اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تحلیل داده با هوش مصنوعی در بازاریابی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده با هوش مصنوعی در بازاریابی

موضوع کلی: مدیریت راهبردی و توسعه کسب‌وکارهای دیجیتال

موضوع میانی: هوش مصنوعی در بازاریابی دیجیتال

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده در بازاریابی
• 2. جمع‌آوری داده‌های بازاریابی: منابع و ابزارها
• 3. پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل
• 4. مبانی آمار توصیفی در بازاریابی
• 5. تصویرسازی داده‌ها برای درک بهتر الگوها
• 6. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 7. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین در بازاریابی
• 8. رگرسیون خطی برای پیش‌بینی فروش
• 9. رگرسیون لجستیک برای تحلیل رفتار مشتری
• 10. خوشه‌بندی مشتریان بر اساس داده‌های جمع‌آوری‌شده
• 11. درخت‌های تصمیم‌گیری برای شناسایی الگوهای کلیدی
• 12. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) در بازاریابی
• 13. شبکه‌های عصبی مصنوعی: اصول اولیه
• 14. شبکه‌های عصبی عمیق (DNN) و کاربردها
• 15. تحلیل سری‌های زمانی برای پیش‌بینی روند بازار
• 16. پیش‌بینی تقاضا با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین
• 17. تحلیل سبد خرید: کشف ارتباطات بین محصولات
• 18. تحلیل احساسات مشتریان از طریق داده‌های متنی
• 19. پردازش زبان طبیعی (NLP) در بازاریابی
• 20. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) برای درک محتوای بازاریابی
• 21. بهینه‌سازی تبلیغات آنلاین با هوش مصنوعی
• 22. تبلیغات شخصی‌سازی‌شده: ایجاد کمپین‌های هدفمند
• 23. بازاریابی ایمیلی هوشمند با استفاده از یادگیری ماشین
• 24. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری با مدل‌های پیش‌بینی
• 25. مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) و تحلیل داده
• 26. ارزیابی عملکرد کمپین‌های بازاریابی
• 27. اندازه‌گیری بازگشت سرمایه (ROI) با استفاده از داده‌ها
• 28. تحلیل اثرگذاری کانال‌های بازاریابی
• 29. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 30. تحلیل رفتار کاربر در وب‌سایت
• 31. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems) در بازاریابی
• 32. تشخیص تقلب در تبلیغات آنلاین
• 33. مدل‌سازی چرخه‌ی عمر مشتری
• 34. پیش‌بینی ریزش مشتری (Churn Prediction)
• 35. بخش‌بندی مشتریان بر اساس ارزش طول عمر (LTV)
• 36. تحلیل داده‌های مکانی در بازاریابی
• 37. استفاده از داده‌های جغرافیایی برای هدف‌گذاری
• 38. تحلیل داده‌های حسگرها در بازاریابی
• 39. تحلیل داده‌های اینترنت اشیا (IoT) در بازاریابی
• 40. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در بازاریابی
• 41. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری پویا (Dynamic Pricing)
• 42. تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data) در بازاریابی
• 43. استفاده از ابزارهای ابری برای تحلیل داده‌ها
• 44. امنیت و حریم خصوصی داده‌ها در بازاریابی
• 45. رعایت قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها