کتاب صوتی آموزش کاربردی پیش‌بینی فروش و تحلیل روند بازار با پایتون (Python)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی پیش‌بینی فروش و تحلیل روند بازار با پایتون (Python)

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند کسب‌وکار

موضوع میانی: پیش‌بینی سری‌های زمانی در تحلیل‌های اقتصادی و فروش

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم تحلیل سری‌های زمانی در اقتصاد
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
• 3. ساختار داده‌ها در کتابخانه‌های پانداز و نامپای برای داده‌های زمانی
• 4. پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌های فروش در محیط پایتون
• 5. تحلیل اکتشافی داده‌های سری زمانی و شناسایی روندها
• 6. بصری‌سازی داده‌های فروش با استفاده از کتابخانه مت‌پلات‌لیب
• 7. بررسی ایستایی داده‌ها و آزمون‌های آماری دیکر-فولر
• 8. تجزیه سری زمانی به مؤلفه‌های روند، فصلی و باقی‌مانده
• 9. شناسایی همبستگی و خودهمبستگی در داده‌های بازار
• 10. مبانی مدل‌های میانگین متحرک ساده و نمایی
• 11. پیاده‌سازی مدل میانگین متحرک یکپارچه خودبازگشت در پایتون
• 12. تنظیم پارامترهای مدل آریما برای داده‌های فروش
• 13. بررسی مدل‌های فصلی سارایما برای تحلیل روندهای دوره‌ای
• 14. کاربرد مدل‌های میانگین متحرک خودبازگشت برداری در پیش‌بینی‌های چندمتغیره
• 15. استفاده از مدل‌های رشد و تابع نمایی در تحلیل تقاضا
• 16. معرفی کتابخانه فیس‌بوک پرافت برای پیش‌بینی‌های هوشمند
• 17. تنظیم تعطیلات و رویدادهای تقویمی در مدل‌های پیش‌بینی فروش
• 18. ارزیابی دقت مدل‌های پیش‌بینی با معیارهای خطا
• 19. محاسبه میانگین مطلق خطا و ریشه میانگین مربعات خطا
• 20. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقاطع برای داده‌های سری زمانی
• 21. استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین در پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 22. به‌کارگیری رگرسیون برداری پشتیبان برای تحلیل روند بازار
• 23. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی بازگشتی ساده برای پیش‌بینی فروش
• 24. آشنایی با ساختار حافظه طولانی کوتاه مدت برای تحلیل داده‌های پیچیده
• 25. انتخاب ویژگی‌های کلیدی در مدل‌های پیش‌بینی فروش
• 26. مدیریت داده‌های پرت و مقادیر مفقود در سری‌های زمانی اقتصادی
• 27. تلفیق شاخص‌های اقتصادی در مدل‌های پیش‌بینی فروش
• 28. استفاده از مدل‌های ترکیبی برای افزایش دقت پیش‌بینی
• 29. بررسی تأثیر نوسانات فصلی بر استراتژی‌های تامین کالا
• 30. پیش‌بینی تقاضا در بازارهای با نوسان بالا
• 31. بهینه‌سازی پارامترهای مدل با استفاده از الگوریتم‌های جستجوی شبکه
• 32. تحلیل حساسیت مدل‌های پیش‌بینی نسبت به متغیرهای ورودی
• 33. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج تحلیل سری زمانی
• 34. پیاده‌سازی داشبوردهای تحلیل فروش با پایتون
• 35. خودکارسازی فرایند پیش‌بینی در سیستم‌های مدیریت کسب‌وکار
• 36. بررسی محدودیت‌های مدل‌های آماری در شرایط عدم قطعیت اقتصادی
• 37. اخلاق حرفه‌ای در تحلیل داده و گزارش‌دهی صادقانه نتایج
• 38. تفسیر نتایج مدل برای تصمیم‌گیری‌های مدیریتی در بنگاه‌های اقتصادی
• 39. مطالعه موردی پیش‌بینی فروش محصولات در بازارهای داخلی
• 40. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های هوشمند در داده‌های واقعی کسب‌وکار