کتاب تحلیل کوهورت و پیش‌بینی استراتژیک: مدل‌سازی پیشرفته سری‌های زمانی دو بعدی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل کوهورت و پیش‌بینی استراتژیک: مدل‌سازی پیشرفته سری‌های زمانی دو بعدی

موضوع کلی: علم داده

موضوع میانی: تحلیل سری‌های زمانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی علم داده و تحلیل
• 2. آشنایی با سری‌های زمانی: مفاهیم و کاربردها
• 3. تحلیل کوهورت: تعریف، اهمیت و کاربردها
• 4. داده‌های کوهورت: جمع‌آوری، سازماندهی و پیش‌پردازش
• 5. انواع کوهورت: ایستا، پویا و ترکیبی
• 6. متریک‌های کلیدی در تحلیل کوهورت
• 7. مصورسازی داده‌های کوهورت: نمودارها و داشبوردها
• 8. شاخص‌های عملکرد کلیدی (KPIs) در تحلیل کوهورت
• 9. تحلیل بقا و تحلیل رگرسیونی در کوهورت
• 10. مقدمه‌ای بر پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 11. مدل‌های کلاسیک سری‌های زمانی: ARIMA و خانواده آن
• 12. تخمین پارامترهای مدل ARIMA
• 13. ارزیابی و انتخاب مدل ARIMA مناسب
• 14. مدل‌های هموارسازی نمایی (Exponential Smoothing)
• 15. مدل‌های Holt-Winters: فصلی و غیر فصلی
• 16. مفاهیم اولیه یادگیری ماشین برای سری‌های زمانی
• 17. رگرسیون خطی و غیرخطی برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 18. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی در تحلیل سری‌های زمانی
• 19. شبکه‌های عصبی: مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 20. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) برای سری‌های زمانی
• 21. شبکه‌های حافظه بلندمدت (LSTMs)
• 22. شبکه‌های دروازه‌ای تکرارشونده (GRUs)
• 23. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های یادگیری عمیق
• 24. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای سری‌های زمانی
• 25. معرفی سری‌های زمانی دو بعدی (2D Time Series)
• 26. تبدیل داده‌های کوهورت به فرمت سری زمانی دو بعدی
• 27. ماتریس‌های کوهورت و ساختارهای داده‌ای دو بعدی
• 28. استخراج ویژگی از سری‌های زمانی دو بعدی
• 29. تحلیل بصری سری‌های زمانی دو بعدی
• 30. الگوهای بصری در ماتریس‌های کوهورت
• 31. تشخیص ناهنجاری در داده‌های کوهورت با استفاده از روش‌های دو بعدی
• 32. روش‌های کاهش ابعاد برای سری‌های زمانی دو بعدی
• 33. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) برای سری‌های زمانی دو بعدی
• 34. تحلیل مولفه‌های مستقل (ICA) برای سری‌های زمانی دو بعدی
• 35. خوشه‌بندی داده‌های کوهورت با استفاده از الگوریتم‌های دو بعدی
• 36. الگوریتم‌های K-Means و سلسله مراتبی برای داده‌های دو بعدی
• 37. الگوریتم‌های DBSCAN و OPTICS برای داده‌های دو بعدی
• 38. ادغام تحلیل کوهورت و سری‌های زمانی دو بعدی
• 39. پیش‌بینی مبتنی بر تحلیل کوهورت با استفاده از مدل‌های دو بعدی
• 40. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی دو بعدی
• 41. بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بینی دو بعدی
• 42. مقایسه مدل‌های تک بعدی و دو بعدی در پیش‌بینی کوهورت
• 43. مدل‌سازی عوامل خارجی موثر بر کوهورت
• 44. ادغام داده‌های خارجی در مدل‌های پیش‌بینی دو بعدی
• 45. تحلیل سناریو و شبیه‌سازی در پیش‌بینی کوهورت
