کتاب تحلیل و پیش‌بینی الگوهای خرید با کارت‌های بانکی در محیط نرم‌افزاری R (مطابق با ضوابط نظام بانکی کشور) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
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 تحلیل و پیش‌بینی الگوهای خرید با کارت‌های بانکی در محیط نرم‌افزاری R (مطابق با ضوابط نظام بانکی کشور)

موضوع کلی: تحلیل داده‌های مالی و کسب‌وکار با استفاده از زبان برنامه‌نویسی R

موضوع میانی: مدل‌سازی پیش‌بینانه و تحلیل رفتار مشتریان در حوزه خدمات بانکی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی محیط برنامه‌نویسی R و کاربرد آن در تحلیل‌های مالی
  • 2. آشنایی با ساختار داده‌های تراکنش‌های بانکی
  • 3. نصب و آماده‌سازی بسته‌های آماری مورد نیاز در محیط R
  • 4. فراخوانی و پاک‌سازی داده‌های تراکنش‌های مشتریان
  • 5. مدیریت مقادیر مفقود و داده‌های پرت در سوابق بانکی
  • 6. بررسی توصیفی الگوهای خرید مشتریان با توابع آماری
  • 7. مصورسازی داده‌های خرید با استفاده از بسته ggplot2
  • 8. تحلیل فراوانی تراکنش‌های بانکی در بازه‌های زمانی مختلف
  • 9. بخش‌بندی مشتریان بر اساس میزان تراکنش‌ها
  • 10. تحلیل خوشه‌ای (Clustering) برای شناسایی گروه‌های مشتریان
  • 11. معرفی متغیرهای موثر در رفتار خرید مشتریان بانکی
  • 12. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌سازی پیش‌بینانه
  • 13. تقسیم‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و آزمون
  • 14. مبانی رگرسیون لجستیک در پیش‌بینی رفتار مشتریان
  • 15. ارزیابی دقت مدل‌های پیش‌بینانه در محیط R
  • 16. تحلیل درخت تصمیم برای طبقه‌بندی الگوهای خرید
  • 17. استفاده از الگوریتم جنگل تصادفی برای بهبود پیش‌بینی
  • 18. بررسی نرخ ریزش مشتریان بر اساس الگوهای تراکنشی
  • 19. تحلیل همبستگی میان تراکنش‌های خرید و ویژگی‌های دموگرافیک
  • 20. شناسایی الگوهای خرید فصلی و دوره‌ای
  • 21. اعتبارسنجی مدل‌های آماری مطابق با استانداردهای بانکی
  • 22. پیاده‌سازی مدل‌های امتیازدهی اعتباری ساده
  • 23. تحلیل ریسک در رفتارهای خرید غیرمتعارف
  • 24. گزارش‌گیری خودکار از تحلیل‌های مالی با استفاده از R Markdown
  • 25. مصورسازی پیشرفته برای ارائه نتایج به مدیریت بانکی
  • 26. نکات ایمنی و حفاظتی در کار با داده‌های حساس مشتریان
  • 27. رعایت حریم خصوصی و محرمانگی داده‌ها در تحلیل‌های آماری
  • 28. بهینه‌سازی کدهای R برای پردازش حجم بالای تراکنش‌ها
  • 29. تفسیر نتایج مدل‌سازی در چارچوب سیاست‌های بانک مرکزی
  • 30. کاربرد یادگیری ماشین در شناسایی الگوهای خرید هدفمند
  • 31. ارائه راهکارهای تحلیل داده‌محور برای بهبود خدمات بانکی
  • 32. بررسی تعامل میان ابزارهای نوین پرداخت و رفتار مشتری
  • 33. تحلیل وفاداری مشتریان بر اساس تداوم تراکنش‌ها
  • 34. شبیه‌سازی سناریوهای مختلف خرید در محیط نرم‌افزاری
  • 35. مستندسازی فرآیندهای تحلیل داده مطابق با استانداردهای سازمانی
  • 36. بازبینی و بازنگری مدل‌های پیش‌بینانه در بازه‌های زمانی منظم
تگ‌ها: پیش‌بینی الگوهای خرید تحلیل آماری با R تحلیل تراکنش‌های مالی تحلیل داده‌های بانکی داده‌کاوی مالی رفتارشناسی مشتریان زبان برنامه‌نویسی R علم داده در امور بانکی مدل‌سازی پیش‌بینانه هوش تجاری در بانکداری

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.