نیلوفر رجب نیک

مطالعه این مقاله حدود 44 دقیقه زمان ‌می‌برد.
1402/03/13
1321



استفاده از شبکه‌­های عصبی در تحلیل سری‌­های زمانی، می­‌تواند در حوزه­‌های مختلفی مانند پیش‌ بینی قیمت‌ها، تحلیل سیستم‌­های پیچیده، تحلیل داده‌­های مالی، تحلیل داده­‌های زمانی در حوزه پزشکی و غیره مورد استفاده قرار بگیرد.

در تحلیل سری­‌های زمانی، شبکه­‌های عصبی می­‌توانند با استفاده از الگوریتم‌­های یادگیری عمیق، به طور خودکار الگوهای موجود در داده‌­های زمانی را شناسایی کرده و به پیش ‌بینی دقیق ‌تری از روند زمانی داده‌­ها کمک کنند.

مثال، با استفاده از شبکه‌­های عصبی می­‌توان به پیش‌ بینی قیمت­‌های سهام، تحلیل رفتار مشتریان در طول زمان، پیش ‌بینی نرخ ارز و غیره پرداخت.

با توجه به قابلیت‌­های شبکه‌­های عصبی در تحلیل سری‌­های زمانی، این روش می­‌تواند در بهبود تحلیل داده­‌های زمانی و پیش ‌بینی دقیق ‌تر در زمینه­‌های مختلف مورد استفاده قرار بگیرد.در این مقاله از وبسایت اس‌دیتا به بررسی این موضوع می‌پردازیم.

چه الگوریتم ‌هایی برای تمیز کردن داده‌­های زمانی وجود دارد؟

برای تمیز کردن داده‌­های زمانی، می­‌توان از الگوریتم‌­های مختلفی استفاده کرد. در زیر به برخی از این الگوریتم­‌ها اشاره می­‌کنم:

۱) حذف داده‌­های نامعتبر:

در این روش، داده‌­هایی که دارای مقدار خطا، نامشخص یا خطایی در آن‌ها وجود دارد، حذف می‌­شوند.

 

۲) تکرار داده‌­های گم شده:

در برخی موارد، داده‌­هایی در سری زمانی ممکن است گم شوند. برای تکمیل سری زمانی و بازسازی داده‌­های گم شده، می­‌توان از الگوریتم‌­های تکمیل داده‌­های گم شده مانند روش‌­های مبتنی بر میانگین گیری، روش­‌های مبتنی بر مد، روش­‌های بیزی، روش‌­های کاهش بعد و غیره استفاده کرد.

 

۳) تبدیل داده­‌ها:

در برخی موارد، داده‌­های زمانی ممکن است دارای الگوهای تکراری و بازگشتی باشند. در این صورت می­‌توان با استفاده از الگوریتم­‌های تبدیل مانند تبدیل فوریه، تبدیل موجک، تبدیل لاپلاس و غیره، به داده‌­هایی با ساختار ساده ‌تر و قابل پردازش ‌تر تبدیل کرد.

 

۴) حذف داده‌­های تکراری:

در برخی موارد، داده­‌های زمانی ممکن است دارای داده‌­های تکراری و نویز باشند. در این صورت، می­‌توان با استفاده از الگوریتم‌های حذف نویز و حذف داده­‌های تکراری، به داده­‌هایی با کیفیت بالاتر دست یافت.

 

از چه الگوریتم‌هایی برای تحلیل سری‌ های زمانی استفاده می‌شود؟

برای تحلیل سری­‌های زمانی، الگوریتم­‌های مختلفی وجود دارند که هر کدام به منظور حل مسائل خاصی طراحی شده‌اند. در زیر به برخی از این الگوریتم­‌ها اشاره می­‌کنم:

۱) ARIMA: این الگوریتم بر اساس مدل‌­های خودرگرسیو و متحرک متوالی طراحی شده است و برای پیش‌­بینی سری‌های زمانی استفاده می­‌شود.

 

۲) LSTM: این الگوریتم شبکه­‌های عصبی با حافظه طولانی - کوتاه را به کار می­‌گیرد و برای پیش ‌بینی سری­‌های زمانی با الگوهای پیچیده و غیرخطی، مورد استفاده قرار می­‌گیرد.

 

۳) Prophet: این الگوریتم توسط فیس ‌بوک توسعه داده شده است و برای پیش ‌بینی سری‌ های زمانی با الگوهای روزانه، هفتگی و سالیانه استفاده می­‌شود.

