اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کار با Power Pivot در اکسل برای تحلیل پیشرفته داده‌ها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کار با Power Pivot در اکسل برای تحلیل پیشرفته داده‌ها

موضوع کلی: تحلیل داده و هوش تجاری

موضوع میانی: ابزارهای پیشرفته تحلیل داده در اکسل

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده و هوش تجاری
• 2. اهمیت تحلیل داده در کسب‌وکار
• 3. مروری بر قابلیت‌های اکسل در تحلیل داده
• 4. معرفی Power Pivot و نقش آن
• 5. نصب و فعال‌سازی Power Pivot
• 6. مفاهیم کلیدی در Power Pivot: جداول، ستون‌ها، ردیف‌ها
• 7. ساختار مدل داده در Power Pivot
• 8. وارد کردن داده‌ها از منابع مختلف به Power Pivot
• 9. اتصال به پایگاه‌های داده SQL Server
• 10. اتصال به فایل‌های متنی (CSV, TXT)
• 11. اتصال به فایل‌های اکسل دیگر
• 12. استفاده از Get & Transform (Power Query) برای آماده‌سازی داده‌ها
• 13. پاک‌سازی داده‌ها در Power Query
• 14. تبدیل داده‌ها در Power Query
• 15. ادغام و پیوستن جداول در Power Query
• 16. ایجاد روابط بین جداول در Power Pivot
• 17. انواع روابط (یک به یک، یک به چند)
• 18. مدیریت روابط در نمای مدل
• 19. مفهوم جداول سنجی (Fact Tables) و جداول مرجع (Dimension Tables)
• 20. طراحی مدل داده بهینه
• 21. مفهوم DAX (Data Analysis Expressions)
• 22. تفاوت DAX با فرمول‌های استاندارد اکسل
• 23. توابع پایه DAX: SUM, AVERAGE, COUNT
• 24. توابع DAX برای فیلتر و محاسبه: CALCULATE, FILTER
• 25. توابع DAX برای کار با زمان: DATE, YEAR, MONTH, DAY
• 26. توابع DAX برای کار با متن: CONCATENATE, LEFT, RIGHT, MID
• 27. توابع DAX برای منطق: IF, SWITCH
• 28. توابع DAX برای کار با جداول: RELATED, RELATEDTABLE
• 29. ایجاد ستون‌های محاسباتی (Calculated Columns)
• 30. ایجاد معیارهای محاسباتی (Measures)
• 31. اهمیت Measures در گزارش‌گیری پویا
• 32. ترکیب Measures با توابع DAX
• 33. استفاده از Power Pivot در PivotTables
• 34. ایجاد PivotTables با استفاده از مدل داده Power Pivot
• 35. افزودن Measures به PivotTables
• 36. کار با فیلترها و اسلایسرها در PivotTables
• 37. ایجاد PivotCharts بر اساس PivotTables
• 38. طراحی داشبوردهای مدیریتی با Power Pivot
• 39. گزارش‌گیری از فروش با Power Pivot
• 40. تحلیل روند فروش در طول زمان
• 41. تحلیل عملکرد محصولات
• 42. تحلیل عملکرد مناطق جغرافیایی
• 43. تحلیل مشتریان
• 44. مفهوم Time Intelligence در DAX
• 45. محاسبه فروش سال به سال (Year-over-Year Sales)
• 46. محاسبه میانگین متحرک (Moving Average)
• 47. محاسبه درصد رشد (Growth Percentage)
• 48. استفاده از توابع DAX برای مقایسه‌های پیچیده
• 49. ایجاد سناریوهای تحلیل مختلف
• 50. بهینه‌سازی عملکرد مدل داده
• 51. نکات و ترفندهای پیشرفته در Power Pivot
• 52. مدیریت حافظه در مدل‌های بزرگ
• 53. استفاده از Power Pivot در محیط‌های تیمی
• 54. ملاحظات امنیتی در اشتراک‌گذاری مدل‌های داده
• 55. مقدمه‌ای بر Power BI (به عنوان گام بعدی)
• 56. مقایسه Power Pivot با Power BI
• 57. کاربرد Power Pivot در گزارش‌گیری مالی
• 58. تحلیل هزینه‌ها با Power Pivot
• 59. تحلیل سودآوری با Power Pivot
• 60. مدل‌سازی داده‌های منابع انسانی
• 61. تحلیل عملکرد کارکنان
• 62. تحلیل حقوق و دستمزد
• 63. مدل‌سازی داده‌های تولید
• 64. تحلیل کارایی خط تولید
• 65. تحلیل موجودی انبار
• 66. مدل‌سازی داده‌های بازاریابی
• 67. تحلیل کمپین‌های تبلیغاتی
• 68. تحلیل بازگشت سرمایه (ROI)
• 69. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی (به صورت کلی و سازگار)
• 70. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده
• 71. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 72. پیشگیری از سوگیری در تحلیل داده
• 73. اهمیت مستندسازی مدل داده
• 74. تست و اعتبارسنجی مدل داده
• 75. اشکال‌زدایی فرمول‌های DAX
• 76. به‌روزرسانی مدل داده
• 77. استفاده از Power Pivot برای پیش‌بینی‌های ساده
• 78. مقدمه‌ای بر روش‌های آماری پایه در تحلیل داده
• 79. کاربرد Power Pivot در تحلیل داده‌های حجیم (با رویکرد مناسب)
• 80. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در تحلیل داده
• 81. نکات پایانی برای حرفه‌ای شدن در تحلیل داده با اکسل