کتاب کاربرد مدلهای Exponential Smoothing در مدیریت موجودی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره کاربرد مدلهای Exponential Smoothing در مدیریت موجودی
موضوع کلی: آمار کاربردی و ابزارهای نرمافزاری
موضوع میانی: سریهای زمانی
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر مدیریت موجودی و اهمیت پیشبینی تقاضا
- 2. مفاهیم پایه سریهای زمانی در مدیریت موجودی
- 3. بررسی روشهای سنتی پیشبینی تقاضا و محدودیتها
- 4. آشنایی با مدلهای Exponential Smoothing (ES)
- 5. مدل Simple Exponential Smoothing (SES): مفاهیم و کاربرد
- 6. محاسبه پارامتر α در مدل SES
- 7. ارزیابی عملکرد مدل SES
- 8. مدل Double Exponential Smoothing (DES): مفاهیم و کاربرد
- 9. محاسبه پارامترهای α و β در مدل DES
- 10. ارزیابی عملکرد مدل DES
- 11. مدل Triple Exponential Smoothing (TES) یا Holt-Winters: مفاهیم و کاربرد
- 12. محاسبه پارامترهای α، β و γ در مدل TES
- 13. ارزیابی عملکرد مدل TES
- 14. انتخاب مدل ES مناسب بر اساس ویژگیهای داده
- 15. تحلیل دادههای سری زمانی و تشخیص الگوها (Trend, Seasonality)
- 16. پیادهسازی مدلهای ES در Excel
- 17. پیادهسازی مدلهای ES در R
- 18. پیادهسازی مدلهای ES در Python
- 19. استفاده از کتابخانه Statsmodels در Python برای ES
- 20. پیشبینی تقاضا با استفاده از مدلهای ES در پایتون
- 21. تحلیل حساسیت مدلهای ES به تغییرات پارامترها
- 22. بهینهسازی پارامترهای مدلهای ES با استفاده از الگوریتمهای بهینهسازی
- 23. مدلسازی تقاضای محصولات با الگوهای فصلی
- 24. مدلسازی تقاضای محصولات با الگوهای روند صعودی/نزولی
- 25. مدلسازی تقاضای محصولات با الگوهای ترکیبی (روند و فصل)
- 26. بررسی اثر تاخیر (Lag) در پیشبینی تقاضا
- 27. پیشبینی تقاضا برای محصولات جدید (Cold Start Problem)
- 28. استفاده از دادههای جانبی (External Variables) در مدلهای ES
- 29. ادغام مدلهای ES با سایر روشهای پیشبینی تقاضا
- 30. مدلسازی موجودی ایمن (Safety Stock) با استفاده از پیشبینی ES
- 31. محاسبه نقطه سفارش (Reorder Point) با استفاده از پیشبینی ES
- 32. آنالیز سناریو و اثرات تغییرات تقاضا بر موجودی
- 33. ارزیابی هزینه کل موجودی با استفاده از پیشبینی ES
- 34. مقایسه مدلهای ES با مدلهای ARIMA در پیشبینی تقاضا
- 35. کاربرد مدلهای ES در مدیریت زنجیره تامین
- 36. مدلسازی تقاضای محصولات با عمر کوتاه
- 37. پیشبینی تقاضا در محیطهای با عدم قطعیت بالا
- 38. استفاده از دادههای فروش تاریخی برای بهبود دقت پیشبینی
- 39. مدلسازی تقاضای چند محصولی با استفاده از ES
- 40. تحلیل خطا در پیشبینی تقاضا و راههای کاهش آن
- 41. استفاده از شاخصهای عملکرد کلیدی (KPIs) برای ارزیابی پیشبینی موجودی
- 42. پیادهسازی یک سیستم پیشبینی تقاضا مبتنی بر ES
- 43. بررسی موردی: کاربرد ES در یک شرکت تولیدی
- 44. بررسی موردی: کاربرد ES در یک شرکت خردهفروشی
- 45. بهبود مستمر مدلهای پیشبینی تقاضا
تگها:
DES
exponential smoothing
forecasting
Holt-Winters
inventory management
prediction
Python
R
SES
Statsmodels
supply chain
time series
پیشبینی تقاضا
سریهای زمانی
مدیریت موجودی
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.