 

۴) ETS: این الگوریتم بر اساس مدل­‌های خودرگرسیو و متحرک متوالی و تخمین ‌گرهای ترکیبی طراحی شده است و برای پیش ‌بینی سری­‌های زمانی با الگوهای پایه مورد استفاده قرار می‌ گیرد.

 

۵) SARIMA: این الگوریتم بر اساس مدل‌­های خودرگرسیو و متحرک متوالی و تنظیمات ARIMA و تنظیمات ماهیت فصلی طراحی شده است و برای پیش ‌بینی سری‌های زمانی با الگوهای فصلی مورد استفاده قرار می ‌گیرد.

 

۶) VAR: این الگوریتم مدل­‌های بردار خودرگرسیو طراحی شده است و برای پیش ‌بینی سری‌­های زمانی چند متغیره استفاده می‌­شود.

هر الگوریتمی برای هر نوع داده‌­ای مناسب است؟

هر الگوریتمی برای هر نوع داده­‌ای مناسب نیست و انتخاب الگوریتم مناسب بسته به نوع داده­‌های زمانی و هدف مورد نظر انجام تحلیل بسیار مهم است.

انواع مختلفی از داده­‌های زمانی وجود دارند که ممکن است به دلایل مختلفی مانند تنوع الگوهای زمانی، تعداد داده‌­ها، نوع اطلاعات در داده­‌ها و غیره، با هم متفاوت باشند.

از این رو برای هر یک از این نوع داده‌­ها، الگوریتم­‌های خاصی طراحی شده‌­اند که به صورت بهینه به تحلیل و پیش ‌بینی آن‌ها کمک می­ ‌کنند.

مثال، برای پیش‌ بینی قیمت‌­های سهام، ممکن است از الگوریتم­‌هایی مانند LSTM یا Prophet استفاده شود، در حالی که برای تحلیل داده‌­های رفتار مشتریان، ممکن است از الگوریتم‌­هایی مانند روش­‌های خوشه‌ بندی استفاده شود.

الگوریتم­‌هایی برای تحلیل داده‌های زمانی با الگو­های زمانی پیچیده وجود دارند؟

الگوریتم­‌هایی برای تحلیل داده­‌های زمانی با الگوهای زمانی پیچیده وجود دارند.

با توجه به اینکه در داده‌­های زمانی ممکن است الگوهای پیچیده و غیرخطی وجود داشته باشد، الگوریتم­‌هایی مانند شبکه‌­های عصبی با حافظه طولانی - کوتاه (LSTM)، شبکه‌­های عصبی بازگشتی (RNNs) و شبکه‌­های عصبی پیچشی (CNNs) برای تحلیل داده­‌های زمانی با الگوهای زمانی پیچیده مورد استفاده قرار می­‌گیرند.

مثال، LSTM یک شبکه عصبی با حافظه طولانی - کوتاه است که قابلیت حفظ اطلاعات در گام‌­های گذشته را دارد و برای پیش‌ بینی داده‌­های زمانی با الگوهای پیچیده و غیرخطی، مانند سری­‌های زمانی با الگوهای غیرخطی و تغییرات شدید، استفاده می­‌شود.

شبکه­‌های عصبی بازگشتی نیز برای تحلیل داده‌­های زمانی با الگوهای پیچیده و تغییرات پویا، مانند زمان­‌هایی که وابستگی به گذشته زیادی دارند، مورد استفاده قرار می­‌گیرند.

شبکه­‌های عصبی برای پیش ‌بینی سری­‌های زمانی با الگو­های خطی هم موثر هستند؟

برای پیش‌ بینی سری‌­های زمانی با الگوهای خطی، مانند تغییرات متغیرهای مالی و اقتصادی، استفاده از شبکه­‌های عصبی در برخی موارد ممکن است بهبود قابل توجهی در دقت پیش ‌بینی نسبت به مدل‌­های خطی ارائه دهد.

با این حال، باید توجه داشت که مدل­‌های خطی معمولاً برای پیش ‌بینی سری­‌های زمانی با الگوهای خطی، مانند تغییرات خطی در زمان، به خوبی عمل می­‌کنند و احتمالاً روش ‌های ساده ‌تر و سریع ‌تری نسبت به شبکه ‌های عصبی برای این نوع پیش‌ بینی وجود دارند.

