اکسپرس 24
کتاب تحلیل و پیش‌بینی ریزش مشتری در صنعت مخابرات با استفاده از تکنیک‌های آماری و R

کتاب تحلیل و پیش‌بینی ریزش مشتری در صنعت مخابرات با استفاده از تکنیک‌های آماری و R

تگ‌ها: R برای تحلیل پیش بینی ریزش مشتری پیش بینی کسب و کار تحلیل آماری تکنیک های R داده کاوی علم داده مخابرات مدل سازی کسب و کار

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل و پیش‌بینی ریزش مشتری در صنعت مخابرات با استفاده از تکنیک‌های آماری و R

موضوع کلی: علم داده و تحلیل آماری

موضوع میانی: پیش‌بینی و مدل‌سازی در کسب و کار

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده در صنعت مخابرات
  • 2. مفاهیم اساسی علم داده
  • 3. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های مشتریان
  • 4. شناخت انواع داده‌های مخابراتی
  • 5. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 6. مدیریت مقادیر گمشده در داده‌ها
  • 7. شناسایی و رفع داده‌های پرت
  • 8. تبدیل و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 9. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی R
  • 10. نصب و پیکربندی R و RStudio
  • 11. آشنایی با ساختار داده‌ها در R
  • 12. عملیات پایه با بردارها و ماتریس‌ها
  • 13. کار با دیتافریم‌ها در R
  • 14. مقدمه‌ای بر تحلیل آماری اکتشافی (EDA)
  • 15. خلاصه‌سازی آماری داده‌ها
  • 16. تجسم داده‌ها در R
  • 17. نمودارهای میله‌ای و هیستوگرام
  • 18. نمودارهای پراکندگی و جعبه‌ای
  • 19. تحلیل همبستگی بین متغیرها
  • 20. مفاهیم مدل‌سازی آماری
  • 21. رگرسیون خطی ساده
  • 22. ارزیابی مدل رگرسیون خطی
  • 23. رگرسیون خطی چندگانه
  • 24. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی
  • 25. مدل‌های طبقه‌بندی در R
  • 26. رگرسیون لجستیک
  • 27. ارزیابی مدل رگرسیون لجستیک
  • 28. مقدمه‌ای بر ریزش مشتری (Churn)
  • 29. اهمیت پیش‌بینی ریزش مشتری
  • 30. عوامل موثر بر ریزش مشتری
  • 31. شناسایی ویژگی‌های پیش‌بینی‌کننده ریزش
  • 32. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) در مخابرات
  • 33. داده‌کاوی برای پیش‌بینی ریزش
  • 34. الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای طبقه‌بندی
  • 35. درخت تصمیم
  • 36. مرور الگوریتم‌های درخت تصمیم
  • 37. گرادیان بوستینگ
  • 38. مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 39. کاربرد SVM در پیش‌بینی ریزش
  • 40. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 41. مبانی شبکه‌های عصبی
  • 42. کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی
  • 43. الگوریتم K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN)
  • 44. پیاده‌سازی KNN در R
  • 45. مقدمه‌ای بر ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 46. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 47. دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، بازیابی (Recall)
  • 48. امتیاز F1 و منحنی ROC
  • 49. منحنی AUC
  • 50. انتخاب بهترین مدل
  • 51. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 52. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 53. تکنیک‌های نمونه‌گیری داده‌ها
  • 54. مدیریت داده‌های نامتوازن
  • 55. روش‌های نمونه‌گیری مجدد (Resampling)
  • 56. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 57. کاربرد ابزارهای تجسم پیشرفته در R
  • 58. بسته‌های آماری پیشرفته در R
  • 59. مدیریت زمان در پروژه‌های علم داده
  • 60. استانداردهای کدنویسی در R
  • 61. مستندسازی کد و مدل‌ها
  • 62. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی سری زمانی
  • 63. تحلیل روند و فصلی بودن
  • 64. مدل‌های ARIMA
  • 65. کاربرد مدل‌سازی سری زمانی در پیش‌بینی
  • 66. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 67. تکنیک‌های کاهش بعد
  • 68. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 69. کاربرد PCA در پیش‌بینی ریزش
  • 70. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینانه در کسب و کار
  • 71. نقش تحلیل داده در تصمیم‌گیری استراتژیک
  • 72. مدل‌سازی ارزش طول عمر مشتری (CLV)
  • 73. مقدمه‌ای بر تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis)
  • 74. قوانین وابستگی (Association Rules)
  • 75. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 76. فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering)
  • 77. فیلترینگ مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering)
  • 78. کاربرد سیستم‌های توصیه‌گر در مخابرات
  • 79. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 80. تحلیل نظرات مشتریان در شبکه‌های اجتماعی
  • 81. کاربرد تحلیل احساسات در پیش‌بینی ریزش
  • 82. مباحث پیشرفته در یادگیری ماشین
  • 83. یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 84. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 85. ملاحظات اخلاقی در علم داده
  • 86. حریم خصوصی داده‌ها
  • 87. امنیت داده‌ها در صنعت مخابرات
  • 88. قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها در ایران
  • 89. قوانین مربوط به داده‌های مشتریان در ایران
  • 90. اخلاق حرفه‌ای در تحلیل داده
  • 91. گزارش‌دهی نتایج تحلیل به مدیران
  • 92. تبدیل نتایج مدل به اقدامات عملیاتی
  • 93. مدیریت پروژه علم داده در عمل
  • 94. مطالعه موردی: تحلیل ریزش در یک شرکت مخابراتی فرضی
  • 95. پیاده‌سازی کامل مدل در R برای مطالعه موردی
  • 96. ارزیابی نهایی مدل و نتایج
  • 97. توصیه‌های عملی برای کاهش ریزش مشتری
  • 98. آینده علم داده در صنعت مخابرات

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.