دوره تحلیل الگوهای خرید و پیش‌بینی تقاضا همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل الگوهای خرید و پیش‌بینی تقاضا

موضوع کلی: امنیت غذایی و کشاورزی پایدار

موضوع میانی: پیش‌بینی تقاضا و عرضه محصولات کشاورزی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی تحلیل الگوهای خرید
• 2. مقدمه‌ای بر پیش‌بینی تقاضا
• 3. انواع داده‌های خرید و مصرف
• 4. جمع‌آوری و پاکسازی داده‌های خرید
• 5. مفاهیم آماری پایه در تحلیل داده
• 6. توزیع‌های آماری در رفتار خرید
• 7. شاخص‌های مرکزی و پراکندگی
• 8. همبستگی و رگرسیون خطی ساده
• 9. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی
• 10. اجزای سری زمانی: روند، فصلی، ادواری، نامنظم
• 11. روش‌های حذف روند
• 12. روش‌های حذف فصلی
• 13. میانگین متحرک ساده
• 14. میانگین متحرک وزنی
• 15. هموارسازی نمایی ساده
• 16. هموارسازی نمایی دوگانه (هولت)
• 17. مدل‌های ARIMA: مقدمه
• 18. مدل AR(p)
• 19. مدل MA(q)
• 20. مدل ARMA(p,q)
• 21. مدل ARIMA(p,d,q)
• 22. تشخیص مرتبه مدل (p,d,q)
• 23. تخمین پارامترهای مدل ARIMA
• 24. بررسی باقی‌مانده‌های مدل ARIMA
• 25. پیش‌بینی با مدل‌های ARIMA
• 26. عیب‌یابی مدل‌های ARIMA
• 27. مدل‌های فصلی ARIMA (SARIMA)
• 28. تشخیص مرتبه مدل SARIMA
• 29. پیش‌بینی با مدل SARIMA
• 30. مدل‌های رگرسیون با سری‌های زمانی
• 31. مدل‌های اقتصاد سنجی پایه
• 32. اقتصاد سنجی برای پیش‌بینی تقاضا
• 33. مدل‌های سری زمانی پویا
• 34. مدل‌های حالت-فضا
• 35. فیلتر کالمن
• 36. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 37. رگرسیون خطی چندگانه
• 38. رگرسیون لجستیک
• 39. درخت تصمیم برای پیش‌بینی
• 40. جنگل تصادفی برای پیش‌بینی
• 41. ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای پیش‌بینی
• 42. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
• 43. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
• 44. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 45. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
• 46. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای سری‌های زمانی
• 47. یادگیری عمیق برای پیش‌بینی تقاضا
• 48. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی
• 49. معیارهای ارزیابی: RMSE, MAE, MAPE
• 50. انتخاب بهترین مدل پیش‌بینی
• 51. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 52. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter tuning)
• 53. کاربرد تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis)
• 54. قواعد وابستگی (Association Rules)
• 55. الگوریتم Apriori
• 56. معیارهای پشتیبانی، اطمینان و بالابری
• 57. کاربرد تحلیل سبد خرید در خرده‌فروشی
• 58. تحلیل سبد خرید در بازاریابی
• 59. تحلیل سبد خرید در مدیریت موجودی
• 60. مقدمه‌ای بر تحلیل رفتارهای خرید مشتری
• 61. بخش‌بندی مشتریان (Customer Segmentation)
• 62. تکنیک‌های خوشه‌بندی (Clustering)
• 63. K-Means Clustering
• 64. Hierarchical Clustering
• 65. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) برای کاهش ابعاد
• 66. تحلیل فاکتور (Factor Analysis)
• 67. مقدمه‌ای بر مدل‌های انتخاب گسسته
• 68. مدل لاجیت (Logit Model)
• 69. مدل پروبیت (Probit Model)
• 70. مدل انتخاب مشروط (Conditional Logit)
• 71. کاربرد مدل‌های انتخاب در پیش‌بینی تقاضا
• 72. مدل‌سازی انتخاب محصول
• 73. مدل‌سازی انتخاب برند
• 74. مدل‌سازی انتخاب کانال توزیع
• 75. ملاحظات رفتاری در پیش‌بینی تقاضا
• 76. اثرات روانی بر تصمیم خرید
• 77. سوگیری‌های شناختی در رفتار مصرف‌کننده
• 78. اقتصاد رفتاری و پیش‌بینی تقاضا
• 79. نقش تبلیغات و ترویج بر تقاضا
• 80. مدل‌سازی اثرات قیمت بر تقاضا
• 81. کشش قیمتی تقاضا
• 82. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی تقاضا
• 83. شبیه‌سازی مونت کارلو برای تقاضا
• 84. شبیه‌سازی عامل‌بنیان (Agent-Based Simulation)
• 85. کاربرد شبیه‌سازی در بهینه‌سازی زنجیره تامین
• 86. پیش‌بینی تقاضا در شرایط عدم قطعیت
• 87. مدیریت ریسک در پیش‌بینی تقاضا
• 88. بهینه‌سازی موجودی بر اساس پیش‌بینی تقاضا
• 89. سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری برای پیش‌بینی
• 90. هوش تجاری (Business Intelligence) و پیش‌بینی
• 91. تجسم داده‌ها (Data Visualization) برای تحلیل تقاضا
• 92. روندهای آینده در تحلیل و پیش‌بینی تقاضا
• 93. یادگیری ماشینی پیشرفته برای تقاضا
• 94. اینترنت اشیا (IoT) و جمع‌آوری داده‌های تقاضا
• 95. کلان‌داده‌ها (Big Data) در تحلیل تقاضا
• 96. اخلاق در تحلیل داده‌های خرید
• 97. حفظ حریم خصوصی مشتریان
• 98. کاربرد تحلیل تقاضا در سیاست‌گذاری اقتصادی
• 99. انطباق با مقررات بانکی و مالی در تحلیل داده‌ها
• 100. ملاحظات شرعی در معاملات و پیش‌بینی اقتصادی