دوره تحلیل و پیش‌بینی رفتار مشتریان با استفاده از زبان برنامه‌نویسی R همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل و پیش‌بینی رفتار مشتریان با استفاده از زبان برنامه‌نویسی R

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل‌های آماری در کسب‌وکار

موضوع میانی: مدل‌سازی انتخاب مصرف‌کننده و رفتارشناسی بازار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی تحلیل داده‌های رفتاری در حوزه بازاریابی
• 2. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی آر برای تحلیل‌های آماری
• 3. ساختار داده‌های مربوط به انتخاب و ترجیحات مشتری
• 4. مفاهیم پایه در تئوری مطلوبیت و مدل‌سازی انتخاب
• 5. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های بازار
• 6. تحلیل توصیفی رفتار خرید مشتریان
• 7. معرفی مدل‌های انتخاب گسسته در بازاریابی
• 8. مبانی احتمالات در مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده
• 9. روش‌های نمونه‌گیری در مطالعات بازار
• 10. طراحی آزمایش‌های انتخابی برای تحلیل ترجیحات
• 11. مدل‌سازی لاجیت چندجمله‌ای در زبان آر
• 12. برآورد پارامترها با استفاده از روش حداکثر درست‌نمایی
• 13. تفسیر ضرایب مدل‌های لاجیت و اهمیت ویژگی‌های محصول
• 14. تحلیل کشش تقاضا در مدل‌های انتخاب
• 15. ارزیابی برازش مدل و معیارهای کیفیت پیش‌بینی
• 16. مدل‌های لاجیت آمیخته برای تحلیل ناهمگونی مشتریان
• 17. تحلیل اثرات ویژگی‌های دموگرافیک بر رفتار خرید
• 18. مدل‌سازی انتخاب‌های متوالی و وفاداری مشتری
• 19. استفاده از متغیرهای پنهان در تحلیل رفتار مصرف‌کننده
• 20. پیش‌بینی سهم بازار با استفاده از مدل‌های تخمینی
• 21. شبیه‌سازی سناریوهای مختلف قیمت‌گذاری
• 22. تحلیل حساسیت مشتری نسبت به تغییرات ویژگی‌های محصول
• 23. بخش‌بندی بازار بر اساس مدل‌های انتخاب
• 24. بهینه‌سازی سبد محصولات با رویکرد تحلیل انتخاب
• 25. مدل‌سازی انتخاب برند و اثرات تبلیغات
• 26. کاربرد مدل‌های انتخاب در تعیین استراتژی ورود به بازار
• 27. ارزیابی ارزش طول عمر مشتری با رویکرد مدل‌سازی
• 28. تحلیل داده‌های پانل در رفتارشناسی مصرف‌کننده
• 29. مدل‌های انتخاب با داده‌های رتبه‌بندی شده
• 30. روش‌های اعتبارسنجی مدل در محیط آر
• 31. تجسم داده‌های انتخاب و نتایج مدل‌سازی
• 32. گزارش‌دهی مدیریتی از تحلیل‌های رفتار مشتری
• 33. اخلاق در جمع‌آوری و تحلیل داده‌های مشتریان
• 34. رعایت حریم خصوصی در تحلیل‌های کلان داده‌های تجاری
• 35. یکپارچه‌سازی مدل‌های پیش‌بینی با سیستم‌های مدیریت ارتباط با مشتری
• 36. به‌کارگیری نتایج مدل‌سازی در تصمیم‌گیری‌های کلان کسب‌وکار
• 37. حل مسائل پیچیده بازار با استفاده از شبیه‌سازی مونت‌کارلو
• 38. تحلیل اثرات تخفیف و پروموشن‌ها بر انتخاب مشتری
• 39. بررسی خطاهای رایج در مدل‌سازی انتخاب
• 40. مطالعه موردی تحلیل رفتار مصرف‌کننده در بازار ایران
• 41. بهینه‌سازی فرآیند تصمیم‌گیری با استفاده از تحلیل داده‌محور