کتاب قیمتگذاری پویا با MacroML؛ از مدلسازی تقاضا تا بهینهسازی قیمت با یادگیری ماشین با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره قیمتگذاری پویا با MacroML؛ از مدلسازی تقاضا تا بهینهسازی قیمت با یادگیری ماشین
موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در اقتصاد و تصمیمگیری
موضوع میانی: مدلسازی اقتصادی و یادگیری ماشین برای قیمتگذاری پویا
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی قیمتگذاری پویا و تصمیمگیری مبتنی بر داده
- 2. تفاوت قیمتگذاری ثابت و قیمتگذاری پویا
- 3. ساختار مسئله قیمتگذاری پویا
- 4. نقش یادگیری ماشین در مدلهای قیمتگذاری
- 5. آشنایی با چارچوب MacroML
- 6. دادههای موردنیاز برای مدلهای قیمتگذاری پویا
- 7. تعریف متغیر هدف در مدلسازی قیمت
- 8. مهندسی ویژگی برای مدلهای تقاضا
- 9. ویژگیهای زمانی در پیشبینی تقاضا
- 10. ویژگیهای مشتری و بخشبندی بازار
- 11. ویژگیهای محصول و ترکیب کالا
- 12. ویژگیهای رقابتی و قیمت رقبا
- 13. مدلسازی اثر قیمت بر تقاضا
- 14. کشش قیمتی تقاضا
- 15. کشش متقاطع و اثر قیمت محصولات جایگزین
- 16. شناسایی رابطه میان قیمت و تقاضا
- 17. مشکل درونزایی در دادههای قیمتگذاری
- 18. تفکیک همبستگی و رابطه علّی در قیمتگذاری
- 19. آمادهسازی دادههای تاریخی قیمت و فروش
- 20. پاکسازی دادههای تراکنشی برای مدلسازی
- 21. مدیریت دادههای گمشده و پرت
- 22. ساخت مجموعه داده آموزش و ارزیابی
- 23. اعتبارسنجی زمانی در مدلهای قیمتگذاری
- 24. انتخاب متغیرهای مؤثر بر تقاضا
- 25. رگرسیون خطی برای مدلسازی تقاضا
- 26. رگرسیون غیرخطی برای روابط قیمت و تقاضا
- 27. مدلهای درخت تصمیم برای پیشبینی تقاضا
- 28. مدلهای Ensemble برای قیمتگذاری
- 29. Gradient Boosting در مدلهای تقاضا
- 30. مدلهای یادگیری عمیق برای پیشبینی تقاضا
- 31. مقایسه مدلهای آماری و یادگیری ماشین
- 32. انتخاب مدل مناسب برای قیمتگذاری پویا
- 33. تنظیم ابرپارامترهای مدلهای قیمتگذاری
- 34. جلوگیری از بیشبرازش در مدلهای تقاضا
- 35. تفسیرپذیری مدلهای یادگیری ماشین
- 36. تحلیل اهمیت ویژگیها در مدل قیمتگذاری
- 37. SHAP و تفسیر اثر متغیرهای قیمت
- 38. برآورد تقاضای مشروط به قیمت
- 39. پیشبینی تقاضا در سناریوهای مختلف قیمت
- 40. ساخت تابع تقاضا برای بهینهسازی
- 41. تبدیل پیشبینی تقاضا به تصمیم قیمت
- 42. مدلسازی درآمد بهعنوان تابعی از قیمت
- 43. مدلسازی سود و هزینه در قیمتگذاری
- 44. تابع هدف در مسئله قیمتگذاری
- 45. قیدهای عملیاتی در تعیین قیمت
- 46. قیمتگذاری با محدودیت موجودی
- 47. قیمتگذاری با محدودیت ظرفیت
- 48. قیمتگذاری با محدودیت حاشیه سود
- 49. قیمتگذاری با درنظرگرفتن هزینه متغیر