شبکه‌­های عصبی، به دلیل قابلیت­‌های یادگیری عمیق و پیچیدگی بالاتر، در تحلیل سری‌­های زمانی با الگوهای پیچیده و غیرخطی، مانند سری‌­های زمانی با الگوهای غیرخطی و تغییرات شدید، مفید و موثر هستند.

در صورتی که سری زمانی شما الگوهای خطی داشته باشد، استفاده از مدل‌­های خطی مانند ARIMA و تحلیل رگرسیونی ممکن است بهترین راه ‌حل باشد.

در برخی موارد می‌­توان از ترکیب مدل‌­های خطی و غیرخطی، مانند ARIMA و شبکه‌های عصبی، برای پیش ‌بینی سری‌های زمانی استفاده کرد.

شبکه‌­های عصبی برای پیش‌­بینی سری­‌های زمانی با الگوهای غیرخطی هم موثر هستند؟

شبکه‌ های عصبی برای پیش ‌بینی سری­‌های زمانی با الگوهای غیرخطی بسیار موثر هستند.

در واقع، الگو­های غیرخطی مانند الگو­های دوره­‌ای، تصادفی و چرخشی، در بسیاری از داده­‌های زمانی موجود هستند و استفاده از مدل­‌های خطی مانند ARIMA در این موارد ممکن است به دلیل عدم توانایی در شناسایی الگوهای غیرخطی، به دقت پایینی در پیش ‌بینی سری‌­های زمانی منجر شود.

در این موارد، شبکه­‌های عصبی با قابلیت‌­های یادگیری عمیق، می‌­توانند به خوبی الگوهای غیرخطی را در داده‌­های زمانی شناسایی کرده و به پیش ‌بینی دقیق ‌تری از روند زمانی داده­‌ها کمک کنند.

مثال، با استفاده از شبکه ‌های عصبی، می‌ توان به پیش ‌بینی قیمت‌های سهام، قیمت‌های ارزها، تولید برق و غیره پرداخت. شبکه‌­های عصبی معمولاً برای تحلیل سری­‌های زمانی با الگو­های پیچیده، مانند LSTM، GRU و مدل­‌های پیچشی زمانی (TCN) و غیره استفاده می­‌شوند.

این شبکه­‌ها قابلیت یادگیری الگوهای پیچیده و تغییرات پویا را دارا هستند و می­‌توانند با تعداد زیادی از داده­‌های زمانی آموزش دیده و پیش‌ بینی دقیقی از روند زمانی داده‌­ها ارائه دهند. با توجه به وجود الگوهای غیرخطی در بسیاری از داده­‌های زمانی، استفاده از شبکه‌­های عصبی به عنوان یکی از روش­‌های موثر در پیش ‌بینی سری‌ های زمانی با الگوهای غیرخطی، بسیار مفید است.

سخن پایانی :

استفاده از شبکه‌­های عصبی در تحلیل سری­‌های زمانی، به دلیل قابلیت‌­های یادگیری عمیق، قابلیت شناسایی الگوهای پیچیده و تغییرات پویا و دقت بالا، به یکی از روش­‌های محبوب و موثر در این زمینه تبدیل شده است.

شبکه‌­های عصبی، به طور خاص در پیش ‌بینی سری‌های زمانی با الگوهای پیچیده و غیرخطی مانند سری­‌های زمانی با الگوهای چند متغیره، نویزهای قوی و تغییرات شدید، بسیار موثر هستند.

با استفاده از شبکه‌­های عصبی می ‌توان به پیش‌ بینی قیمت ‌های سهام، قیمت‌­های ارزها، تولید برق و غیره پرداخت. استفاده از شبکه‌­های عصبی در تحلیل سری­‌های زمانی، به یکی از روش‌های موثر و پرکاربرد در تحلیل داده­‌های زمانی تبدیل شده است.

