کتاب تحلیل و مدیریت داده‌های فروشگاهی با استفاده از کتابخانه‌های NumPy و Pandas در پایتون 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 مدیریت داده‌های فروشگاهی با استفاده از کتابخانه‌های NumPy و Pandas در پایتون

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل‌های آماری

موضوع میانی: تحلیل داده‌های کسب‌وکار و مدیریت فروش

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی تحلیل داده در محیط کسب‌وکار و نقش پایتون
  • 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون برای تحلیل داده
  • 3. آشنایی با ساختار داده‌های کتابخانه NumPy و آرایه‌ها
  • 4. عملیات ریاضی و آماری پایه با آرایه‌های NumPy
  • 5. مدیریت داده‌های فروشگاهی با استفاده از Pandas Series
  • 6. کار با چارچوب داده یا DataFrame در تحلیل فروش
  • 7. وارد کردن داده‌های فروش از فایل‌های CSV و Excel
  • 8. پاک‌سازی داده‌های ناقص و مدیریت مقادیر خالی در گزارش‌های فروش
  • 9. انتخاب و فیلتر کردن ستون‌ها و ردیف‌های داده‌های تراکنش
  • 10. تغییر نام و سازمان‌دهی ستون‌های اطلاعات مشتریان
  • 11. ادغام جداول داده‌های محصولات و فاکتورهای فروش
  • 12. گروه‌بندی داده‌های فروش بر اساس بازه‌های زمانی
  • 13. محاسبه شاخص‌های کلیدی عملکرد فروش با توابع تجمعی
  • 14. تحلیل روند فروش محصولات در بازه‌های ماهانه و فصلی
  • 15. شناسایی پرفروش‌ترین و کم‌فروش‌ترین کالاها
  • 16. تحلیل رفتار خرید مشتریان با استفاده از داده‌های تراکنشی
  • 17. استفاده از توابع شرطی برای طبقه‌بندی مشتریان
  • 18. کار با داده‌های زمانی و تقویم در تحلیل‌های فروشگاهی
  • 19. محاسبه میانگین و انحراف معیار در سبد خرید مشتریان
  • 20. اعمال توابع سفارشی بر روی داده‌های مالی فروش
  • 21. تحلیل توزیع قیمت محصولات و نرخ سودآوری
  • 22. پیوستن جداول داده‌های انبار و فروش برای مدیریت موجودی
  • 23. شناسایی الگوهای خرید تکراری مشتریان
  • 24. کار با سری‌های زمانی برای پیش‌بینی تقاضای بازار
  • 25. مدیریت داده‌های پرت و خطاهای ورود در تراکنش‌ها
  • 26. نمایش تصویری روند فروش با استفاده از کتابخانه‌های مکمل
  • 27. خروجی گرفتن از گزارش‌های تحلیل شده در قالب‌های استاندارد
  • 28. بهینه‌سازی مصرف حافظه در پردازش حجم بالای داده‌های فروش
  • 29. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری ساده برای تحلیل سبد خرید
  • 30. اصول اخلاقی و حفظ محرمانگی داده‌های مشتریان در تحلیل‌های کسب‌وکار
تگ‌ها: آموزش پایتون کاربردی پاکسازی داده‌ها تحلیل آماری داده‌ها تحلیل داده‌های فروشگاهی تحلیل کسب‌وکار علوم داده با پایتون کتابخانه NumPy کتابخانه Pandas مدیریت داده‌های خرده‌فروشی هوش تجاری با پایتون

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.