دوره تحلیل و پیش‌بینی ریزش مشتری در صنعت مخابرات با استفاده از تکنیک‌های آماری و R همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل و پیش‌بینی ریزش مشتری در صنعت مخابرات با استفاده از تکنیک‌های آماری و R

موضوع کلی: علم داده و تحلیل آماری

موضوع میانی: پیش‌بینی و مدل‌سازی در کسب و کار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده در صنعت مخابرات
• 2. مفاهیم اساسی علم داده
• 3. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های مشتریان
• 4. شناخت انواع داده‌های مخابراتی
• 5. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 6. مدیریت مقادیر گمشده در داده‌ها
• 7. شناسایی و رفع داده‌های پرت
• 8. تبدیل و نرمال‌سازی داده‌ها
• 9. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی R
• 10. نصب و پیکربندی R و RStudio
• 11. آشنایی با ساختار داده‌ها در R
• 12. عملیات پایه با بردارها و ماتریس‌ها
• 13. کار با دیتافریم‌ها در R
• 14. مقدمه‌ای بر تحلیل آماری اکتشافی (EDA)
• 15. خلاصه‌سازی آماری داده‌ها
• 16. تجسم داده‌ها در R
• 17. نمودارهای میله‌ای و هیستوگرام
• 18. نمودارهای پراکندگی و جعبه‌ای
• 19. تحلیل همبستگی بین متغیرها
• 20. مفاهیم مدل‌سازی آماری
• 21. رگرسیون خطی ساده
• 22. ارزیابی مدل رگرسیون خطی
• 23. رگرسیون خطی چندگانه
• 24. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی
• 25. مدل‌های طبقه‌بندی در R
• 26. رگرسیون لجستیک
• 27. ارزیابی مدل رگرسیون لجستیک
• 28. مقدمه‌ای بر ریزش مشتری (Churn)
• 29. اهمیت پیش‌بینی ریزش مشتری
• 30. عوامل موثر بر ریزش مشتری
• 31. شناسایی ویژگی‌های پیش‌بینی‌کننده ریزش
• 32. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) در مخابرات
• 33. داده‌کاوی برای پیش‌بینی ریزش
• 34. الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای طبقه‌بندی
• 35. درخت تصمیم
• 36. مرور الگوریتم‌های درخت تصمیم
• 37. گرادیان بوستینگ
• 38. مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 39. کاربرد SVM در پیش‌بینی ریزش
• 40. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 41. مبانی شبکه‌های عصبی
• 42. کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی
• 43. الگوریتم K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN)
• 44. پیاده‌سازی KNN در R
• 45. مقدمه‌ای بر ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 46. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
• 47. دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، بازیابی (Recall)
• 48. امتیاز F1 و منحنی ROC
• 49. منحنی AUC
• 50. انتخاب بهترین مدل
• 51. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 52. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 53. تکنیک‌های نمونه‌گیری داده‌ها
• 54. مدیریت داده‌های نامتوازن
• 55. روش‌های نمونه‌گیری مجدد (Resampling)
• 56. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 57. کاربرد ابزارهای تجسم پیشرفته در R
• 58. بسته‌های آماری پیشرفته در R
• 59. مدیریت زمان در پروژه‌های علم داده
• 60. استانداردهای کدنویسی در R
• 61. مستندسازی کد و مدل‌ها
• 62. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی سری زمانی
• 63. تحلیل روند و فصلی بودن
• 64. مدل‌های ARIMA
• 65. کاربرد مدل‌سازی سری زمانی در پیش‌بینی
• 66. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی مدل‌ها
• 67. تکنیک‌های کاهش بعد
• 68. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 69. کاربرد PCA در پیش‌بینی ریزش
• 70. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینانه در کسب و کار
• 71. نقش تحلیل داده در تصمیم‌گیری استراتژیک
• 72. مدل‌سازی ارزش طول عمر مشتری (CLV)
• 73. مقدمه‌ای بر تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis)
• 74. قوانین وابستگی (Association Rules)
• 75. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
• 76. فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering)
• 77. فیلترینگ مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering)
• 78. کاربرد سیستم‌های توصیه‌گر در مخابرات
• 79. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 80. تحلیل نظرات مشتریان در شبکه‌های اجتماعی
• 81. کاربرد تحلیل احساسات در پیش‌بینی ریزش
• 82. مباحث پیشرفته در یادگیری ماشین
• 83. یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 84. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 85. ملاحظات اخلاقی در علم داده
• 86. حریم خصوصی داده‌ها
• 87. امنیت داده‌ها در صنعت مخابرات
• 88. قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها در ایران
• 89. قوانین مربوط به داده‌های مشتریان در ایران
• 90. اخلاق حرفه‌ای در تحلیل داده
• 91. گزارش‌دهی نتایج تحلیل به مدیران
• 92. تبدیل نتایج مدل به اقدامات عملیاتی
• 93. مدیریت پروژه علم داده در عمل
• 94. مطالعه موردی: تحلیل ریزش در یک شرکت مخابراتی فرضی
• 95. پیاده‌سازی کامل مدل در R برای مطالعه موردی
• 96. ارزیابی نهایی مدل و نتایج
• 97. توصیه‌های عملی برای کاهش ریزش مشتری
• 98. آینده علم داده در صنعت مخابرات