باید توجه داشت که در انتخاب روش مناسب برای تحلیل سری‌­های زمانی، باید به خصوصیات داده­‌ها و الگوهای زمانی آن­‌ها توجه کرد و با ترکیب چندین روش مختلف، به دقت بیشتری در پیش ‌بینی و تحلیل داده‌­های زمانی دست یافت.برای مطالعه مقالات مشابه به وبسایت اس‌دیتا مراجعه کیند




برچسب‌ها:

تحلیل داده

مقالات مرتبط


تفاوت بیگ دیتا و داده کاوی تحلیل پوششی داده ها چیست؟ تحلیل داده ها در بازارهای مالی همه چیز راجب تحلیل سرشکنی در ساختمان داده ابزارهای دریافت داده برای خطوط لوله داده خودکار پیاده‌سازی دریاچه داده برای تحلیل سازمانی استراتژی‌های دموکراتیزه کردن داده در تیمها آموزش آسان تحلیل بیگ دیتا تحلیل داده های مهندسی صنایع تحلیل روندهای بازار در صنایع تولیدی مدل های یادگیری ماشین تحت نظارت و بدون نظارت پردازش زبان طبیعی در تحلیل داده‌ها راه‌حل‌ های رایانش ابری برای مدیریت داده های بزرگ تحلیل پیشبینی برای مدل های مالی آینده‌نگر ابزارهای هوش تجاری برای گزارش‌دهی داده پردازش بلادرنگ داده با گوگل بیگ کوئری مصورسازی پیشرفته داده با پاور بی آی تکنیک های داده کاوی برای کسب بینش مشتریان پردازش داده های بزرگ با آپاچی اسپارک چارچوب های حاکمیت داده برای شرکت های بزرگ یکپارچه سازی داده برای پروژه های تحلیل پیشرفته مقایسه داده های ساختار یافته و غیر ساختار یافته تحلیل داده و گزارش نویسی همه چیز راجب تحلیل پوششی داده ها تحلیل داده خرید چای تحلیل دیتا بهترین ارز دیجیتال بیگ دیتا مصرف کاغذ تحلیل داده بازار خرید طلا تحلیل تخصصی مصرف نمک پیش بینی فروش داده های تخصصی بازار موبایل بیگ دیتای مصرف فست فود بیگ دیتا بازار فروش سایپا بیگ دیتا بازار فروش ماشین جمع آوری داده برای بازار بستنی تحلیل داده برای بررسی بازار پوشاک روش تحلیل داده ها در پروپوزال داده های تحلیلی برای شرکت های نفت داده های تحلیلی برای بازاریابی معایب تحلیل پوششی داده ها تحلیل های پیش بینی کننده برای فروش خودرو تحلیل داده در مهندسی صنایع تحلیل داده در بازارهای مالی آموزش آمار کاربردی برای تحلیل داده ها تحلیل سرشکنی در ساختمان داده بهترین نرم افزار تحلیل داده های کیفی بیگ دیتا مصرف آب معدنی انواع روش های تجزیه و تحلیل داده ها تحلیل های پیشبینی کننده‌ی بازار بصری سازی داده ها تحلیل داده های ارز های دیجیتال بیگ دیتا برای شرکت های بیمه داده های تحلیلی بیگ دیتا برای متقاضیان خودرو آموزش تحلیل داده‌ها با استفاده از Excel بررسی روندهای جدید در بیگ دیتا تحلیل داده‌ها: نرم‌افزارهای مورد نیاز اهمیت داده‌کاوی در تجارت الکترونیک مطالعه موردی: تحلیل داده‌ها در صنعت مالی معرفی پروژه‌های موفق داده‌کاوی تحلیل داده‌ها: بهترین شیوه‌ها آموزش پیشرفته داده‌کاوی معرفی ابزارهای پولی تحلیل داده چگونه از داده‌ها برای بهبود بهره‌وری استفاده کنیم؟ تحلیل داده‌ها: از مقدمات تا پیشرفته آموزش تحلیل داده‌ها با استفاده از MATLAB جمع آوری داده بررسی چالش‌های داده‌کاوی بررسی چالش‌های تحلیل داده‌ها آموزش تحلیل داده‌ها با استفاده از R کاربردهای داده‌کاوی در صنعت گردشگری اهمیت داده‌ها در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک تحلیل داده‌ها: تکنیک‌های داده‌کاوی بیگ دیتا نقش بیگ دیتا در بهبود خدمات مشتری بررسی روندهای جدید در تحلیل داده‌ها تحلیل داده‌ها: ابزارهای مورد نیاز اهمیت داده‌کاوی در بازاریابی دیجیتال تحلیل داده‌ها در صنعت بیمه آموزش تحلیل داده‌ها با استفاده از Python چگونه از داده‌ها برای بهبود رضایت مشتری استفاده کنیم؟ تحلیل داده‌ها: تکنیک‌های پیشرفته آموزش مقدماتی داده‌کاوی معرفی ابزارهای رایگان تحلیل داده چگونه تحلیل داده‌ها می‌تواند به کاهش هزینه‌ها کمک کند؟ تحلیل داده‌ها: نکات و ترفندهای حرفه‌ای راهنمای کامل داده‌کاوی برای مبتدیان نقش بیگ دیتا در بهبود زنجیره تأمین تحلیل داده‌ها: از داده خام تا اطلاعات مفید کاربردهای داده‌کاوی در صنعت بانکداری چگونه از داده‌ها برای بهبود فروش استفاده کنیم؟ ابزارهای برتر تحلیل داده در سال ۲۰۲۴ تحلیل داده‌ها: از تئوری تا عمل تحلیل بازار: داده‌محوری در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک کاربرد داده در تحلیل رفتار مصرف‌کننده در شبکه‌های اجتماعی کاربرد داده در تحلیل متن‌ها و استخراج اطلاعات کاربرد داده در تجزیه و تحلیل ریسک در صنعت بانکداری کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌ ارتباط و شبکه‌ مخابرات کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌های بیمه و مالیات کاربرد داده در بهبود سیستم‌های مدیریت منابع انسانی کاربرد داده در تحلیل رفتار مصرف‌کننده در فروشگاه‌های آنلاین کاربرد داده در تحلیل ترافیک و راهبردهای حمل و نقل هوشمند کاربرد داده در تحلیل رفتار اجتماعی و روانشناختی مشتریان کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌های خدمات بهداشتی و درمانی کاربرد داده در تصمیم‌گیری‌های مالی و سرمایه‌گذاری هوشمند کاربرد داده در تجزیه و تحلیل مشتریان و افزایش رضایت آنها کاربرد داده در بهبود خدمات بانکی و مالی کاربرد داده در بهبود سیستم‌های ارتباطی و اطلاع‌رسانی سازمانی کاربرد داده در بهبود فرآیندهای مشتری محور کاربرد داده در بهبود سیستم‌های ارتباطی و شبکه‌های مخابراتی کاربرد داده در تجزیه و تحلیل ارتباطات و رسانه‌ها کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌ ارتباطی و اطلاع‌رسانی کاربرد داده در سیستم‌ خرید و فروش آنلاین در بازار بین‌المللی کاربرد داده در بهبود سیستم‌های حمل و نقل ریلی شهری کاربرد داده در بهبود خدمات حمل و نقل هوایی کاربرد داده در تحلیل رفتار مصرف‌کننده در فضای مجازی کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌های انرژی کاربرد داده در تحلیل رفتار مشتریان در فروشگاه‌های زنجیره‌ای کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌ خدمات بهداشتی و درمانی کاربرد داده در تحلیل رفتار مصرف‌کننده در بازاریابی موبایل کاربرد داده در بهبود سیستم‌های خدمات بهداشتی و درمانی روستایی کاربرد داده در تحلیل ریسک‌ها و امنیت سازمانی کاربرد داده در تصمیم‌گیری‌های مالی و سرمایه‌گذاری کاربرد داده در بهبود سیستم‌های مدیریت پروژه کاربرد داده در تجزیه و تحلیل عملکرد سازمان‌ها کاربرد داده در بهبود سیستم‌های امداد و نجات کاربرد داده‌ها در تحلیل ارتباطات و رسانه‌ها کاربرد داده در بهبود سیستم‌های مدیریت پروژه و برنامه‌ریزی کاربرد داده در تحلیل رفتار مصرف‌کننده در صنعت خودرو کاربرد داده در تحلیل ریسک و امنیت سایبری سازمانی کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌های ارتباطی و اطلاع‌رسانی کاربرد داده در تحلیل متن و استخراج اطلاعات کاربرد داده‌ها در بهبود سیستم‌های خرید و فروش آنلاین کاربرد داده در تجزیه و تحلیل روند صنعتی و بازاریابی کاربرد داده در بهبود خدمات حمل و نقل ریلی کاربرد داده در تحلیل رفتار مشتریان کاربرد داده در تجزیه و تحلیل شبکه‌های حمل و نقل عمومی کاربرد داده در بهبود سیستم‌های ارتباطی و شبکه‌های اجتماعی کاربرد داده در بهبود خدمات بانکی و مالی اینترنتی کاربرد داده در بهبود سیستم‌های توزیع و لجستیک کاربرد داده در تحلیل ریسک و امنیت سایبری کاربرد داده در تحلیل شبکه‌های حمل و نقل عمومی کاربرد داده در بهبود فرآیندهای ارتباطی و نظارتی کاربرد داده در تجزیه و تحلیل روند فروش و بازاریابی کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌های بیمه‌ای کاربرد داده در تحلیل رفتار اجتماعی و روانشناختی کاربرد داده در ارتباطات بین‌المللی و فرهنگ سازمانی کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌های توزیع شده کاربرد داده در تحلیل فاکتورهای اقتصادی و بازاریابی کاربرد داده در مدیریت دانش سازمانی کاربرد داده در بهبود تجربه کاربری در فروشگاه اینترنتی کاربرد داده در تجزیه و تحلیل متن و معناشناسی کاربرد