اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی استفاده از روش‌های آماری پیشرفته در تحلیل علّی شکایات مشتری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استفاده از روش‌های آماری پیشرفته در تحلیل علّی شکایات مشتری

موضوع کلی: روش‌های پیشرفته در استنباط علّی

موضوع میانی: استنباط علّی در تجزیه و تحلیل علل شکایات مشتری (Customer Complaint Cause Analysis)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی تحلیل علّی شکایات مشتری
• 2. انواع شکایات مشتری و دسته‌بندی آن‌ها
• 3. جمع‌آوری داده‌های شکایات مشتری
• 4. کیفیت داده‌ها و پیش‌پردازش آن‌ها
• 5. مفاهیم پایه آمار توصیفی در تحلیل شکایات
• 6. نمودارهای توصیفی برای درک توزیع شکایات
• 7. شاخص‌های مرکزی و پراکندگی در تحلیل شکایات
• 8. مقدمه‌ای بر استنباط آماری در تحلیل شکایات
• 9. آزمون فرض آماری برای مقایسه میانگین‌ها
• 10. آزمون فرض برای مقایسه نسبت‌ها
• 11. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی ساده
• 12. شناخت متغیرهای مستقل و وابسته در شکایات
• 13. برآورد پارامترهای مدل رگرسیون خطی
• 14. تفسیر ضرایب رگرسیون در تحلیل علّی
• 15. آزمون معنی‌داری ضرایب رگرسیون
• 16. ارزیابی کیفیت مدل رگرسیون خطی
• 17. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی چندگانه
• 18. انتخاب متغیرهای مناسب در مدل رگرسیون
• 19. مشکلات رایج در رگرسیون چندگانه (هم‌خطی)
• 20. تفسیر مدل رگرسیون چندگانه
• 21. تحلیل واریانس (ANOVA) در مدل رگرسیون
• 22. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی در شکایات
• 23. شناخت روند، فصلیت و نوسانات در شکایات
• 24. مدل‌های ساده سری زمانی (میانگین متحرک)
• 25. مدل‌های نمایی هموارسازی
• 26. مقدمه‌ای بر آزمون‌های ناپارامتری
• 27. آزمون رتبه علامت ویلکاکسون
• 28. آزمون من-ویتنی یو
• 29. آزمون کروسکال-والیس
• 30. مقدمه‌ای بر تحلیل عاملی اکتشافی
• 31. شناسایی عوامل پنهان مؤثر بر شکایات
• 32. تفسیر ماتریس عاملی
• 33. روش چرخش عوامل (Rotation)
• 34. مقدمه‌ای بر تحلیل خوشه‌ای
• 35. دسته‌بندی شکایات مشابه
• 36. شاخص‌های ارزیابی کیفیت خوشه‌بندی
• 37. کاربرد تحلیل خوشه‌ای در بخش‌بندی مشتریان
• 38. مقدمه‌ای بر مدل‌های معادلات ساختاری (SEM)
• 39. آزمون روابط علت و معلولی پیچیده
• 40. مراحل اجرای مدل معادلات ساختاری
• 41. ارزیابی شاخص‌های برازش مدل SEM
• 42. مقدمه‌ای بر مدل‌های لجستیک
• 43. پیش‌بینی احتمال وقوع یک شکایت
• 44. تفسیر ضرایب مدل لجستیک
• 45. ارزیابی عملکرد مدل لجستیک
• 46. مقدمه‌ای بر مدل‌های بقا (Survival Analysis)
• 47. تحلیل زمان تا وقوع یک رویداد (شکایت)
• 48. تابع بقا و تابع خطر
• 49. مقایسه منحنی‌های بقا
• 50. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های متنی شکایات
• 51. پیش‌پردازش متن و پاک‌سازی داده‌ها
• 52. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 53. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 54. استخراج کلیدواژه‌ها و عبارات کلیدی
• 55. مقدمه‌ای بر روش‌های یادگیری ماشین
• 56. الگوریتم‌های دسته‌بندی (Classification)
• 57. الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering)
• 58. الگوریتم‌های رگرسیون (Regression)
• 59. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 60. مقدمه‌ای بر طرح آزمایش‌ها (Design of Experiments)
• 61. طراحی آزمایش‌های عاملی
• 62. تحلیل نتایج طرح آزمایش‌ها
• 63. کاربرد DOE در بهینه‌سازی فرآیندها
• 64. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی مونت کارلو
• 65. مدل‌سازی عدم قطعیت در تحلیل شکایات
• 66. اجرای شبیه‌سازی و تحلیل نتایج
• 67. کاربرد شبیه‌سازی در ارزیابی ریسک
• 68. مقدمه‌ای بر روش‌های تحلیل علّی علّی (Causal Inference)
• 69. تمایز بین همبستگی و علیت
• 70. روش‌های برآورد اثر علّی (Propensity Score Matching)
• 71. مقدمه‌ای بر ابزارهای نرم‌افزاری آماری
• 72. آشنایی با نرم‌افزار R برای تحلیل داده
• 73. آشنایی با نرم‌افزار SPSS برای تحلیل داده
• 74. آشنایی با نرم‌افزار Python (Pandas, SciPy, Statsmodels)
• 75. نحوه پیاده‌سازی مدل‌های آماری در نرم‌افزار
• 76. اصول گزارش‌دهی نتایج تحلیل شکایات
• 77. ارائه یافته‌های کلیدی به ذینفعان
• 78. ارتباط بین تحلیل آماری و تصمیم‌گیری کسب‌وکار
• 79. چالش‌های پیاده‌سازی تحلیل علّی در سازمان
• 80. راهکارهای عملی برای غلبه بر چالش‌ها
• 81. نقش فرهنگ داده‌محور در اثربخشی تحلیل شکایات
• 82. مدیریت دانش حاصل از تحلیل شکایات
• 83. آینده‌پژوهی در تحلیل شکایات مشتری
• 84. مطالعات موردی در صنایع مختلف
• 85. تحلیل شکایات در بخش خدمات
• 86. تحلیل شکایات در بخش تولید
• 87. تحلیل شکایات در بخش مالی
• 88. تحلیل شکایات در بخش فناوری اطلاعات
• 89. تحلیل شکایات در بخش گردشگری
• 90. تحلیل شکایات در بخش بهداشت و درمان
• 91. اخلاق حرفه‌ای در تحلیل داده‌های شکایات
• 92. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 93. مسئولیت‌پذیری در تفسیر نتایج
• 94. ارتقاء مستمر مهارت‌های تحلیل آماری
• 95. مرور کلی بر روش‌های پیشرفته تحلیل علّی
• 96. جمع‌بندی و کاربردهای نهایی در بهبود تجربه مشتری