کتاب تکنیک‌های پیش‌بینی تقاضا با رویکرد مشارکتی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های پیش‌بینی تقاضا با رویکرد مشارکتی

موضوع کلی: امنیت غذایی و کشاورزی پایدار

موضوع میانی: پیش‌بینی تقاضا و عرضه

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پیش‌بینی تقاضا در کسب‌وکار
  • 2. اهمیت پیش‌بینی تقاضا برای تصمیم‌گیری
  • 3. انواع رویکردهای پیش‌بینی تقاضا
  • 4. پیش‌بینی کیفی تقاضا
  • 5. روش‌های کمی پیش‌بینی تقاضا
  • 6. تحلیل سری‌های زمانی پایه
  • 7. مفاهیم آماری در پیش‌بینی تقاضا
  • 8. مقدمه‌ای بر مدل‌های رگرسیون
  • 9. رگرسیون خطی ساده برای پیش‌بینی
  • 10. رگرسیون خطی چندگانه
  • 11. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 12. مقدمه‌ای بر پیش‌بینی مشارکتی
  • 13. نقش مشارکت‌کنندگان در پیش‌بینی
  • 14. مزایای رویکرد مشارکتی
  • 15. چالش‌های پیش‌بینی مشارکتی
  • 16. شناسایی ذینفعان کلیدی در پیش‌بینی
  • 17. جمع‌آوری اطلاعات از ذینفعان
  • 18. روش‌های گردآوری نظرات خبرگان
  • 19. مصاحبه ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
  • 20. پرسشنامه برای جمع‌آوری داده‌های مشارکتی
  • 21. کارگاه‌های پیش‌بینی تقاضا
  • 22. تکنیک دلفی در پیش‌بینی مشارکتی
  • 23. مراحل اجرای تکنیک دلفی
  • 24. مزایا و معایب تکنیک دلفی
  • 25. پیش‌بینی تقاضا بر اساس رفتار مشتری
  • 26. تحلیل داده‌های فروش گذشته
  • 27. شناسایی الگوهای فصلی و روندها
  • 28. مدل‌های نمایی برای پیش‌بینی
  • 29. تکنیک هموارسازی نمایی تک‌متغیره
  • 30. هموارسازی نمایی دو و سه‌متغیره
  • 31. مدل‌های اتورگرسیو (AR)
  • 32. مدل‌های میانگین متحرک (MA)
  • 33. مدل‌های ترکیبی ARMA
  • 34. مدل‌های ARIMA برای پیش‌بینی
  • 35. شناسایی پارامترهای مدل ARIMA
  • 36. بررسی مانده‌های مدل ARIMA
  • 37. پیش‌بینی تقاضا با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 38. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 39. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 40. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 41. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 42. آموزش و اعتبارسنجی مدل‌های شبکه‌های عصبی
  • 43. پیش‌بینی تقاضا با استفاده از ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 44. کاربرد SVM در رگرسیون (SVR)
  • 45. تنظیم پارامترهای مدل SVR
  • 46. پیش‌بینی تقاضا با استفاده از درخت‌های تصمیم
  • 47. مدل‌های جنگل تصادفی (Random Forest)
  • 48. مدل‌های تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 49. ارزیابی و مقایسه مدل‌های یادگیری ماشین
  • 50. مقدمه‌ای بر اقتصاد سنجی در پیش‌بینی تقاضا
  • 51. مدل‌های اقتصاد سنجی برای پیش‌بینی
  • 52. کاربرد متغیرهای اقتصادی در پیش‌بینی تقاضا
  • 53. مدل‌های سری زمانی پویا
  • 54. پیش‌بینی تقاضا در حضور رویدادهای خاص
  • 55. تحلیل تأثیر تبلیغات بر تقاضا
  • 56. مدل‌سازی اثر قیمت بر تقاضا
  • 57. پیش‌بینی تقاضا با در نظر گرفتن رقبا
  • 58. نقش داده‌های کلان (Big Data) در پیش‌بینی تقاضا
  • 59. تحلیل احساسات مشتری از شبکه‌های اجتماعی
  • 60. کاربرد اینترنت اشیاء (IoT) در جمع‌آوری داده‌های تقاضا
  • 61. پیش‌بینی تقاضا در صنعت خرده‌فروشی
  • 62. پیش‌بینی تقاضا در صنعت تولید
  • 63. پیش‌بینی تقاضا در صنعت خدمات
  • 64. پیش‌بینی تقاضا در زنجیره تأمین
  • 65. مدیریت موجودی بر اساس پیش‌بینی تقاضا
  • 66. برنامه‌ریزی تولید بر اساس پیش‌بینی تقاضا
  • 67. بهینه‌سازی حمل‌ونقل با پیش‌بینی تقاضا
  • 68. پیش‌بینی تقاضا در بازارهای مالی (با چارچوب مقررات)
  • 69. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی احتمالات در پیش‌بینی
  • 70. شبیه‌سازی مونت کارلو برای پیش‌بینی تقاضا
  • 71. مدل‌های بیزی در پیش‌بینی تقاضا
  • 72. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در پیش‌بینی
  • 73. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت موجودی
  • 74. پیش‌بینی تقاضا در شرایط عدم قطعیت بالا
  • 75. روش‌های ارزیابی دقت پیش‌بینی
  • 76. معیارهای خطای پیش‌بینی (MAE, MSE, RMSE)
  • 77. معیارهای خطای درصدی (MAPE)
  • 78. آزمون‌های معناداری آماری برای پیش‌بینی
  • 79. تحلیل حساسیت مدل‌های پیش‌بینی
  • 80. مدیریت ریسک در پیش‌بینی تقاضا
  • 81. تکنیک‌های تجسم داده‌ها در پیش‌بینی
  • 82. نرم‌افزارهای آماری و یادگیری ماشین برای پیش‌بینی
  • 83. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی و کشف الگوها
  • 84. کاربرد داده‌کاوی در تحلیل رفتار مشتری
  • 85. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی پیش‌بینی
  • 86. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 87. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 88. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 89. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 90. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 91. مدیریت تغییرات تقاضا (Demand Sensing)
  • 92. بهبود مستمر فرآیند پیش‌بینی
  • 93. نقش فرهنگ سازمانی در پیش‌بینی تقاضا
  • 94. اخلاق در پیش‌بینی تقاضا
  • 95. مسئولیت‌پذیری در پیش‌بینی
  • 96. ملاحظات شرعی در معاملات و پیش‌بینی (با رعایت چارچوب فقه رسمی)
  • 97. اخلاقیات کسب‌وکار در پیش‌بینی تقاضا
  • 98. آیندهٔ پیش‌بینی تقاضا و روندهای نوین
تگ‌ها: امنیت غذایی پیش‌بینی تقاضا پیش‌بینی عرضه تحلیل داده داده‌کاوی کشاورزی پایدار مدل‌سازی تقاضا مدیریت زنجیره تامین نرم‌افزار پیش‌بینی هوش تجاری

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.