بهینه‌سازی قیمت‌گذاری و قیمت‌گذاری پویا با یادگیری ماشین

این دوره شامل استفاده از هوش مصنوعی است.

افشا: از ابزارهای هوش مصنوعی فقط برای کمک به تهیه سرفصل‌های دوره و thumbnail دوره استفاده شده است. کل محتوای آموزشی، توضیحات و بررسی‌های پروژه کاملا به صورت دستی توسط مدرس ایجاد شده‌اند.

به دوره بهینه‌سازی قیمت‌گذاری و قیمت‌گذاری پویا با یادگیری ماشین خوش آمدید. این آموزش یک دوره جامع پروژه‌محور است که در آن یاد می‌گیرید چگونه قیمت را بهینه کنید، تقاضا را پیش‌بینی کنید و استراتژی‌های قیمت‌گذاری پویا را پیاده‌سازی کنید. این دوره ترکیبی عالی از تحلیل قیمت‌گذاری و یادگیری ماشین است و فرصتی ایده‌آل برای تمرین مهارت‌های برنامه‌نویسی شما در کنار ارتقای دانش فنی‌تان در زمینه علم داده به شمار می‌آید. در جلسه مقدمه، اصول اولیه بهینه‌سازی قیمت و قیمت‌گذاری پویا، از جمله آشنایی با کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در قیمت‌گذاری و همچنین درک چگونگی کارکرد مدل‌های بهینه‌سازی قیمت را یاد می‌گیرید. سپس در بخش بعدی، اصول استراتژی‌های قیمت‌گذاری، به طور مثال استراتژی‌هایی مانند قیمت‌گذاری مبتنی بر هزینه، قیمت‌گذاری مبتنی بر ارزش و قیمت‌گذاری مبتنی بر رقبا را بررسی می‌کنیم. همچنین عوامل مؤثر بر قیمت‌گذاری مانند عرضه، تقاضا، هزینه تولید، هزینه نیروی کار و هزینه مواد را یاد می‌گیریم. علاوه بر این، این بخش مفاهیم مهمی مانند تمایل به پرداخت، هزینه ثابت در مقابل هزینه متغیر، حاشیه سود در مقابل حجم فروش و حساسیت قیمتی را نیز پوشش می‌دهد. پس از آن، در بخش بعدی با کشش قیمتی تقاضا آشنا می‌شویم و همچنین با داده نمونه، کشش قیمتی را محاسبه می‌کنیم و تفسیر می‌کنیم که تغییرات قیمت چگونه بر تقاضای مشتری اثر می‌گذارد. سپس، پروژه را آغاز می‌کنیم. ابتدا مجموعه‌داده‌های قیمت‌گذاری را از Kaggle دانلود می‌کنیم؛ پلتفرمی که طیف گسترده‌ای از مجموعه‌داده‌های باکیفیت را در صنایع مختلف ارائه می‌دهد. بعد از دانلود داده، داده را با مدیریت مقادیر گمشده، حذف داپلیکیت‌ها و شناسایی داده پرت احتمالی پاک‌سازی می‌کنیم. پس از آن، همبستگی بین قیمت و تعداد فروش را تحلیل می‌کنیم و رابطه آن‌ها را با نمودار پراکندگی نمایش می‌دهیم. این کار به ما کمک می‌کند تشخیص دهیم آیا تغییرات قیمت با تغییرات تقاضا مرتبط هستند. در ادامه، قیمت‌های رقبا را تحلیل و مقایسه می‌کنیم و قیمت‌های خود را به سه دسته، پایین‌تر از رقبا، هم‌سطح بازار و بالاتر از رقبا تقسیم می‌کنیم. با این کار می‌توانیم موقعیت قیمت‌گذاری رقبا را ارزیابی کنیم. پیش از ساخت مدل بهینه‌سازی قیمت با یادگیری ماشین، تحلیل اهمیت ویژگی‌ها را انجام می‌دهیم. هدف این است که مشخص کنیم کدام ویژگی‌ها بیشترین همبستگی را با متغیر هدف دارند و کدام عوامل برای تصمیم‌گیری‌های قیمت‌گذاری مهم‌تر هستند. سپس، مدل بهینه‌سازی قیمت‌گذاری را با XGBoost و رگرسور گرادیان بوستینگ می‌سازیم. این مدل‌ها تعداد فروش را پیش‌بینی می‌کنند و برای یافتن قیمت بهینه، هر قیمت پیشنهادی را در تعداد فروش پیش‌بینی‌شده آن ضرب می‌کنیم تا درآمد مورد انتظار را محاسبه کنیم. سپس، قیمتی را انتخاب می‌کنیم که بیشترین درآمد مورد انتظار را ایجاد کند. در بخش بعدی، تقاضا را با رگرسور CatBoost پیش‌بینی می‌کنیم. هدف این است که تقاضا را در شرایط مختلف بازار پیش‌بینی کنیم تا بتوانیم تصمیم‌های آگاهانه‌تری برای قیمت‌گذاری بگیریم و قیمت‌ها را بر اساس تقاضای مورد انتظار تعیین کنیم. پس از آن، بخش‌های قیمت‌گذاری محصول را با یادگیری ماشین بدون نظارت، به‌ویژه خوشه‌بندی K Means ، تحلیل می‌کنیم. با این کار می‌توانیم گروه‌هایی از محصولات با ویژگی‌های مشابه در قیمت‌گذاری و تقاضا را شناسایی کنیم و برای هر بخش، استراتژی قیمت‌گذاری مناسبی تدوین کنیم. در مرحله بعد، قیمت بلیت هواپیما را با برنامه‌نویسی خطی بهینه می‌کنیم و همچنین قیمت هتل را با یادگیری تقویتی بهینه می‌کنیم. این روش‌ها به ما امکان می‌دهند در شرایط محدودیت‌های مختلف و تغییرات بازار، تصمیم‌های بهینه در مورد قیمت‌گذاری بگیریم. در بخش بعدی، مدل قیمت‌گذاری پویا را با رگرسور Extra Trees می‌سازیم و همچنین یک شبیه‌سازی قیمت‌گذاری پویا با داده بلادرنگ ایجاد می‌کنیم تا سیستم بتواند بر اساس شرایط فعلی عرضه و تقاضا، قیمت‌ها را تعیین کند. در نهایت، در پایان دوره، یک عامل هوش مصنوعی برای هوش قیمت‌گذاری می‌سازیم. این عامل می‌تواند جستجوی وب انجام دهد تا قیمت‌های رقبا را پیدا کند، بنچمارک‌های قیمت را شناسایی کند و تقاضا را تحلیل کند تا پیشنهادهای قیمت‌گذاری داده محور ارائه دهد.

