اکسپرس 24
کتاب پیش‌بینی روندهای فصلی با رویکرد داده‌محور

کتاب پیش‌بینی روندهای فصلی با رویکرد داده‌محور

تگ‌ها: Data-Driven Forecasting پیش‌بینی تقاضا پیش‌بینی داده‌محور پیش‌بینی فصلی تحلیل داده تحلیل سری‌های زمانی روندهای فصلی سری زمانی علم داده مدل‌سازی داده

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 پیش‌بینی روندهای فصلی با رویکرد داده‌محور

موضوع کلی: تحلیل داده و پیش‌بینی

موضوع میانی: سری‌های زمانی و مدل‌سازی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
  • 2. مفاهیم پایه آماری در تحلیل سری‌های زمانی
  • 3. اجزای سری‌های زمانی: روند، فصلی بودن، چرخه‌ای و تصادفی
  • 4. روش‌های نمایش سری‌های زمانی
  • 5. نمودارهای سری‌های زمانی و تفسیر آن‌ها
  • 6. اندازه‌گیری و تحلیل روند در سری‌های زمانی
  • 7. روش‌های صاف‌سازی سری‌های زمانی
  • 8. میانگین متحرک ساده و وزنی
  • 9. روش نمایی صاف‌سازی
  • 10. تجزیه سری‌های زمانی به اجزای مختلف
  • 11. مدل‌های خودهمبستگی (AR)
  • 12. مدل‌های میانگین متحرک (MA)
  • 13. مدل‌های خودهمبستگی میانگین متحرک (ARMA)
  • 14. شناسایی مرتبه مدل ARMA
  • 15. تخمین پارامترهای مدل ARMA
  • 16. آزمون برازش مدل ARMA
  • 17. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های ARMA
  • 18. مدل‌های خودهمبستگی یکپارچه میانگین متحرک (ARIMA)
  • 19. شناسایی مرتبه مدل ARIMA
  • 20. تخمین پارامترهای مدل ARIMA
  • 21. آزمون برازش مدل ARIMA
  • 22. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های ARIMA
  • 23. مدل‌سازی فصلی با استفاده از ARIMA (SARIMA)
  • 24. شناسایی مرتبه مدل SARIMA
  • 25. تخمین پارامترهای مدل SARIMA
  • 26. آزمون برازش مدل SARIMA
  • 27. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های SARIMA
  • 28. مدل‌های نمایی صاف‌سازی فصلی (ETS)
  • 29. انتخاب مدل ETS مناسب
  • 30. تخمین پارامترهای مدل ETS
  • 31. آزمون برازش مدل ETS
  • 32. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های ETS
  • 33. مدل‌سازی داده‌های دارای مقادیر گمشده
  • 34. روش‌های جایگزینی مقادیر گمشده
  • 35. روش‌های درون‌یابی در سری‌های زمانی
  • 36. تحلیل بقایا در سری‌های زمانی
  • 37. شناسایی الگوهای غیرمعمول در سری‌های زمانی
  • 38. آزمون‌های ایستایی برای سری‌های زمانی
  • 39. تبدیل سری‌های زمانی غیراستاتیک به ایستاتیک
  • 40. مدل‌های GARCH برای مدل‌سازی نوسانات
  • 41. پیش‌بینی بازگشتی چند مرحله‌ای
  • 42. ارزیابی دقت پیش‌بینی
  • 43. معیارهای ارزیابی پیش‌بینی (MAE, MSE, RMSE, MAPE)
  • 44. مقایسه مدل‌های مختلف پیش‌بینی
  • 45. انتخاب بهترین مدل پیش‌بینی
  • 46. کاربرد تحلیل سری‌های زمانی در پیش‌بینی فروش
  • 47. کاربرد تحلیل سری‌های زمانی در پیش‌بینی تقاضا
  • 48. کاربرد تحلیل سری‌های زمانی در پیش‌بینی قیمت
  • 49. کاربرد تحلیل سری‌های زمانی در پیش‌بینی ترافیک
  • 50. تحلیل سری‌های زمانی با استفاده از پایتون
  • 51. تحلیل سری‌های زمانی با استفاده از R
  • 52. تحلیل سری‌های زمانی با استفاده از Excel
  • 53. استفاده از کتابخانه‌های سری زمانی در پایتون (statsmodels, scikit-learn)
  • 54. استفاده از بسته‌های سری زمانی در R (forecast, tseries)
  • 55. تحلیل و پیش‌بینی سری‌های زمانی مالی
  • 56. تحلیل و پیش‌بینی سری‌های زمانی اقتصادی
  • 57. تحلیل و پیش‌بینی سری‌های زمانی هواشناسی
  • 58. تحلیل و پیش‌بینی سری‌های زمانی ترافیکی
  • 59. تحلیل و پیش‌بینی سری‌های زمانی شبکه‌های اجتماعی
  • 60. پیش‌بینی روندهای فصلی در داده‌های خرده‌فروشی
  • 61. پیش‌بینی روندهای فصلی در داده‌های گردشگری
  • 62. پیش‌بینی روندهای فصلی در داده‌های انرژی
  • 63. پیش‌بینی روندهای فصلی در داده‌های کشاورزی
  • 64. مدل‌سازی سری‌های زمانی با داده‌های چندگانه (Multivariate Time Series)
  • 65. روش‌های کاهش ابعاد در داده‌های چندگانه
  • 66. مدل‌های VAR (Vector Autoregression)
  • 67. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های VAR
  • 68. تحلیل هم‌جمعی (Cointegration)
  • 69. مدل‌های تصحیح خطا (Error Correction Models)
  • 70. پیش‌بینی روندهای فصلی با استفاده از یادگیری ماشین
  • 71. استفاده از شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 72. استفاده از ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 73. تحلیل سری‌های زمانی بلندمدت
  • 74. روش‌های پیش‌بینی بلندمدت
  • 75. مدیریت عدم قطعیت در پیش‌بینی بلندمدت
  • 76. تحلیل حساسیت در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 77. بهینه‌سازی پارامترهای مدل پیش‌بینی
  • 78. پیش‌بینی روندهای فصلی در محیط‌های پویا
  • 79. تحلیل و پیش‌بینی داده‌های سری زمانی با حجم زیاد (Big Data)
  • 80. استفاده از روش‌های موازی در تحلیل سری‌های زمانی
  • 81. کاربرد تحلیل سری‌های زمانی در مدیریت زنجیره تامین
  • 82. کاربرد تحلیل سری‌های زمانی در مدیریت ریسک
  • 83. کاربرد تحلیل سری‌های زمانی در تصمیم‌گیری‌های بازاریابی
  • 84. کاربرد تحلیل سری‌های زمانی در تحلیل رفتار مشتری

📚 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.