دوره تحلیل داده‌های طبقه‌بندی‌شده با استفاده از رگرسیون لجستیک در علوم داده و مدیریت کسب‌وکار همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده‌های طبقه‌بندی‌شده با استفاده از رگرسیون لجستیک در علوم داده و مدیریت کسب‌وکار

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل‌های آماری

موضوع میانی: مدل‌سازی پیش‌بینانه و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی تحلیل داده‌های طبقه‌بندی‌شده در کسب‌وکار
• 2. آشنایی با متغیرهای وابسته کیفی و ماهیت رگرسیون لجستیک
• 3. مروری بر آمار توصیفی و پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌سازی
• 4. مفاهیم پایه احتمال و نسبت بخت (Odds Ratio)
• 5. تفاوت رگرسیون خطی و رگرسیون لجستیک در مسائل طبقه‌بندی
• 6. معرفی تابع سیگموئید و نگاشت احتمالات
• 7. برآورد بیشینه درست‌نمایی (MLE) در مدل‌های لجستیک
• 8. بررسی فرضیات مدل و چالش‌های داده‌های نامتوازن
• 9. آماده‌سازی داده‌ها و مدیریت مقادیر مفقود در پایتون
• 10. کدگذاری متغیرهای طبقه‌بندی‌شده (Categorical Encoding)
• 11. ساختار مدل لجستیک ساده و تفسیر ضرایب
• 12. تفسیر نسبت بخت در مدل‌های تک‌متغیره
• 13. ارزیابی دقت مدل با استفاده از ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
• 14. شاخص‌های ارزیابی کارایی: دقت، فراخوانی و امتیاز F1
• 15. منحنی مشخصه عملکرد سیستم (ROC) و سطح زیر منحنی (AUC)
• 16. رگرسیون لجستیک چندگانه و بررسی اثر متغیرهای مستقل
• 17. انتخاب ویژگی‌ها و روش‌های حذف متغیرهای غیرموثر
• 18. تحلیل هم‌خطی چندگانه و تاثیر آن بر پایداری ضرایب
• 19. بررسی برازش مدل با استفاده از آماره‌های انحراف و آزمون‌های نکویی برازش
• 20. استفاده از تنظیم‌گرها (Regularization) برای جلوگیری از بیش‌برازش (L1 و L2)
• 21. کاربرد رگرسیون لجستیک در پیش‌بینی ریزش مشتریان (Churn Prediction)
• 22. مدل‌سازی احتمال خرید مشتری در بازاریابی دیجیتال
• 23. تحلیل ریسک اعتباری در بانکداری و موسسات مالی
• 24. تشخیص تقلب در تراکنش‌های مالی با مدل‌های طبقه‌بندی
• 25. تفسیر مدل‌های پیچیده لجستیک با استفاده از ضرایب استاندارد شده
• 26. مقایسه رگرسیون لجستیک با مدل‌های درخت تصمیم
• 27. پیاده‌سازی مدل در محیط‌های عملیاتی کسب‌وکار
• 28. گزارش‌دهی نتایج مدل به مدیران و تصمیم‌گیران سازمانی
• 29. اخلاق در تحلیل داده و رعایت حریم خصوصی کاربران
• 30. بهینه‌سازی مستمر مدل‌های پیش‌بینانه در چرخه عمر داده
• 31. مطالعه موردی: پیش‌بینی تقاضای محصولات در بازارهای داخلی
• 32. نکات تکمیلی در پیاده‌سازی مدل‌های پایدار و مقیاس‌پذیر