آموزش تجزیه و تحلیل زنجیره تامین - پیش بینی تقاضا

Supply Chain Analytics - Demand Forecasting

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: راهنمای جامع سری‌های زمانی و مدل‌سازی علّی در اکسل بهره‌گیری از قدرت زمان: راهنمای جامع سری‌های زمانی و مدل‌سازی علی در اکسل از داده‌ها تا بینش: راهنمای گام به گام سری‌های زمانی و مدل‌سازی علّی در اکسل میانگین متحرک مدل میانگین متحرک و وزنی محاسبه شاخص کلیدی عملکرد پیش بینی را بیاموزید - مدل MAD, MAPE و RMSE AR مدل ARIMA مدل علّی تحلیل رگرسیون خطی و چندگانه ایجاد حس پیش بینی داده ها و تحلیل پیش بینی استنتاج علّی و تحلیل خلاف واقع درک مفروضات و سری های زمانی مختلف برای محدودسازی مدل های پیش نیازها: اکسل پایه و پیش بینی

"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؟

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.

می‌آموزید که مدل‌های علی سری زمانی زیر را بسازید.

1. پیش بینی ساده لوحانه

2. میانگین متحرک

3. میانگین وزنی

4. هموارسازی نمایی (تک، دو سه گانه)

5. مدل AR ( رگرسیون خودکار )

6 . مدل ARIMA (Auto Regressive Integrated Moving Average )

7. تحلیل رگرسیون چندگانه خطی

8. مدلهای علّی

همه در زبان‌های برنامه‌نویسی متخصص نیستند، بنابراین اکسل می‌تواند جایگزین یا شروع خوبی برای ساخت مدل‌ها باشد.

پیش‌بینی یادگیری در اکسل پایه و 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.


پیش‌بینی یک فرآیند تجاری ضروری است که به سازمان‌ها کمک می‌کند تا با پیش‌بینی تقاضای مصرف‌کننده برای محصولات و خدمات، برای آینده برنامه‌ریزی و آماده شوند. اکسل ابزار قدرتمندی است که می تواند برای ایجاد پیش بینی دقیق تقاضا و کمک به فرآیندهای تصمیم گیری استفاده شود. در اینجا چند دلیل وجود دارد که چرا باید پیش بینی تقاضا را با Excel یاد بگیرید:

  1. استفاده گسترده: اکسل یک برنامه صفحه گسترده پرکاربرد است و در اکثر سازمان ها به راحتی در دسترس است. یادگیری پیش‌بینی تقاضا با Excel می‌تواند به شما کمک کند از ابزاری استفاده کنید که برای شما و همکارانتان در دسترس است.

  2. یادگیری آسان: یادگیری اکسل نسبتاً آسان است و بسیاری از منابع آنلاین آموزش ها و دوره هایی را برای یادگیری اصول استفاده از اکسل برای پیش بینی تقاضا ارائه می دهند.

  3. مقرون به صرفه: Excel یک راه حل مقرون به صرفه برای پیش بینی تقاضا در مقایسه با سایر ابزارهای نرم افزاری گران تر است.

  4. همه کاره: اکسل یک ابزار همه کاره است که می تواند مجموعه داده های بزرگی را مدیریت کند و می تواند برای ایجاد طیف گسترده ای از مدل ها و تجسم ها استفاده شود.

  5. با ابزارهای دیگر ادغام می شود: اکسل را می توان همراه با ابزارهای تجاری دیگر مانند سیستم های ERP، سیستم های CRM و نرم افزار BI استفاده کرد.

با یادگیری پیش‌بینی تقاضا با اکسل، می‌توانید دقت پیش‌بینی خود را بهبود ببخشید، در زمان صرفه‌جویی کنید و تصمیمات تجاری آگاهانه‌تری بگیرید.


عجله کنید!! ثبت نام کنید


سرفصل ها و درس ها

معرفی Introduction

  • ناوبری پورتال Udemy Udemy Portal Navigation

  • بهترین روش ها برای درک محتوای دوره Best Practices for Understanding Course Content

  • با رهبر دوره خود آشنا شوید: مقدمه ای جامع برای مربی خود Meet Your Course Leader: A Comprehensive Introduction to Your Instructor

  • بررسی اجمالی محتوا Content Overview

مبانی پیش بینی (اختیاری) Basics of Forecasting (Optional)

  • 10 مرحله پیش بینی 10 Steps of Forecasting

  • انواع روش های پیش بینی Types of Forecasting Methods

پیش بینی سری های زمانی با اکسل Time Series Forecasting With Excel

  • پیش بینی ساده لوحانه Naive Forecasting

  • میانگین متحرک Moving Average

  • هموارسازی نمایی Exponential Smoothing

  • نظریه مدل خود رگرسیون Auto Regressive Model Theory

  • مدل رگرسیون خودکار Auto Regressive Model

  • مدل ARIMA (خودرگرسیون یکپارچه متحرک میانگین). ARIMA ( Autoregressive Integrated Moving Average) Model

  • نظریه رگرسیون خطی Linear Regression Theory

  • مدل رگرسیون خطی Linear Regression Model

  • مدل علی - نظریه رگرسیون خطی چندگانه Causal Model - Multiple Linear Regression Theory

  • مدل علی - رگرسیون خطی چندگانه Causal Model - Multiple Linear Regression

سرگرمی و یادگیری Fun & Learn

  • تعجب :) Surprise :)

تکالیف تمرینی Practice Assignments

  • روش ساده لوحانه Naive Method

  • روش میانگین متحرک Moving Average Method

  • هموارسازی نمایی Exponential Smoothing

  • پیش بینی محاسبه KPI Forecasting KPI Calculation

  • مدل AR AR Model

Advance Forecasting Pro - نکات Advance Forecasting Pro - Tips

  • بهینه سازی Optimizing

  • آلفا را بهینه کنید Optimize Alpha

  • مدیریت اطلاعات Data Management

  • مجموعه داده های آموزشی و آزمایشی Training & Testing Dataset

سخنرانی با یک کلیک Forecasting-Bonus One Click Forecasting-Bonus Lecture

  • پیش بینی را فقط با یک کلیک اکسل یاد بگیرید Learn to do forecasting in just one click of Excel

  • محدودیت ها Limitations

  • روش هموارسازی نمایی AAA - Triple ES AAA Exponential Smoothing Method - Triple ES

نمایش نظرات

آموزش تجزیه و تحلیل زنجیره تامین - پیش بینی تقاضا
جزییات دوره
2.5 hours
22
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
1,021
4.2 از 5
ندارد
دارد
دارد
Akshay Yewale
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Akshay Yewale Akshay Yewale

سنسی زنجیره تامین