کتاب پیش‌بینی تقاضا و بهینه‌سازی موجودی کالا با تحلیل پیش‌بینی 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 پیش‌بینی تقاضا و بهینه‌سازی موجودی کالا با تحلیل پیش‌بینی

موضوع کلی: تجارت الکترونیک و خرده‌فروشی

موضوع میانی: تحلیل داده و پیش‌بینی در خرده‌فروشی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل پیش‌بینی در خرده‌فروشی
  • 2. اهمیت پیش‌بینی تقاضا برای مدیریت موجودی
  • 3. انواع داده‌های مورد نیاز برای پیش‌بینی تقاضا
  • 4. جمع‌آوری و پاکسازی داده‌های فروش
  • 5. شناسایی الگوهای فصلی در داده‌های خرده‌فروشی
  • 6. تحلیل روند (Trend Analysis) در داده‌های فروش
  • 7. تاثیر رویدادهای خاص (مانند تعطیلات) بر تقاضا
  • 8. مقدمه‌ای بر مدل‌های سری زمانی
  • 9. مدل ARIMA: مفاهیم و کاربردها
  • 10. مدل Exponential Smoothing: مفاهیم و کاربردها
  • 11. انتخاب مدل مناسب سری زمانی برای پیش‌بینی تقاضا
  • 12. ارزیابی عملکرد مدل‌های سری زمانی
  • 13. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی
  • 14. رگرسیون خطی چندگانه برای پیش‌بینی تقاضا
  • 15. متغیرهای تاثیری در تقاضای خرده‌فروشی
  • 16. انتخاب متغیرهای مناسب برای مدل رگرسیونی
  • 17. ارزیابی عملکرد مدل‌های رگرسیونی
  • 18. مقدمه‌ای بر درخت‌های تصمیم‌گیری
  • 19. درخت‌های تصمیم‌گیری برای پیش‌بینی تقاضا
  • 20. اهمیت Feature Engineering در درخت‌های تصمیم‌گیری
  • 21. ارزیابی عملکرد درخت‌های تصمیم‌گیری
  • 22. مقدمه‌ای بر جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 23. جنگل‌های تصادفی برای پیش‌بینی تقاضا
  • 24. بهینه‌سازی پارامترهای جنگل‌های تصادفی
  • 25. ارزیابی عملکرد جنگل‌های تصادفی
  • 26. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 27. شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی تقاضا
  • 28. انواع شبکه‌های عصبی مناسب برای داده‌های سری زمانی
  • 29. بهینه‌سازی ساختار شبکه عصبی
  • 30. ارزیابی عملکرد شبکه‌های عصبی
  • 31. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 32. یادگیری تقویتی برای مدیریت موجودی پویا
  • 33. مفاهیم کلیدی در یادگیری تقویتی
  • 34. پیاده‌سازی یک سیستم مدیریت موجودی مبتنی بر یادگیری تقویتی
  • 35. استفاده از داده‌های خارجی (مانند آب و هوا) در پیش‌بینی تقاضا
  • 36. تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis) و تاثیر آن بر پیش‌بینی
  • 37. پیش‌بینی تقاضا برای محصولات جدید
  • 38. مدیریت تقاضای متغیر و نامنظم
  • 39. پیش‌بینی تقاضا در شرایط تبلیغات و تخفیف‌ها
  • 40. تاثیر شبکه‌های اجتماعی بر تقاضا
  • 41. مدیریت موجودی ایمن (Safety Stock)
  • 42. محاسبه نقطه سفارش (Reorder Point)
  • 43. مدل‌های بهینه‌سازی موجودی (EOQ, EPQ)
  • 44. ارتباط بین پیش‌بینی تقاضا و بهینه‌سازی موجودی
  • 45. استفاده از شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) برای ارزیابی پیش‌بینی
  • 46. ابزارهای نرم‌افزاری برای تحلیل پیش‌بینی و مدیریت موجودی
  • 47. Python برای تحلیل پیش‌بینی در خرده‌فروشی
  • 48. R برای تحلیل پیش‌بینی در خرده‌فروشی
  • 49. استفاده از Cloud Computing برای تحلیل پیش‌بینی
  • 50. مقدمه‌ای بر Big Data و Hadoop در تحلیل پیش‌بینی
  • 51. پیش‌بینی تقاضا با استفاده از داده‌های جغرافیایی
  • 52. تحلیل Sentiment مشتریان و تاثیر آن بر تقاضا
  • 53. پیش‌بینی تقاضا برای فروش چند کاناله (Omnichannel)
  • 54. بهینه‌سازی زنجیره تامین با استفاده از تحلیل پیش‌بینی
  • 55. مدیریت بازگشت کالا (Returns) با استفاده از پیش‌بینی
  • 56. پیش‌بینی تقاضا در شرایط بحران و اختلالات
  • 57. تفسیر و ارائه نتایج پیش‌بینی به مدیران
  • 58. چالش‌ها و محدودیت‌های تحلیل پیش‌بینی در خرده‌فروشی
  • 59. آینده تحلیل پیش‌بینی در خرده‌فروشی
تگ‌ها: ARIMA data science demand forecasting exponential smoothing forecasting inventory management machine learning predictive analytics python r retail retail analytics stock optimization supply chain time series

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.