سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربرد بصری‌سازی داده در تحلیل کمپین‌ها

کتاب کاربرد بصری‌سازی داده در تحلیل کمپین‌ها

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب کاربرد بصری‌سازی داده در تحلیل کمپین‌ها

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: بصری‌سازی داده (Data Visualization)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی داده: چرا و چگونه؟
  • 2. اهمیت بصری‌سازی در دنیای تحلیل داده
  • 3. مقدمه‌ای بر تحلیل کمپین‌ها: اهداف و چالش‌ها
  • 4. انواع کمپین‌ها: بازاریابی، سیاسی، اجتماعی و غیره
  • 5. نقش بصری‌سازی در درک عملکرد کمپین
  • 6. مزایای استفاده از بصری‌سازی داده در تصمیم‌گیری
  • 7. معرفی داده‌های کمپین: ساختار و ماهیت
  • 8. اهداف اصلی دوره آموزشی
  • 9. مروری بر ابزارها و تکنیک‌های مورد استفاده
  • 10. تفکر بصری و رویکرد داده‌محور در تحلیل
  • 11. آشنایی با انواع داده: کمی، کیفی، دسته‌بندی
  • 12. منابع داده کمپین‌ها: شبکه‌های اجتماعی، CRM، پلتفرم‌های تبلیغاتی
  • 13. جمع‌آوری داده‌های کمپین: روش‌ها و چالش‌ها
  • 14. اصول اولیه پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها
  • 15. ادغام و ترکیب داده‌ها از منابع مختلف
  • 16. تبدیل داده‌ها برای تحلیل بصری
  • 17. مقابله با داده‌های گم‌شده و پرت (Outliers)
  • 18. استخراج ویژگی‌ها (Feature Engineering) از داده‌های خام
  • 19. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده و ذخیره‌سازی
  • 20. اخلاق داده، حریم خصوصی و امنیت در تحلیل کمپین‌ها
  • 21. مبانی روانشناسی ادراک بصری
  • 22. انتخاب نمودار مناسب: راهنمای عملی
  • 23. نظریه رنگ و کاربرد آن در بصری‌سازی
  • 24. طراحی بصری: چیدمان، تعادل و سلسله مراتب
  • 25. داستان‌سرایی با داده‌ها: هنر و علم
  • 26. پرهیز از بصری‌سازی‌های گمراه‌کننده
  • 27. سادگی و وضوح در طراحی بصری
  • 28. ایجاد بصری‌سازی‌های قابل دسترس (Accessibility)
  • 29. استفاده از متن و عنوان‌های موثر
  • 30. بررسی گالری‌های بصری‌سازی موفق
  • 31. نمودارهای میله‌ای و ستونی: مقایسه دسته‌ها
  • 32. نمودارهای خطی: نمایش روندها و سری‌های زمانی
  • 33. نمودارهای دایره‌ای و دوناتی: نسبت‌ها و سهم‌ها (محدودیت‌ها)
  • 34. نمودارهای پراکندگی (Scatter Plots): کشف همبستگی
  • 35. هیستوگرام‌ها و نمودارهای جعبه‌ای (Box Plots): توزیع داده‌ها
  • 36. نمودارهای مساحتی (Area Charts): نمایش حجم تغییرات
  • 37. نمودارهای حرارتی (Heatmaps): نمایش چگالی و الگوها
  • 38. نمودارهای درختی (Treemaps): سلسله مراتب و نسبت‌ها
  • 39. نمودارهای حبابی (Bubble Charts): سه بعد از داده‌ها
  • 40. نمودارهای آبشاری (Waterfall Charts): نمایش تغییرات تجمعی
  • 41. نمودارهای راداری (Radar Charts): مقایسه چند متغیر
  • 42. معرفی نقشه‌های پایه (Geospatial Visualization)
  • 43. اصول بصری‌سازی داده‌های جغرافیایی
  • 44. مقایسه نمودارهای مختلف برای یک مجموعه داده
  • 45. تمرین عملی: ساخت نمودارهای پایه
  • 46. مقدمه‌ای بر پایتون برای تحلیل داده
  • 47. آشنایی با محیط‌های Jupyter Notebook و Google Colab
