اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تحلیل داده و ساخت داشبوردهای مدیریتی با Power BI

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده و ساخت داشبوردهای مدیریتی با Power BI

موضوع کلی: هوش تجاری و تحلیل داده

موضوع میانی: تحلیل و بصری‌سازی داده با ابزارهای پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش تجاری و تحلیل داده
• 2. اهمیت تحلیل داده در تصمیم‌گیری سازمانی
• 3. معرفی ابزارهای هوش تجاری
• 4. آشنایی با Power BI Desktop
• 5. نصب و پیکربندی Power BI
• 6. مفاهیم پایه در Power BI
• 7. دریافت داده از منابع مختلف
• 8. اتصال به پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 9. اتصال به فایل‌های اکسل و CSV
• 10. اتصال به سرویس‌های ابری
• 11. پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها
• 12. تبدیل داده‌ها در Power Query
• 13. شکل‌دهی مجدد داده‌ها
• 14. ادغام و پیوستن جداول
• 15. مدیریت خطاها در داده‌ها
• 16. اصول مدل‌سازی داده
• 17. ایجاد روابط بین جداول
• 18. مفاهیم ستاره و برف‌دانه‌ای در مدل‌سازی
• 19. بهینه‌سازی مدل داده
• 20. مقدمه‌ای بر زبان DAX
• 21. توابع تجمعی در DAX
• 22. توابع منطقی در DAX
• 23. توابع متنی در DAX
• 24. توابع تاریخ و زمان در DAX
• 25. ایجاد ستون‌های محاسباتی
• 26. ایجاد معیارهای محاسباتی
• 27. توابع Context Transition در DAX
• 28. توابع CALCULATE و CALCULATETABLE
• 29. کاربرد Time Intelligence در DAX
• 30. بصری‌سازی داده‌ها در Power BI
• 31. انتخاب نمودار مناسب برای نمایش داده
• 32. نمودارهای میله‌ای و ستونی
• 33. نمودارهای خطی و سطحی
• 34. نمودارهای دایره‌ای و دونات
• 35. نمودارهای پراکندگی و حبابی
• 36. نمودارهای نقشه‌ای
• 37. نمودارهای جدول و ماتریس
• 38. کارت‌ها و شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI)
• 39. استفاده از فیلترها و اسلایسرها
• 40. قوانین قالب‌بندی بصری
• 41. طراحی صفحات گزارش تعاملی
• 42. ایجاد داشبوردهای مدیریتی
• 43. اصول طراحی داشبورد اثربخش
• 44. بهینه‌سازی عملکرد گزارش‌ها
• 45. اشتراک‌گذاری گزارش‌ها در سرویس Power BI
• 46. تنظیمات امنیتی و دسترسی در سرویس Power BI
• 47. ایجاد و مدیریت مجموعه داده‌ها
• 48. به‌روزرسانی خودکار داده‌ها
• 49. کار با Power BI Mobile
• 50. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
• 51. روش‌های پیش‌بینی با Power BI
• 52. تحلیل روند و فصلی بودن
• 53. تحلیل داده‌های مکانی
• 54. مقدمه‌ای بر مفاهیم آماری در تحلیل داده
• 55. آزمون فرض آماری
• 56. رگرسیون خطی ساده
• 57. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در تحلیل داده
• 58. خوشه‌بندی داده‌ها
• 59. طبقه‌بندی داده‌ها
• 60. تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis)
• 61. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
• 62. تکنیک‌های پاکسازی داده‌های حجیم
• 63. استخراج ویژگی از داده‌ها
• 64. ارزیابی مدل‌های تحلیلی
• 65. مقدمه‌ای بر سنجش عملکرد کسب و کار
• 66. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) در فروش
• 67. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) در بازاریابی
• 68. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) در مالی
• 69. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) در عملیات
• 70. تحلیل رضایت مشتری
• 71. تحلیل چاکنای مشتری
• 72. تحلیل سبد محصولات
• 73. تحلیل رفتار مشتری در وب‌سایت
• 74. مقدمه‌ای بر مدیریت پروژه با داده
• 75. تحلیل ریسک در پروژه‌ها
• 76. بهینه‌سازی تخصیص منابع
• 77. تحلیل بازگشت سرمایه (ROI)
• 78. اصول اخلاقی در تحلیل داده
• 79. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 80. امنیت داده‌ها و جلوگیری از نشت
• 81. مدیریت تغییر در سازمان با رویکرد داده‌محور
• 82. فرهنگ‌سازی داده‌محور در سازمان
• 83. آینده هوش تجاری و تحلیل داده
• 84. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده
• 85. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 86. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیاء (IoT) و تحلیل داده
• 87. کاربرد تحلیل داده در زنجیره تأمین
• 88. تحلیل داده در صنعت تولید
• 89. تحلیل داده در حوزه سلامت
• 90. تحلیل داده در حوزه آموزش
• 91. تحلیل داده در حوزه انرژی
• 92. تحلیل داده در حوزه حمل و نقل
• 93. بررسی موارد مطالعاتی موفق در ایران
• 94. چالش‌های پیاده‌سازی هوش تجاری در ایران
• 95. راهکارهای بومی‌سازی ابزارهای هوش تجاری
• 96. اهمیت داده‌های کلان (Big Data)
• 97. مقدمه‌ای بر پردازش موازی داده‌ها
• 98. نمونه‌سازی پیشرفته داشبوردها
• 99. تکنیک‌های پیشرفته بصری‌سازی
• 100. کاربرد هوش تجاری در ارزیابی عملکرد کارکنان