کتاب تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis)
موضوع کلی: برنامه نویسی
موضوع میانی: تحلیل داده (Data Analysis)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر تحلیل سبد خرید و اهمیت آن در کسبوکار
- 2. معرفی مفاهیم کلیدی و اصطلاحات تخصصی در Market Basket Analysis
- 3. نقش تحلیل سبد خرید در افزایش فروش و سیستمهای توصیهگر
- 4. بررسی پیشنیازهای نرمافزاری و کتابخانههای پایتون برای تحلیل دادههای تراکنشی
- 5. آمادهسازی، پاکسازی و ساختاردهی دادههای فروشگاهی در پایتون
- 6. مفهوم Support (پشتیبانی) در قواعد انجمنی و روش محاسبه آن
- 7. مفهوم Confidence (اعمینان) در قواعد انجمنی و روش محاسبه آن
- 8. مفهوم Lift (بهرهوری یا کشش) و اهمیت آن در ارزیابی قواعد
- 9. مفهوم Conviction و کاربرد آن در تحلیل قواعد انجمنی
- 10. آشنایی با الگوریتم Apriori و نحوه عملکرد آن در پایتون
- 11. پیادهسازی الگوریتم Apriori با استفاده از کتابخانه mlxtend
- 12. تحلیل نتایج حاصل از اجرای الگوریتم آپریوری روی دادههای فرضی
- 13. آشنایی با الگوریتم FP-Growth و مزایای آن نسبت به آپریوری
- 14. پیادهسازی الگوریتم FP-Growth در پایتون برای دادههای حجیم
- 15. مقایسه عملکردی الگوریتمهای Apriori و FP-Growth
- 16. مفهوم Frequent Itemsets (مجموعهدادههای پرتکرار) و استخراج آنها
- 17. تنظیم پارامترهای آستانه (Thresholds) برای بهبود کیفیت قواعد
- 18. مدیریت و فیلتر کردن قواعد انجمنی زائد یا کمارزش
- 19. شناسایی محصولات مکمل (Complementary Products) بر اساس قواعد
- 20. شناسایی محصولات جایگزین (Substitute Products) از روی تراکنشها
- 21. تحلیل سبد خرید مبتنی بر زمان (Time-based Market Basket Analysis)
- 22. بررسی تاثیر مناسبتها و فصلها بر الگوهای خرید مشتریان
- 23. تحلیل سبد خرید بر اساس دستهبندیهای مختلف محصولی (Product Categories)
- 24. تحلیل رفتار خرید مشتریان وفادار در مقایسه با مشتریان عادی
- 25. بررسی سبد خرید در فروشگاههای آنلاین در مقایسه با فروشگاههای فیزیکی
- 26. آمادهسازی دادههای تراکنشی برای تحلیل سبد خرید در زبان R
- 27. پیادهسازی الگوریتمهای قواعد انجمنی با استفاده از پکیج arules در R
- 28. مصورسازی قواعد انجمنی با نمودارهای پراکندگی (Scatter Plots)
- 29. مصورسازی قواعد با استفاده از گرافهای شبکهای (Network Graphs) در پایتون
- 30. مصورسازی ماتریسی قواعد انجمنی برای درک بهتر روابط پیچیده
- 31. تحلیل سبد خرید چندسطحی (Multi-level Market Basket Analysis)
- 32. تحلیل سبد خرید با در نظر گرفتن تعداد و حجم اقلام خریداریشده
- 33. بررسی الگوهای تخفیف و پروموشنها با استفاده از تحلیل سبد خرید
- 34. بهینهسازی چیدمان قفسهها در فروشگاه فیزیکی مبتنی بر تحلیل سبد خرید
- 35. بهینهسازی چیدمان صفحات محصول در وبسایت بر اساس الگوهای خرید
- 36. طراحی سیستمهای پیشنهاددهنده محصول (Product Recommender Systems) پایه
- 37. طراحی سیستمهای پیشنهاددهنده لحظهای در سبد خرید آنلاین (Cart Recommendations)
- 38. تحلیل سبد خرید برای اجرای کمپینهای بازاریابی ترکیبی (Cross-selling)
- 39. طراحی بستههای تخفیفی و باندلینگ محصولات (Product Bundling) بر اساس قواعد
- 40. تحلیل سبد خرید برای پیشبینی ریزش مشتریان و بازگشت آنها
- 41. مدیریت موجودی انبار بر اساس الگوهای کشفشده در سبد خرید
- 42. بررسی چالشهای مقیاسپذیری در تحلیل سبد خرید دادههای کلان (Big Data)
- 43. استفاده از پایگاههای داده NoSQL و ابزارهای توزیعشده برای تحلیل تراکنشها
- 44. تحلیل سبد خرید بلادرنگ (Real-time Market Basket Analysis) با استریمینگ دادهها
- 45. بررسی خطاهای رایج در تفسیر قواعد انجمنی و راههای جلوگیری از آنها
- 46. ارزیابی سودآوری قواعد انجمنی کشفشده به جای صرفاً تکیه بر آمار
- 47. تحلیل سبد خرید در صنعت خردهفروشی مواد غذایی (Supermarkets)
- 48. تحلیل سبد خرید در فروشگاههای پوشاک و مد (Fashion Retail)
- 49. تحلیل سبد خرید در داروخانهها و محصولات سلامتمحور
- 50. تحلیل سبد خرید در صنعت کتاب و محصولات فرهنگی
- 51. تحلیل سبد خرید در پلتفرمهای تجارت الکترونیک چندمحصولی
- 52. پاکسازی پیشرفته دادههای از دست رفته و مقادیر پرت در تراکنشها
- 53. مدیریت شناسههای مشتری و تحلیل خریدهای مهمان (Guest Checkout Analysis)
- 54. بررسی تاثیر قیمتگذاری پویا بر الگوهای سبد خرید
- 55. تحلیل سبد خرید مبتنی بر خوشهبندی مشتریان (Customer Segmentation & MBA)
- 56. ترکیب تحلیل سبد خرید با مدلهای یادگیری ماشین نظارتشده
- 57. بررسی حریم خصوصی و امنیت دادههای تراکنشی مشتریان
- 58. استفاده از تحلیل سبد خرید در استراتژیهای وفاداری مشتری (Loyalty Programs)
- 59. پیادهسازی پایپلاین خودکار برای اجرای دورهای تحلیل سبد خرید
- 60. گزارشدهی نتایج تحلیل سبد خرید به مدیران کسبوکار و تصمیمگیرندگان
تگها:
Apriori Algorithm
Association Rules
Cross-selling
Data Analysis
Market Basket Analysis
الگوریتم FP-Growth
الگوریتم آپریوری
بازاریابی دیجیتال
پایتون در تحلیل داده
پکیج mlxtend
تحلیل سبد خرید
دادههای تراکنشی
سیستم پیشنهاددهنده
علم داده
قواعد انجمنی
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.