اول از همه، پیش از ورود به دوره، باید این سؤال را از خودمان بپرسیم؛ چرا باید بهینه‌سازی قیمت‌گذاری را یاد بگیریم و چرا باید از یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی قیمت‌گذاری استفاده کنیم؟ پاسخ ما این است که بهینه‌سازی قیمت‌گذاری به کسب‌وکارها کمک می‌کند بهترین نقطه قیمتی را پیدا کنند؛ نقطه‌ای که در آن بتوانند درآمد را به حداکثر برسانند. اگر قیمت خیلی پایین باشد، درآمد به‌طور کامل بهینه نمی‌شود و اگر قیمت خیلی بالا تعیین شود، ممکن است تقاضا و تعداد واحدهای فروخته‌شده کاهش یابد. یادگیری ماشین به ما کمک می‌کند داده تاریخی و الگوهای تقاضا را تحلیل کنیم تا نقطه قیمتی را شناسایی کنیم که بهترین تعادل را فراهم می‌کند.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

Pricing Optimization & Dynamic Pricing with Machine Learning

This course contains the use of artificial intelligence

Disclosure: AI tools were used only to assist in creating the course outline and course thumbnail. All instructional content, explanations, and project walkthroughs were fully created manually by the instructor.

Welcome to Pricing Optimization & Dynamic Pricing with Machine Learning course. This is a comprehensive project based course where you will learn how to optimize price, forecast demand, and implement dynamic pricing strategies. This course is a perfect combination between pricing analytics and machine learning, making it an ideal opportunity to practice your programming skills while improving your technical knowledge in data science. In the introduction session, you will learn the basic fundamentals of pricing optimization and dynamic pricing, such as getting to know AI and machine learning applications in pricing and also understanding how pricing optimization models work. Then, in the next section, we will learn about foundations of pricing strategies, for examples strategies like cost based pricing, value based pricing, competitor based pricing, we will learn about factors that affect pricing like supply, demand, production cost, labor cost, material cost, in addition, this section also covers essential concepts like willingness to pay, fix vs variable cost, margin vs volume, and price sensitivity. Afterward, in the next section, we are going to learn about price elasticity of demand and additionally, we are also going to calculate price elasticity using sample data and interpret how changes in price affect customer demand. Then, we will start the project, firstly we are going to download pricing datasets from Kaggle which is a platform that provides a wide range of high quality datasets across different industries. After downloading the data, we are going to clean the data by handling missing values, removing duplicates, and detecting potential outliers. After that, we are going to analyze the correlation between price and quantity sold and visualize their relationship using a scatter plot. This will enable us to identify whether changes in price are associated with changes in demand. Following that, we are going to analyze and compare competitor prices by dividing our prices into three categories, below competitors, at market price, and above competitors. By doing so, we will be able to evaluate our competitor pricing positions. Before building a pricing optimization model using machine learning, we are going to conduct feature importance analysis. The objective is to find which features have the strongest correlation with the target variable and determine which factors are most relevant for pricing decisions. Then, we are going to build a pricing optimization model using XGBoost and Gradient Boosting Regressor. These models will predict the quantity sold, and to find the optimal price, we will multiply each candidate price by its predicted quantity to calculate expected revenue, then, we will select the price that generates the highest expected revenue. In the next section, we are going to forecast demand using the Catboost regressor. The objective is to predict demand under different market conditions so we can make more informed pricing decisions and adjust prices based on expected demand. Following that, we are going to analyze product pricing segments using unsupervised machine learning, specifically, K Means Clustering. By doing so, we will be able to identify groups of products with similar pricing and demand characteristics and develop appropriate pricing strategies for each segment. Next, we are going to optimize flight ticket prices using linear programming and also optimize hotel prices using reinforcement learning. These enable us to make optimal pricing decisions under different constraints and changing market conditions. In the next section, we are going to build a dynamic pricing model using Extra Trees Regressor and we are also going to create a dynamic pricing simulation using real time data, enabling the system to adjust prices based on current supply and demand conditions. Lastly, at the end of the course, we are going to build an AI agent for pricing intelligence. The agent will be able to perform web search to find competitor prices, identify price benchmarks, and analyze demand to provide data driven pricing recommendations.

