دوره تحلیل پیشرفته داده با اکسل و Power Pivot همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل پیشرفته داده با اکسل و Power Pivot

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و تحلیل داده

موضوع میانی: ابزارهای تحلیل داده و هوش تجاری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم پایه تحلیل داده
• 2. مروری بر قابلیت‌های اکسل برای تحلیل داده
• 3. مقدمه‌ای بر Power Pivot
• 4. نصب و راه‌اندازی Power Pivot
• 5. مفاهیم کلیدی مدل‌سازی داده در Power Pivot
• 6. ایجاد روابط بین جداول
• 7. کار با جداول و ستون‌ها در Power Pivot
• 8. مقدمه‌ای بر زبان DAX
• 9. توابع پایه DAX برای محاسبات
• 10. توابع تجمیعی در DAX
• 11. توابع منطقی در DAX
• 12. توابع متنی در DAX
• 13. توابع تاریخ و زمان در DAX
• 14. توابع اطلاعاتی در DAX
• 15. کاربرد CALCULATE در DAX
• 16. فیلتر کردن داده‌ها با CALCULATE
• 17. توابع ردیفی در DAX
• 18. توابع ستونی در DAX
• 19. مفهوم Context در DAX
• 20. Row Context و Filter Context
• 21. توابع Time Intelligence در DAX
• 22. محاسبه YTD, MTD, QTD
• 23. مقدمه‌ای بر معیارها (Measures)
• 24. ایجاد معیارهای ساده
• 25. ایجاد معیارهای پیچیده
• 26. کاربرد معیارهای مرتبط
• 27. مقدمه‌ای بر سطوح سلسله مراتبی (Hierarchies)
• 28. ایجاد و استفاده از سلسله مراتب
• 29. تحلیل داده با استفاده از سلسله مراتب
• 30. مقدمه‌ای بر شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs)
• 31. ایجاد و نمایش KPIs
• 32. تحلیل روندها با KPIs
• 33. مقدمه‌ای بر داشبوردهای مدیریتی
• 34. طراحی و ساخت داشبوردهای تعاملی
• 35. استفاده از اسلایسرها و فیلترها در داشبورد
• 36. بهینه‌سازی عملکرد داشبورد
• 37. مقدمه‌ای بر Power Query
• 38. وارد کردن داده از منابع مختلف
• 39. پاکسازی و تبدیل داده با Power Query
• 40. ادغام و پیوستن جداول با Power Query
• 41. نرمال‌سازی داده‌ها با Power Query
• 42. مقدمه‌ای بر ابزارهای مصورسازی داده در اکسل
• 43. نمودارهای استاندارد اکسل
• 44. نمودارهای Power BI (در صورت امکان ادغام)
• 45. استفاده از PivotTable و PivotChart
• 46. تحلیل داده‌های فروش
• 47. تحلیل داده‌های مالی
• 48. تحلیل داده‌های مشتریان
• 49. تحلیل داده‌های تولید
• 50. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
• 51. پیش‌بینی روندهای آینده
• 52. مدیریت و تحلیل داده‌های بزرگ
• 53. نکات و ترفندهای پیشرفته DAX
• 54. بهینه‌سازی مدل داده برای عملکرد بهتر
• 55. استفاده از ابزارهای اشکال‌زدایی DAX
• 56. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی ستاره‌ای (Star Schema)
• 57. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی برف‌ریزه‌ای (Snowflake Schema)
• 58. کاربرد Power Pivot در گزارش‌دهی مالی
• 59. کاربرد Power Pivot در گزارش‌دهی بازاریابی
• 60. کاربرد Power Pivot در تحلیل عملیات
• 61. امنیت داده‌ها در Power Pivot
• 62. اشتراک‌گذاری گزارش‌ها و داشبوردها
• 63. مقدمه‌ای بر ابزارهای هوش تجاری در ایران
• 64. استانداردهای تحلیل داده در صنایع ایران
• 65. قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها در ایران
• 66. کاربرد تحلیل داده در کسب‌وکارهای ایرانی
• 67. بررسی نمونه‌های موفق تحلیل داده در ایران
• 68. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده
• 69. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین (در سطح مقدماتی)
• 70. مقدمه‌ای بر علم داده
• 71. ابزارهای تحلیل داده متن‌باز (با ذکر محدودیت‌ها)
• 72. مقدمه‌ای بر پایگاه داده رابطه‌ای (Relational Databases)
• 73. مفهوم SQL برای تحلیل داده
• 74. مقدمه‌ای بر ابزارهای BI در ایران (مانند راهکارهای داخلی)
• 75. تحلیل داده با استفاده از داده‌های آماری رسمی ایران
• 76. مباحث پیشرفته‌تر در مورد Context Evaluation
• 77. بهینه‌سازی محاسبات در DAX
• 78. نکات پیشرفته در ایجاد KPIها
• 79. کاربرد توابع پیشرفته‌تر DAX (مانند EARLIER, ALLSELECTED)
• 80. مدیریت و سازماندهی مدل‌های پیچیده
• 81. ارتباط Power Pivot با Power BI (در صورت لزوم)
• 82. اصول طراحی داشبوردهای مؤثر و کاربردی
• 83. تحلیل داده‌های حجیم و کلان‌داده‌ها (Big Data)
• 84. مقدمه‌ای بر تحلیل پیش‌بینانه (Predictive Analytics)
• 85. مقدمه‌ای بر تحلیل تجویزی (Prescriptive Analytics)
• 86. اصول مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 87. کاربرد تحلیل داده در شناسایی الگوها
• 88. کاربرد تحلیل داده در تصمیم‌گیری استراتژیک
• 89. مقدمه‌ای بر مفاهیم آماری پایه در تحلیل داده
• 90. مقدمه‌ای بر مفاهیم احتمال در تحلیل داده
• 91. روش‌های نمونه‌گیری در تحلیل داده
• 92. مقدمه‌ای بر مفاهیم رگرسیون خطی
• 93. مقدمه‌ای بر مفاهیم طبقه‌بندی
• 94. اصول اعتبارسنجی مدل‌های تحلیلی
• 95. مباحث پیشرفته در پاکسازی داده
• 96. مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
• 97. اصول تحلیل اکتشافی داده (EDA)
• 98. مقدمه‌ای بر مفاهیم یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 99. کاربرد تحلیل داده در بهینه‌سازی فرآیندها
• 100. کاربرد تحلیل داده در مدیریت ریسک