نماذج التنبؤ من الألف إلى الياء

غالباً ما يحدث خلط بين منهجيات التنبؤ (Forecasting Methodologies) ونماذج التنبؤ المعتمدة على الخوارزميات الخاضعة للإشراف (Supervised Machine Learning Algorithms). فبينما تعتمد النماذج التنبؤية على معلومات خارجية لتوليد نتائجها، يعتمد التنبؤ على بياناته الخاصة للوصول إلى التقديرات المستقبلية.

تهدف هذه الورشة إلى تقديم فهم شامل لجميع أساليب التنبؤ وكيفية تطبيقها لتوقع الأحداث القريبة في المستقبل. ستبدأ الورشة بالنماذج الأساسية، ثم تستعرض تطور مختلف الأساليب، مما يمكّن المشاركين من تطبيقها بكفاءة. كما سيتعلم المشاركون كيفية تحليل مؤشرات الجودة الخاصة بكل نموذج لاختيار أفضل نموذج تنبؤي يخدم احتياجات أعمالهم.

نظرة عامة على الورشة

مخرجات التعلم

● المقارنة بين Forecasting وSupervised Machine Learning.
● تعلم كيفية الاختيار بين نماذج التنبؤ المختلفة.
● تقييم العلاقة بين الماضي والمستقبل.
● قياس تأثير البيانات السابقة على التوقعات المستقبلية القريبة.
● تحليل جميع أساليب التنبؤ وتطورها عبر الزمن.
● تطوير النماذج التحليلية الخاصة بالتقدير.
● إتقان مقاييس الدقة وجودة النماذج.
● اختيار أفضل نموذج تنبؤي.
● تطبيق النماذج باستخدام برامج متخصصة.

المدة: 4 أيام

اليوم الأول:

● الاتجاهات الخطية (Linear Trends) والمتعددة الحدود (Polynomial Trends)

● الاتجاهات الأسية (Exponential)، والقوّية (Power)، واللوغاريتمية (Logarithmic Trends)

اليوم الثاني:

● المتوسطات الحسابية والمتوسطات المتحركة (Averaging & Moving Averages)

اليوم الثالث:

● النماذج البسيطة والمزدوجة والثلاثية في التمهيد الأسي (Exponential Smoothing Models)

اليوم الرابع:

● تحليل السلاسل الزمنية (Time Series Analysis)

● طريقة ARIMA وBox-Jenkins Method

● عروض تقديمية شاملة وملونة (Comprehensive Colored PPT Documents)
● مقارنة بين Supervised ML ونهج Forecasting
● النماذج الثابتة (Stationary)، والإضافية (Additive)، والمتضاعفة (Multiplicative Models)
● حلول الأدوات المملوكة (Proprietary Tools Solutions)
● مقاييس جودة النماذج التنبؤية (Quality Measures of Forecasting Models)
● مفهوم البيانات العشوائية (White Noise Data)
● اختيار النموذج الأنسب (Selecting the Fit Model)

محتوى الورشة