First of all, before getting into the course, we need to ask this question to ourselves, why should we learn about pricing optimization and why should we use machine learning to optimize price. Well, here is my answer, pricing optimization helps businesses find the most optimal pricing point where they can maximize revenue. If the price is too low, revenue is not fully optimized, while setting the price too high can reduce demand and the number of units sold. Machine learning helps us analyze historical data and demand patterns to identify the pricing point that provides the best balance.

Below are things that you can expect to learn from this course:

Learn the basic fundamentals of pricing optimization and dynamic pricing

Learn about pricing strategies like cost, value, competitor based pricing, different factors that affect pricing like supply, demand, and production cost

Learn how to calculate price elasticity of demand

Learn how to clean pricing dataset by handling missing values, removing duplicates, and detecting potential outliers

Learn how to analyze relationship between price and quantity sold

Learn how to analyze and compare competitor prices

Learn how to conduct feature importance analysis using Random Forest Regressor

Learn how to build pricing optimization model using XGBoost Regressor

Learn how to build pricing optimization model using Gradient Boosting Regressor

Learn how to forecast demand using CatBoost Regressor

Learn how to analyse product pricing segment using K Means Clustering

Learn how to optimize flight ticket price using Linear Programming

Learn how to optimize hotel price with reinforcement learning and implement Deep Q Network

Learn how to build dynamic pricing model using Extra Trees Regressor

Learn how to create dynamic pricing simulation with real time data

Learn how to build AI pricing intelligence agent using Gemini

ابزارها، محیط توسعه یکپارچه و مجموعه‌داده‌ها

آشنایی با بهینه‌سازی قیمت‌گذاری و قیمت‌گذاری پویا

اصول اولیه استراتژی قیمت‌گذاری

پاک‌سازی مجموعه‌داده با حذف مقادیر گمشده، داپلیکیت‌ها و شناسایی داده پرت

تحلیل رابطه بین قیمت و تعداد فروش

تحلیل و مقایسه قیمت‌های رقبا

انجام تحلیل اهمیت ویژگی با رگرسور جنگل تصادفی

ساخت مدل بهینه‌سازی قیمت‌گذاری با رگرسور XGBoost

ساخت مدل بهینه‌سازی قیمت‌گذاری با رگرسور گرادیان بوستینگ

پیش‌بینی تقاضا با رگرسور CatBoost

تحلیل بخش‌بندی قیمت‌گذاری محصول با خوشه‌بندی K Means

بهینه‌سازی قیمت بلیت هواپیما با برنامه‌نویسی خطی

بهینه‌سازی قیمت هتل با یادگیری تقویتی و پیاده‌سازی شبکه Deep Q

ساخت مدل قیمت‌گذاری پویا با رگرسور Extra Trees

ایجاد شبیه‌سازی قیمت‌گذاری پویا با داده بلادرنگ

ساخت عامل هوشمند قیمت‌گذاری با جمینی

با ورود یا ثبت‌نام رایگان، به این درس و بقیه محتوای این دوره دسترسی خواهید داشت.

برای دسترسی به این دوره، یکی از گزینه‌های زیر را انتخاب کنید:

مناسب برای تهیه چندین دوره

با اشتراک ویژه‌ای که دارید، کافی‌ست این دوره را به لیست دوره‌های خود اضافه کنید تا بلافاصله به آن دسترسی داشته باشید.