به شما تبریک میگوییم که بالاترین امتیاز را در Udemy برای پیشبینی تقاضا دریافت کردهاید
"دو نوع پیش بینی کننده وجود دارد: آنهایی که نمی دانند و آنهایی که نمی دانند نمی دانند."
آیا دیدن آینده کسب و کارتان خوب نیست؟
مطالعهای که توسط گروه آبردین انجام شد نشان داد که شرکتهایی که یک فرآیند پیشبینی رسمی را اجرا میکنند، نسبت به شرکتهایی که فاقد آن هستند، 10 درصد رشد درآمد سال به سال بیشتر، 7 درصد دقت پیشبینی بالاتر، و 10 درصد سطح موجودی کمتری دارند. یک فرآیند رسمی در حال انجام است.
"آیا به دنبال بهبود مهارت های پیش بینی خود و ارتقای حرفه خود به سطح بعدی هستید؟
چه یک تحلیلگر کسب و کار، دانشمند داده یا مدیر عملیات باشید، این دوره دانش و مهارت هایی را که برای موفقیت نیاز دارید در اختیار شما قرار می دهد. و با دسترسی مادامالعمر به مواد دوره، میتوانید با سرعت خود یاد بگیرید و هر زمان که نیاز داشتید دوباره از محتوا بازدید کنید.
با پیش بینی کسب و کار، این یک واقعیت است. با استفاده از داده های فعلی و تاریخی می توانید پیش بینی های دقیقی برای روندها و پیش بینی های آینده داشته باشید. با این افزایش دید، می توانید کسب و کار خود را به طور کلی با اطمینان کامل در داده ها تجزیه و تحلیل کنید.
این دوره با اصول اولیه پیشبینی شروع میشود و شما را به پیشبرد شیوههای صنعت میبرد.
شما یاد خواهید گرفت که مدلهای سری زمانی زیر را بسازید.
1. پیش بینی ساده لوحانه
2. میانگین متحرک
3. میانگین وزنی
4. هموارسازی نمایی
5. مدل AR ( رگرسیون خودکار )
6 . مدل ARIMA (Auto Regressive Integrated Moving Average )
7. مدل رگرسیون خطی
8. مدلهای علّی (به زودی)
همه در زبانهای برنامهنویسی متخصص نیستند، بنابراین اکسل میتواند جایگزین خوب یا شروع خوبی برای ساخت مدلها باشد.
پیشبینی یادگیری در اکسل اساس یادگیری پیشبینی در زبانهای برنامهنویسی مانند Python و R است.
تمرین تکالیف برای پیشبینی مدلها و محاسبه KPI بخشی از دوره است. آماده شوید تا دستان خود را کثیف کنید.
مهمتر از همه، مزایا و معایب همه این مدلهای ذکر شده در بالا را خواهید آموخت. این مدلها اساس همه مدلهای پیشبینی پیشرفته را تشکیل میدهند.
همچنین، با دنبال کردن شاخص های کلیدی عملکرد پیش بینی
آشنا می شوید1. دقت پیش بینی
2. تعصب متوسط
3. MAPE (میانگین درصد مطلق خطا)
4. MAE (میانگین خطای مطلق)
5. RMSE (ریشه میانگین مربعات خطا)
این چیزی است که دانشجویان Udemy در مورد "پیشبینی تقاضا-زنجیره تامین: راهنمای پایان به انتها" میگویند
"از نحوه اشتراکگذاری مزایا و معایب همه مدلهای پیشبینی خوشم آمد. مثالها خوب بودند. بخش KPI با جزئیات کامل توضیح داده شده است." - شوبهام
"یک دوره خوب باید برای درک بهتر پیش بینی تقاضا انجام شود" - Vaibhav
"مدرس دارای نقاط گلوله عالی است و اطلاعات را به وضوح نمایش می دهد" - V.C
اکنون ثبت نام کنید !!!!!
سنسی زنجیره تامین
نمایش نظرات