- 50. بهینهسازی تکمحصولی قیمت
- 51. بهینهسازی همزمان قیمت چند محصول
- 52. قیمتگذاری سبد محصولات
- 53. اثر جایگزینی میان محصولات در بهینهسازی قیمت
- 54. قیمتگذاری در بازارهای رقابتی
- 55. مدلسازی واکنش رقبا به تغییر قیمت
- 56. پیشبینی قیمت رقبا با یادگیری ماشین
- 57. قیمتگذاری پویا در بازارهای چندبخشی
- 58. بخشبندی مشتریان برای قیمتگذاری
- 59. قیمتگذاری شخصیسازیشده
- 60. مدلسازی ناهمگنی حساسیت قیمتی مشتریان
- 61. قیمتگذاری بر اساس ارزش ادراکشده
- 62. قیمتگذاری وابسته به زمان
- 63. قیمتگذاری در شرایط تقاضای فصلی
- 64. مدلسازی اثر رویدادها بر تقاضا
- 65. قیمتگذاری در شرایط عدم قطعیت
- 66. پیشبینی تقاضای احتمالی
- 67. مدیریت ریسک در تصمیمهای قیمتگذاری
- 68. قیمتگذاری با اطلاعات ناقص
- 69. بهینهسازی قیمت با پیشبینی احتمالاتی
- 70. قیمتگذاری و مدیریت موجودی بهصورت همزمان
- 71. اتصال مدل تقاضا به مدل موجودی
- 72. بهینهسازی چنددورهای قیمت
- 73. برنامهریزی قیمت در افق زمانی بلندمدت
- 74. قیمتگذاری و تخصیص منابع
- 75. مدلهای سری زمانی برای تقاضای پویا
- 76. ترکیب پیشبینی سری زمانی و یادگیری ماشین
- 77. مدلسازی تغییر رژیم در تقاضا
- 78. تشخیص تغییر رفتار بازار
- 79. بهروزرسانی مدل قیمتگذاری با دادههای جدید
- 80. یادگیری آنلاین در قیمتگذاری پویا
- 81. Adaptive Pricing و تنظیم مستمر قیمت
- 82. Multi-Armed Bandit برای کشف قیمت مناسب
- 83. تعادل اکتشاف و بهرهبرداری در قیمتگذاری
- 84. Reinforcement Learning برای قیمتگذاری
- 85. تعریف حالت، عمل و پاداش در قیمتگذاری
- 86. طراحی سیاست قیمتگذاری مبتنی بر یادگیری تقویتی
- 87. مقایسه قیمتگذاری نظارتشده و یادگیری تقویتی
- 88. آزمون A/B برای سیاستهای قیمتگذاری
- 89. طراحی آزمایش برای سنجش اثر قیمت
- 90. اندازهگیری اثر تغییر قیمت بر فروش
- 91. تحلیل Counterfactual در قیمتگذاری
- 92. پیشبینی سناریوی «اگر قیمت تغییر کند»
- 93. ارزیابی سیاستهای قیمتگذاری قبل از اجرا
- 94. شبیهسازی بازار برای آزمون سیاست قیمت
- 95. ارزیابی عملکرد مدل با معیارهای پیشبینی
- 96. معیارهای اقتصادی برای ارزیابی قیمتگذاری
- 97. اندازهگیری درآمد افزایشی حاصل از مدل
- 98. اندازهگیری سود افزایشی حاصل از مدل
- 99. مقایسه قیمت بهینه با قیمت واقعی
- 100. تحلیل حساسیت تصمیم قیمتگذاری
تگها:
Dynamic Pricing
Elasticity قیمت
Machine Learning
MacroML
Pricing Optimization
Reinforcement Learning
اقتصادسنجیแมชชีน لرنینگ
الگوریتم قیمتگذاری
بهینهسازی قیمت
پیشبینی تقاضا
قیمتگذاری پویا
قیمتگذاری هوشمند
مدلسازی تقاضا
هوش مصنوعی در اقتصاد
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.