کتاب جامع تحلیل پیش‌بینی‌کننده با نرم‌افزار SAS: از طراحی تا عملیاتی‌سازی مدل‌های هوشمند با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع تحلیل پیش‌بینی‌کننده با نرم‌افزار SAS: از طراحی تا عملیاتی‌سازی مدل‌های هوشمند

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل‌های پیشرفته (Data Science & Advanced Analytics)

موضوع میانی: تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده و مدل‌سازی آماری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی تحلیل پیش‌بینی‌کننده و جایگاه آن در تصمیم‌گیری سازمانی
• 2. آشنایی با محیط نرم‌افزاری SAS و ساختار داده‌ها
• 3. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها در محیط SAS
• 4. مدیریت مقادیر مفقود و پاک‌سازی داده‌های نویزدار
• 5. تحلیل اکتشافی داده‌ها و شناسایی الگوهای آماری
• 6. روش‌های آماری توصیفی و استنباطی در علوم داده
• 7. مفاهیم بنیادی رگرسیون خطی ساده و چندگانه
• 8. پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون در نرم‌افزار SAS
• 9. ارزیابی دقت مدل‌های رگرسیون و تحلیل باقی‌مانده‌ها
• 10. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک برای متغیرهای پاسخ طبقه‌ای
• 11. تفسیر ضرایب و نسبت‌های شانس در مدل‌های لجستیک
• 12. روش‌های انتخاب متغیر و کاهش ابعاد در مدل‌سازی
• 13. کاربرد تحلیل مؤلفه‌های اصلی در ساده‌سازی داده‌ها
• 14. الگوریتم‌های درخت تصمیم و قوانین دسته‌بندی
• 15. بهینه‌سازی درخت‌های تصمیم و جلوگیری از بیش‌برازش
• 16. مقدمه‌ای بر مدل‌های جنگل تصادفی و تقویت گرادیان
• 17. تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی روندهای آتی
• 18. مدل‌های میانگین متحرک و خودهمبسته در تحلیل زمانی
• 19. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی با ماتریس درهم‌ریختگی
• 20. منحنی‌های ROC و شاخص‌های سنجش اعتبار مدل
• 21. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع در مدل‌سازی آماری
• 22. تکنیک‌های خوشه‌بندی و بخش‌بندی داده‌های مشتریان
• 23. تحلیل بقا و کاربردهای آن در پیش‌بینی نرخ ریزش
• 24. آماده‌سازی مدل برای استقرار در محیط عملیاتی
• 25. مدیریت جریان کاری و اتوماسیون تحلیل‌ها در SAS
• 26. تولید گزارش‌های مدیریتی از خروجی مدل‌های تحلیلی
• 27. نظارت بر عملکرد مدل و پایش دقت در گذر زمان
• 28. اصول اخلاقی در تحلیل داده‌ها و حفظ حریم خصوصی
• 29. کاربرد تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده در مدیریت ریسک مالی
• 30. پیاده‌سازی مدل‌های امتیازبندی اعتباری در بانکداری
• 31. بهینه‌سازی زنجیره تأمین با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی
• 32. تحلیل رفتار مصرف‌کننده و پیش‌بینی تقاضا در بازار
• 33. استفاده از SAS Enterprise Miner در پروژه‌های پیشرفته
• 34. یکپارچه‌سازی مدل‌های SAS با پایگاه‌های داده سازمانی
• 35. خلاصه‌سازی و مستندسازی پروژه‌های علوم داده