داده در بهبود سیستم‌های خرید و فروش آنلاین کاربرد داده در تصمیم‌گیری‌های مرتبط با محیط زیست کاربرد داده در بهبود فرآیندهای اداری کاربرد داده در تحلیل رویدادها و جشنواره‌ها کاربرد داده در مدیریت منابع طبیعی کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌های تولید کاربرد داده در تجزیه و تحلیل رقابت بازار کاربرد داده در بهبود کیفیت خدمات بهداشتی و درمانی کاربرد داده در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک سازمان‌ها کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌های خدمات مشتری کاربرد داده در تحلیل رفتار مشتریان آنلاین کاربرد داده در بهبود سیستم‌های امنیتی کاربرد داده در بهبود عملکرد محصولات و خدمات بانکی کاربرد داده در ارتباطات و رسانه‌ها کاربرد داده در بهبود تصمیم‌گیری‌های مالی کاربرد داده در تجزیه و تحلیل ترافیک کاربرد داده در ایجاد شهرهای هوشمند کاربرد داده در تجزیه و تحلیل ریسک کاربرد داده در ارتباط با مشتریان و خدمات مشتری کاربرد داده در بهبود عملکرد ورزشکاران کاربرد داده در تحلیل شبکه‌های اجتماعی کاربرد داده در ارتقای کیفیت محصولات و خدمات کاربرد داده در بهبود سرعت و کارایی سیستم‌ها کاربرد داده در ارزیابی عملکرد سازمانی کاربرد داده در بهبود سیستم‌های حمل و نقل کاربرد داده در ارتباطات و بازاریابی کاربرد داده در بهبود تجربه کاربری کاربرد داده در پیشگیری و کشف تقلب کاربرد داده در پیش‌بینی روند بازار کاربرد داده در بهینه‌سازی عملکرد سازمانی کاربرد داده در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک کاربرد داده در تحلیل رفتار مصرف‌کننده کاربرد داده در بهبود فرآیندهای تولید کاربرد داده در تجزیه و تحلیل بازار کاربرد داده در مدیریت زنجیره تأمین کاربرد داده در مدیریت منابع انسانی مدل‌های مختلف احتمالاتی در تحلیل داده‌ها کاربرد داده حوزه امنیتی شناسایی و پیش بینی رویدادهای امنیتی حوزه ورزشی بهبود عملکرد و پیش بینی نتایج مسابقات حوزه فرهنگی شناسایی الگوهای رفتاری و فرهنگی جوامع تحلیل داده در جامعه شناسی تحلیل داده برای بهبود استراتژی بازاریابی حوزه حمل و نقل بهبود ایمنی و کاهش تصادفات رانندگی تحلیل داده در حوزه انرژی تحلیل داده در پیشبینی مشکلات فنی و ارائه راهکار تحلیل داده در علوم پزشکی:کاربردها و نتایج تحلیل داده در مدیریت منابع انسانی و بهبود عملکرد پرسنل انواع توزیع‌های احتمال و کاربردهای آن‌ها در تحلیل داده‌ها معرفی مفاهیم پایه تحلیل داده‌های بزرگ و نحوه پردازش آن‌ها کاربرد شبکه‌ های عصبی در تحلیل داده‌ های تصویری معرفی مفاهیم پایه شبکه‌ های عصبی و نحوه عملکرد آن‌ها معرفی روش‌ های مختلف تحلیل سری‌ های فضایی مقایسه روش ‌های مختلف تحلیل سری‌ های فضایی برای پیش ‌بینی داده‌های فضایی مفاهیم پایه تحلیل سری‌ های فضایی و کاربرد های آن در آمار و تحلیل داده‌ ها تفاوت بین داده‌های دومرحله‌ای و داده‌های سه‌مرحله‌ای کاربردهای هوش تجاری در صنعت تحقیق و توسعه و نوآوری خوشه‌بندی و کاربرد آن در گروه‌بندی مشتریان پیش‌بینی و تحلیل داده‌های آب و هوا کاربردهای هوش تجاری در صنعت تحقیق و توسعه تحلیل داده‌های ارتباطی و تبیین الگوهای ارتباطی تحلیل داده‌های آموزش و یادگیری تحلیل داده‌های حمل و نقل و بهینه‌سازی مسیرها تحلیل داده‌های علوم اجتماعی و رفتار انسانی ضریب همبستگی چیست؟ چگونه در تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود؟ روش‌های مختلف رگرسیون در آمار روش‌های کاهش ابعاد در تحلیل داده‌ها و کاربردهای هرکدام رگرسیون چیست؟ کاربرد آن در تحلیل داده‌ها روش‌ های مختلف محاسبه میانگین و واریانس مقایسه بین روش‌های مختلف تحلیل داده‌های بزرگ و مزایا و معایب هر یک از آن‌ها کاربرد تحلیل داده‌های بزرگ در شناسایی الگو و پیش‌ بینی داده‌ها تحلیل عددی در آمار و کاربرد آن در مسائل علمی تحلیل سری زمانی و کاربرد آن کاربرد تحلیل بیزی در پیش‌بینی و ارزیابی خطا استفاده از مدل سازی گراف در تحلیل داده‌ها مقایسه روش‌های مختلف تحلیل ترکیبی داده‌ها و مزایا و معایب هر کدام کاربرد تحلیل ترکیبی داده‌ها در تحلیل داده‌های چند متغیره معرفی مفاهیم پایه تحلیل ترکیبی داده‌ها مقایسه تحلیل عاملی با روش‌های دیگر تحلیل چند متغیره کاربرد تحلیل عاملی در تحلیل داده‌ های بزرگ و مجموعه‌های پیچیده تحلیل داده‌های حجم بالا با استفاده از ابزارهای ابری بهینه‌سازی فرآیندها و تصمیم‌گیری با استفاده از علم داده الگوریتم‌های پردازش داده در علم داده استخراج ویژگی‌های مهم در داده‌ها هوش تجاری و کاربردهای آن در صنعت مبلمان و دکوراسیون داخلی هوش تجاری و کاربردهای آن در صنعت فناوری اطلاعات مفاهیم پایه آماری مانند میانگین، واریانس و انحراف معیار استفاده از روش‌های آماری برای پیش ‌بینی رشد شرکت بهبود تجربه کاربری با استفاده از علم داده تحلیل داده‌های حسابداری و مالی پردازش زبان طبیعی و تحلیل داده‌های متنی کاربردهای هوش تجاری در صنعت خودروسازی تحلیل داده‌های اینترنت اشیا تحلیل داده‌های مالی و پیش‌ بینی ریسک‌ها کاربرد آمار پیشرفته در تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده الگوریتم‌های یادگیری ماشین در علم داده تحلیل داده‌های بزرگ و مدیریت حجم بالای داده مفاهیم پایه آمار پیشرفته مانند توزیع‌های پیچیده و مدل‌سازی خطی تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی و تأثیر آن در تبلیغات تحلیل داده‌های مکانی و کاربردهای جغرافیایی بهبود فرآیند تصمیم‌گیری با استفاده از علم داده تحلیل داده‌های زمانی و پیش‌بینی رویدادها تحلیل داده‌ها در حوزه بازاریابی و تبلیغات شبکه‌های عصبی و کاربردهای آنها در علم داده استفاده از روش‌های آماری در تجزیه و تحلیل داده‌های ارتباطی و بازخورد مشتری استفاده از علم داده در صنعت خودروسازی و تولید مدل‌سازی و پیش‌بینی رفتار مشتریان تحلیل داده‌های منابع انسانی برای شناسایی الگوهای عملکرد کارکنان استفاده از روش‌های آماری برای پیش‌‌بینی عملکرد سازمان و بهبود تصمیم‌‌گیری شرکت مرجع داده تحلیل داده‌های مشتری برای شناسایی الگوهای رفتاری مشتریان تحلیل داده‌های بازاریابی برای شناسایی چالش‌ها و فرصت‌های بازار شرکت علم داده تحلیل داده‌های عملیاتی برای شناسایی مشکلات و بهبود فرآیندها کاربرد آمار در بهبود عملکرد و بهره‌‌وری سازمان شرکت بیگ دیتا شرکت تحلیل داده معرفی مفاهیم پایه تحلیل بیزی معرفی توزیع‌های احتمال و استفاده از آن‌ها در تحلیل آماری تفاوت میان روش‌های رگرسیون خطی و غیر خطی تفاوت بین آزمون فرضیه یک‌طرفه و دوطرفه تحلیل عاملی و کاربرد آن تحلیل عاملی در شناخت الگوها و ارتباطات بین متغیرها آشنایی با توزیع‌های احتمالاتی مختلف در تحلیل داده‌ها تحلیل داده‌های بزرگ با استفاده از تحلیل بیزی تحلیل رگرسیون و کاربردهای آن در تحلیل داده‌ها تحلیل داده‌ها با استفاده از مفاهیم آماری انواع روش‌های نمونه‌گیری و انتخاب نمونه در تحلیل داده‌ها آزمون فرضیه در تحلیل آماری داده‌ها تحلیل داده در بهبود مدیریت موجودی تحلیل داده در بهبود کیفیت محصولات و خدمات تحلیل داده در تحقیق و توسعه محصولات جدید تحلیل داده در حوزه آموزشی تحلیل پدیده‌های اجتماعی و جامعه شناختی تحلیل داده در علوم حیوانی تحلیل داده در علوم روانشناسی تحلیل داده در علوم فضایی تحلیل داده در بهبود عملکرد فروش و افزایش درآمد تحلیل داده در بهبود خدمات به مشتریان تحلیل داده برای بهبود عملکرد کسب و کار تحلیل داده در محیط زیست شناخت آلودگی هوا و آب تجزیه و تحلیل داده‌ها چیست و چگونه انجام می‌شود؟ داده چیست؟ تحلیل داده چه می‌کند؟ تحلیل داده چیست و چه کاربردی دارد؟ مدیریت کسب و کار تصمیم‌گیری داده محور و مزایای آن تجزیه و تحلیل بیگ دیتا در بازاریابی عناصر اصلی موفقیت در دیتا مارکتینگ داده کاوی مکانی چیست؟ علم داده مکانی چیست؟ ارزش هوش تجاری در کسب‌وکارها اهمیت کلان داده‌ها در بازاریابی ابزارهای هوش تجاری

