کتاب صوتی پیش‌بینی ورشکستگی با داده‌کاوی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی ورشکستگی با داده‌کاوی

موضوع کلی: علم داده و هوش مصنوعی در امور مالی

موضوع میانی: مفاهیم پایه هوش مصنوعی در امور مالی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی داده‌کاوی و کاربرد آن در پیش‌بینی
• 2. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های مالی
• 3. پیش‌پردازش داده‌ها و پاکسازی خطاها
• 4. انتخاب ویژگی‌های مؤثر در پیش‌بینی ورشکستگی
• 5. معرفی شاخص‌های مالی کلیدی
• 6. تحلیل نسبت‌های مالی و ارتباط با ورشکستگی
• 7. روش‌های آماری در ارزیابی ریسک ورشکستگی
• 8. مدل‌های رگرسیون خطی در پیش‌بینی ورشکستگی
• 9. رگرسیون لجستیک و مدل‌سازی احتمال ورشکستگی
• 10. درخت‌های تصمیم‌گیری در تشخیص ورشکستگی
• 11. جنگل تصادفی و بهبود دقت پیش‌بینی
• 12. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) در پیش‌بینی
• 13. شبکه‌های عصبی مصنوعی و کاربرد در ورشکستگی
• 14. روش‌های خوشه‌بندی برای شناسایی شرکت‌های در معرض خطر
• 15. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) و کاهش ابعاد داده
• 16. روش‌های کاهش ابعاد غیرخطی
• 17. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی
• 18. معیارهای ارزیابی: دقت، صحت، فراخوانی و F1-score
• 19. منحنی ROC و AUC در ارزیابی مدل
• 20. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 21. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
• 22. مدل‌های ترکیبی و افزایش دقت پیش‌بینی
• 23. کاربرد الگوریتم‌های ژنتیک در انتخاب ویژگی
• 24. روش‌های شناسایی الگوهای پنهان در داده‌ها
• 25. تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی ورشکستگی
• 26. استفاده از داده‌های بازار سرمایه در پیش‌بینی
• 27. تحلیل احساسات از اخبار و گزارش‌های مالی
• 28. پیش‌بینی ورشکستگی با استفاده از داده‌های متنی
• 29. تحلیل شبکه‌های اجتماعی و ارتباط با ریسک ورشکستگی
• 30. مدل‌سازی ریسک اعتباری و ارتباط با ورشکستگی
• 31. تأثیر عوامل اقتصاد کلان بر ورشکستگی شرکت‌ها
• 32. پیش‌بینی ورشکستگی در صنایع مختلف
• 33. مطالعه موردی: پیش‌بینی ورشکستگی در صنعت بانکداری
• 34. مطالعه موردی: پیش‌بینی ورشکستگی در صنعت نفت و گاز
• 35. مطالعه موردی: پیش‌بینی ورشکستگی در صنعت خودروسازی
• 36. استفاده از داده‌های حسابداری مدیریت در پیش‌بینی
• 37. تحلیل پیش‌بینی جریان نقدی و ارتباط با ورشکستگی
• 38. مدل‌سازی ریسک زنجیره تأمین و ورشکستگی
• 39. استفاده از یادگیری تقویتی در پیش‌بینی ورشکستگی
• 40. پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی در نرم‌افزارهای آماری
• 41. تفسیر نتایج مدل و ارائه گزارش
• 42. چالش‌ها و محدودیت‌های پیش‌بینی ورشکستگی
• 43. اخلاق در استفاده از داده‌کاوی برای پیش‌بینی ورشکستگی
• 44. روند‌های آینده در داده‌کاوی و پیش‌بینی ورشکستگی