اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها با Power BI برای تحلیل‌های سازمانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها با Power BI برای تحلیل‌های سازمانی

موضوع کلی: تحلیل داده و هوش تجاری

موضوع میانی: آماده‌سازی و پاکسازی داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده و هوش تجاری در سازمان‌ها
• 2. اهمیت پاکسازی داده در تصمیم‌گیری‌های سازمانی
• 3. معرفی Power BI و قابلیت‌های آن در آماده‌سازی داده
• 4. شناخت انواع داده‌ها و ساختارهای مختلف آن‌ها
• 5. مراحل کلیدی در فرآیند پاکسازی داده
• 6. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
• 7. تکنیک‌های شناسایی و حذف داده‌های تکراری
• 8. مدیریت مقادیر گمشده (Missing Values)
• 9. روش‌های جایگزینی مقادیر گمشده
• 10. استانداردسازی فرمت داده‌ها
• 11. پاکسازی داده‌های متنی و رشته‌ای
• 12. مدیریت تاریخ و زمان در داده‌ها
• 13. تبدیل انواع داده‌ها (Data Type Conversion)
• 14. اعتبارسنجی داده‌ها (Data Validation)
• 15. مقدمه‌ای بر Power Query Editor
• 16. اتصال به منابع داده مختلف در Power BI
• 17. کار با جداول و ستون‌ها در Power Query
• 18. تغییر نام ستون‌ها و ردیف‌ها
• 19. مرتب‌سازی و فیلتر کردن داده‌ها
• 20. تقسیم ستون‌ها و ادغام ستون‌ها
• 21. استفاده از ستون‌های شرطی
• 22. ایجاد ستون‌های سفارشی
• 23. کار با ستون‌های شاخص (Index Columns)
• 24. حذف ستون‌ها و ردیف‌های غیرضروری
• 25. تنظیم انواع داده در Power Query
• 26. پاکسازی داده‌های عددی
• 27. مدیریت خطاهای رایج در Power Query
• 28. استفاده از Replace Values
• 29. استفاده از Trim و Clean برای داده‌های متنی
• 30. تبدیل حروف بزرگ و کوچک
• 31. پاکسازی داده‌های تاریخ و زمان
• 32. استفاده از Split Column by Delimiter
• 33. استفاده از Merge Columns
• 34. استفاده از Conditional Column
• 35. استفاده از Group By
• 36. استفاده از Pivot و Unpivot Columns
• 37. کار با ستون‌های سفارشی مبتنی بر فرمول
• 38. استفاده از Add Custom Column
• 39. قوانین و منطق در ستون‌های سفارشی
• 40. استفاده از Merge Queries
• 41. استفاده از Append Queries
• 42. ترکیب داده‌ها از منابع مختلف
• 43. مدیریت روابط بین جداول (Relationships)
• 44. ایجاد مدل داده‌ای مناسب
• 45. مقدمه‌ای بر DAX (Data Analysis Expressions)
• 46. توابع پایه در DAX
• 47. ایجاد معیارهای (Measures) ساده
• 48. استفاده از CALCULATE در DAX
• 49. توابع زمان هوشمند (Time Intelligence Functions)
• 50. فیلتر کردن در DAX
• 51. کاربرد DAX در گزارش‌سازی
• 52. مقدمه‌ای بر مصورسازی داده‌ها در Power BI
• 53. انواع نمودارهای استاندارد در Power BI
• 54. انتخاب نمودار مناسب برای نمایش داده‌ها
• 55. طراحی داشبوردهای مدیریتی
• 56. اصول طراحی داشبوردهای کارآمد
• 57. استفاده از فیلترها و اسلایسرها
• 58. تعامل بین المان‌های داشبورد
• 59. بهبود عملکرد گزارش‌ها
• 60. فشرده‌سازی داده‌ها در Power BI
• 61. بهینه‌سازی مدل داده‌ای
• 62. مدیریت داده‌های حجیم
• 63. ملاحظات امنیتی در Power BI
• 64. اشتراک‌گذاری گزارش‌ها و داشبوردها
• 65. تنظیمات دسترسی و مجوزها
• 66. مقدمه‌ای بر تحلیل‌های پیشرفته
• 67. تحلیل روندهای زمانی
• 68. تحلیل مقایسه‌ای
• 69. تحلیل سهم بازار
• 70. تحلیل مشتریان
• 71. تحلیل فروش
• 72. مقدمه‌ای بر شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs)
• 73. طراحی و پیاده‌سازی KPI ها در Power BI
• 74. نکات مهم در تعریف KPI ها
• 75. کاربرد KPI ها در ارزیابی عملکرد
• 76. آموزش مداوم و به‌روزرسانی دانش در هوش تجاری
• 77. منابع تکمیلی برای یادگیری عمیق‌تر
• 78. آینده هوش تجاری و تحلیل داده
• 79. جمع‌بندی و مرور مباحث کلیدی
• 80. کاربرد پاکسازی داده در حوزه‌های مختلف سازمانی
• 81. مطالعه موردی: پاکسازی داده در صنعت خرده‌فروشی
• 82. مطالعه موردی: پاکسازی داده در بخش مالی
• 83. مطالعه موردی: پاکسازی داده در حوزه سلامت
• 84. استفاده از Power Query برای ادغام داده‌های ناهمگون
• 85. مدیریت داده‌های مکانی و جغرافیایی
• 86. پاکسازی داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 87. تحلیل احساسات با داده‌های متنی پاکسازی شده
• 88. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای پاکسازی داده
• 89. استفاده از ابزارهای پیشرفته پاکسازی داده
• 90. اهمیت مستندسازی فرآیند پاکسازی داده