داشبورد‌های مرتبط


هزينه ناخالصی داخلی سال 1395 به سال هزينه ناخالصی داخلی به سال 1395 به قيمت بازار هزينه ناخالصی داخلی به سال 1395 بخش اشتباهات آماری‌ هزينه ناخالصی داخلی به سال 1395 بخش دولتی هزينه ناخالصی داخلی به سال 1395 بخش خصوصی هزينه ناخالصی داخلی به سال هزينه ناخالصی داخلی به قيمت بازار هزينه ناخالصی داخلی بخش تغيير در موجودی انبار هزينه ناخالصی داخلی بخش هزينه های بخش دولتی هزينه ناخالصی داخلی بخش هزينه های بخش خصوصی توليد ناخالص داخلی سال 1395به سال توليد ناخالص داخلی سال 1395 به قیمت پایه توليد ناخالص داخلی به سال توليد ناخالص داخلی به قیمت پایه هزينه ناخالص داخلی سال 1395 به سال هزينه ناخالص داخلی سال 1395 بخش اشتباهات آماری‌ هزينه ناخالص داخلی سال 1395 بخش سرمایه ماشين آلات هزينه ناخالص داخلی سال 1395 بخش هزينه های دولتی هزينه ناخالص داخلی سال 1395 بخش هزينه های خصوصی هزينه ناخالص داخلی بخش توليد ناخالص داخلی سال هزينه ناخالص داخلی بخش توليد داخلی به قيمت بازار هزينه ناخالص داخلی بخش اشتباهات آماری‌ هزينه ناخالص داخلی بخش تشكيل سرمايه در ماشين آلات هزينه ناخالص داخلی بخش هزينه های نهايي بخش دولتی هزينه ناخالص داخلی بخش هزينه های نهايي بخش خصوصی