگین متحرک وزنی
• 7. تخمین روند با استفاده از میانگین‌های متحرک
• 8. تجزیه سری زمانی به اجزای روند، فصلی، چرخه‌ای و تصادفی
• 9. مدل‌های جمعی
• 10. روش دمینگ
• 11. روش حداقل مربعات برای تجزیه سری زمانی
• 12. معیارهای ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی
• 13. تابع خودهمبستگی (ACF)
• 14. تابع خودهمبستگی جزئی (PACF)
• 15. مدل‌های AR (خودرگرسیون)
• 16. مدل‌های MA (میانگین متحرک)
• 17. مدل‌هایARMA (خودرگرسیون میانگین متحرک)
• 18. شناسایی مرتبه مدل ARMA
• 19. برآورد پارامترهای مدل ARMA
• 20. آزمون‌های بررسی برازش مدل ARMA
• 21. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های ARMA
• 22. مدل‌های ARIMA (خودرگرسیون یکپارچه میانگین متحرک)
• 23. تست ایستایی با استفاده از آزمون دیکی-فولر
• 24. تبدیل سری‌های غیرایستا به سری‌های ایستا
• 25. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های ARIMA
• 26. مدل‌های SARIMA (ARIMA فصلی)
• 27. شناسایی مرتبه مدل SARIMA
• 28. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های SARIMA
• 29. مدل‌های نمایی هموارشده
• 30. روش هولت-وینترز
• 31. پیش‌بینی با استفاده از روش هولت-وینترز
• 32. ارزیابی و مقایسه مدل‌های پیش‌بینی
• 33. تحلیل باقی‌مانده‌ها
• 34. مدل‌های پیش‌بینی با استفاده از شبکه عصبی
• 35. استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 36. پیش‌بینی فروش در صنعت خرده‌فروشی
• 37. پیش‌بینی فروش در صنعت تولید
• 38. پیش‌بینی تقاضا برای محصولات فصلی
• 39. پیش‌بینی نرخ ارز
• 40. پیش‌بینی قیمت سهام
• 41. مدل‌سازی سری‌های زمانی با داده‌های از دست رفته
• 42. پیش‌بینی با استفاده از داده‌های چندمتغیره
• 43. تحلیل تاثیر رخدادهای خاص بر سری‌های زمانی
• 44. بهینه‌سازی موجودی با استفاده از پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 45. مدیریت ریسک با استفاده از پیش‌بینی سری‌های زمانی