  • 48. کتابخانه Pandas: کار با DataFrames
  • 49. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها با Pandas
  • 50. کتابخانه Matplotlib: مبانی ترسیم نمودارها
  • 51. شخصی‌سازی نمودارها با Matplotlib
  • 52. کتابخانه Seaborn: بصری‌سازی آماری زیبا
  • 53. ساخت نمودارهای پیشرفته با Seaborn
  • 54. مقدمه‌ای بر Plotly: بصری‌سازی‌های تعاملی
  • 55. ساخت نمودارهای تعاملی با Plotly Express
  • 56. آشنایی با Bokeh: بصری‌سازی‌های وب
  • 57. معرفی Dash: ساخت داشبوردهای وب با پایتون
  • 58. مبانی HTML, CSS و JavaScript برای توسعه Dash
  • 59. فراخوانی APIها برای جمع‌آوری داده
  • 60. آشنایی با Git و GitHub برای مدیریت کد
  • 61. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) در کمپین‌های بازاریابی
  • 62. KPIs در کمپین‌های سیاسی و اجتماعی
  • 63. بصری‌سازی معیارهای شبکه‌های اجتماعی (لایک، کامنت، اشتراک‌گذاری)
  • 64. تحلیل بصری ترافیک وب‌سایت (Google Analytics)
  • 65. معیارهای کمپین‌های تبلیغاتی: Impression, Click, CTR
  • 66. تحلیل بصری هزینه‌ها و بازگشت سرمایه تبلیغاتی (CPC, CPA, ROAS)
  • 67. بصری‌سازی داده‌های A/B Testing
  • 68. تحلیل بصری نتایج نظرسنجی‌ها و فرم‌ها
  • 69. بصری‌سازی بخش‌بندی مشتریان (Customer Segmentation)
  • 70. تحلیل بصری سفر مشتری (Customer Journey)
  • 71. بصری‌سازی داده‌های قیف فروش (Sales Funnel)
  • 72. تحلیل بصری احساسات (Sentiment Analysis) در کمپین‌ها
  • 73. معیارهای دسترسی و تبدیل (Conversion Rates)
  • 74. بصری‌سازی رفتار کاربر در اپلیکیشن‌ها
  • 75. تحلیل و بصری‌سازی رقبا
  • 76. اصول طراحی داشبورد برای مانیتورینگ کمپین‌ها
  • 77. ساخت داشبوردهای تعاملی با Plotly Dash
  • 78. استفاده از Small Multiples و Trellis Plots
  • 79. بصری‌سازی شبکه‌های اجتماعی (Network Graphs)
  • 80. نمودارهای سانکی (Sankey Diagrams): نمایش جریان‌ها
  • 81. نقشه‌های Choropleth و تحلیل پیشرفته جغرافیایی
  • 82. تکنیک‌های سفارشی‌سازی پیشرفته نمودارها
  • 83. بصری‌سازی‌های انیمیشنی برای نمایش تغییرات زمانی
  • 84. اصول بصری‌سازی داده‌های لحظه‌ای (Real-time Data)
  • 85. طراحی اینفوگرافیک‌های کمپینی
  • 86. ترکیب بصری‌سازی‌ها برای داستان‌سرایی جامع
  • 87. ساخت گزارش‌های پویا با بصری‌سازی
  • 88. بهینه‌سازی عملکرد بصری‌سازی‌های پیچیده
  • 89. بصری‌سازی داده‌های متنی و Word Clouds پیشرفته
  • 90. بصری‌سازی ابعاد متعدد با Parallel Coordinates
  • 91. مطالعه موردی: تحلیل بصری یک کمپین بازاریابی موفق
  • 92. مطالعه موردی: رصد و تحلیل کمپین سیاسی در شبکه‌های اجتماعی
  • 93. ملاحظات اخلاقی در بصری‌سازی داده‌های کمپین
  • 94. حریم خصوصی داده‌ها و مقررات (GDPR, CCPA)
  • 95. سوگیری در داده‌ها و بصری‌سازی‌ها: شناسایی و مقابله
  • 96. آینده بصری‌سازی داده: نقش هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 97. ساخت پورتفولیو بصری‌سازی داده
  • 98. ارائه مؤثر یافته‌ها و بصری‌سازی‌ها
  • 99. منابع و ابزارهای پیشرفته برای یادگیری مستمر
  • 100. جمع‌بندی دوره و گام‌های بعدی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.