• 46. کاربرد تحلیل کوهورت و پیش‌بینی دو بعدی در بازاریابی
• 47. کاربرد تحلیل کوهورت و پیش‌بینی دو بعدی در مدیریت محصول
• 48. کاربرد تحلیل کوهورت و پیش‌بینی دو بعدی در مالی
• 49. کاربرد تحلیل کوهورت و پیش‌بینی دو بعدی در منابع انسانی
• 50. کاربرد تحلیل کوهورت و پیش‌بینی دو بعدی در زنجیره تامین
• 51. مدل‌های رگرسیونی برای سری‌های زمانی دو بعدی
• 52. مدل‌های خطی تعمیم یافته (GLMs) برای سری‌های زمانی دو بعدی
• 53. مدل‌های رگرسیونی غیر پارامتری برای سری‌های زمانی دو بعدی
• 54. مدل‌سازی وابستگی فضایی در سری‌های زمانی دو بعدی
• 55. مدل‌های خودرگرسیونی فضایی (SAR)
• 56. مدل‌های میانگین متحرک فضایی (SMA)
• 57. مدل‌های ترکیبی فضایی-زمانی
• 58. کاربرد شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs) در تحلیل سری‌های زمانی دو بعدی
• 59. معماری‌های CNN برای داده‌های کوهورت
• 60. بهینه‌سازی عملکرد CNNs برای پیش‌بینی
• 61. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در مدل‌های CNN
• 62. کاربرد شبکه‌های عصبی بازگشتی دو بعدی (2D-RNNs)
• 63. معماری‌های 2D-RNN برای داده‌های کوهورت
• 64. چالش‌ها و محدودیت‌های 2D-RNNs
• 65. ترکیب CNN و RNN برای تحلیل سری‌های زمانی دو بعدی
• 66. تفسیرپذیری مدل‌های پیش‌بینی دو بعدی
• 67. روش‌های توضیح‌پذیری مدل‌های یادگیری ماشین (Explainable AI - XAI)
• 68. اهمیت ویژگی (Feature Importance) در مدل‌های دو بعدی
• 69. ارزیابی عدم قطعیت در پیش‌بینی
• 70. روش‌های ارزیابی ریسک در پیش‌بینی کوهورت
• 71. مدل‌سازی احتمالی برای سری‌های زمانی دو بعدی
• 72. رویکردهای بیزی در پیش‌بینی کوهورت
• 73. پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی دو بعدی در پایتون
• 74. استفاده از کتابخانه‌های TensorFlow و PyTorch
• 75. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها با استفاده از GPU
• 76. استقرار مدل‌های پیش‌بینی دو بعدی در محیط عملیاتی
• 77. ساخت API برای دسترسی به مدل‌های پیش‌بینی
• 78. مقیاس‌پذیری مدل‌های پیش‌بینی دو بعدی
• 79. مطالعه موردی: پیش‌بینی نرخ حفظ مشتری (Customer Retention)
• 80. مطالعه موردی: پیش‌بینی میزان فروش بر اساس کوهورت
• 81. مطالعه موردی: پیش‌بینی ارزش طول عمر مشتری (Customer Lifetime Value - CLTV)
• 82. مطالعه موردی: پیش‌بینی ریسک اعتباری
• 83. مطالعه موردی: پیش‌بینی شیوع بیماری
• 84. مسائل اخلاقی در استفاده از تحلیل کوهورت و پیش‌بینی
• 85. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 86. سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
• 87. مسئولیت‌پذیری در پیش‌بینی
• 88. روندهای آینده در تحلیل کوهورت و پیش‌بینی
• 89. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در تحلیل کوهورت
• 90. تحلیل گراف (Graph Analysis) برای داده‌های کوهورت
• 91. خودکارسازی فرآیند پیش‌بینی
• 92. ابزارهای پیشرفته مصورسازی داده‌های کوهورت
• 93. مدیریت چرخه حیات مدل‌های پیش‌بینی
• 94. مدیریت داده‌های بزرگ در تحلیل کوهورت
• 95. محاسبات ابری برای پیش‌بینی
• 96. چالش‌ها و راهکارهای عملی در پیاده‌سازی تحلیل کوهورت و پیش‌بینی دو بعدی
• 97. آینده تحلیل کوهورت و پیش‌بینی استراتژیک