سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب هوش تجاری برای اولویت‌بندی و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده در محصولات دیجیتال

کتاب هوش تجاری برای اولویت‌بندی و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده در محصولات دیجیتال

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش تجاری برای اولویت‌بندی و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده در محصولات دیجیتال

موضوع کلی: تحلیل داده و تصمیم‌گیری در کسب‌وکار

موضوع میانی: تحلیل محصول و رفتار کاربران

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش تجاری و تحلیل داده در کسب‌وکار
  • 2. اهمیت داده در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک کسب‌وکار
  • 3. اصول اولیه تحلیل محصول و رفتار کاربران
  • 4. تعریف اهداف کلیدی کسب‌وکار در تحلیل محصول
  • 5. متریک‌های کلیدی عملکرد (KPI) برای محصولات دیجیتال
  • 6. شناخت چرخه عمر مشتری و مراحل تعامل با محصول
  • 7. تحلیل نرخ جذب (Acquisition) کاربران
  • 8. بهینه‌سازی کانال‌های جذب کاربر
  • 9. تحلیل نرخ فعال‌سازی (Activation) کاربران
  • 10. استراتژی‌های افزایش نرخ فعال‌سازی
  • 11. تحلیل نرخ نگهدشت (Retention) کاربران
  • 12. عوامل مؤثر بر نگهداری کاربران
  • 13. تحلیل ریزش (Churn) کاربران و راهکارهای کاهش آن
  • 14. شناخت دلایل ریزش کاربران
  • 15. تحلیل درآمدزایی (Monetization) محصول
  • 16. مدل‌های مختلف درآمدزایی و تحلیل آن‌ها
  • 17. تحلیل رفتار کاربران در محصول (User Behavior Analysis)
  • 18. نقشه‌برداری مسیر کاربر (User Journey Mapping)
  • 19. تحلیل قیف فروش (Sales Funnel Analysis)
  • 20. بهینه‌سازی قیف فروش برای افزایش نرخ تبدیل
  • 21. تحلیل رویدادهای کلیدی (Key Events) کاربران
  • 22. ردیابی و تحلیل تعاملات مهم کاربران
  • 23. تحلیل استفاده از ویژگی‌های محصول (Feature Usage Analysis)
  • 24. اولویت‌بندی توسعه ویژگی‌های جدید بر اساس داده
  • 25. تست A/B و تحلیل نتایج آن
  • 26. اصول طراحی و اجرای تست‌های A/B مؤثر
  • 27. تحلیل داده‌های کمی و کیفی کاربران
  • 28. ادغام داده‌های کمی و کیفی برای درک عمیق‌تر
  • 29. ابزارهای رایج تحلیل محصول و هوش تجاری
  • 30. انتخاب ابزار مناسب تحلیل داده برای کسب‌وکار
  • 31. مبانی پایگاه داده و انبار داده در هوش تجاری
  • 32. مفهوم Data Warehouse و Data Lake
  • 33. اصول طراحی داشبوردهای مدیریتی (Dashboards)
  • 34. طراحی داشبوردهای مؤثر برای مدیران محصول
  • 35. تحلیل روندها (Trend Analysis) در داده‌های محصول
  • 36. پیش‌بینی رفتار آینده کاربران بر اساس روندها
  • 37. تحلیل مقایسه‌ای (Cohort Analysis) برای درک رفتار گروه‌های کاربری
  • 38. کاربرد تحلیل مقایسه‌ای در نگهداری کاربران
  • 39. تحلیل شخصی‌سازی (Personalization) تجربه کاربری
  • 40. استفاده از داده برای ارائه تجربیات شخصی‌سازی شده
  • 41. تحلیل بازاریابی محتوا و اثربخشی آن
  • 42. اندازه‌گیری بازگشت سرمایه (ROI) در فعالیت‌های بازاریابی
  • 43. تحلیل شبکه‌های اجتماعی و تأثیر آن بر محصول
  • 44. استفاده از داده‌های شبکه‌های اجتماعی برای بهبود محصول
  • 45. تحلیل نظرات و بازخوردهای کاربران (User Feedback Analysis)
  • 46. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل بازخوردها
  • 47. مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) و تحلیل داده‌های آن
  • 48. ادغام داده‌های CRM با داده‌های محصول
  • 49. تحلیل ریسک در تصمیم‌گیری‌های کسب‌وکار
  • 50. مدل‌سازی پیش‌بینانه (Predictive Modeling)
  • 51. یادگیری ماشین (Machine Learning) در تحلیل کسب‌وکار
  • 52. کاربرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین در پیش‌بینی
  • 53. تحلیل خوشه‌بندی (Clustering) برای تقسیم‌بندی کاربران
  • 54. استفاده از خوشه‌بندی برای هدف‌گذاری بازاریابی
  • 55. تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis)
  • 56. شناخت الگوهای خرید کاربران
  • 57. تحلیل عوامل مؤثر بر رضایت مشتری (Customer Satisfaction)
  • 58. شاخص خالص مروجان (NPS) و تحلیل آن
  • 59. تحلیل داده‌های مربوط به پشتیبانی مشتری
  • 60. بهبود فرآیندهای پشتیبانی بر اساس داده
  • 61. تحلیل داده‌های مربوط به کمپین‌های تبلیغاتی
  • 62. بهینه‌سازی کمپین‌های تبلیغاتی با تحلیل داده
  • 63. تحلیل داده‌های مربوط به رقبا
  • 64. شناخت نقاط قوت و ضعف رقبا از طریق داده
  • 65. اصول حاکمیت داده (Data Governance)
  • 66. امنیت داده‌ها و حفاظت از حریم خصوصی کاربران
  • 67. مقررات مربوط به حفاظت از داده‌ها در ایران
  • 68. استانداردهای اخلاقی در تحلیل داده
  • 69. تفسیر صحیح نتایج تحلیل داده
  • 70. ارتباط مؤثر نتایج تحلیل با ذینفعان
  • 71. ارائه گزارش‌های تحلیلی شفاف و قابل فهم
  • 72. فرهنگ داده‌محور در سازمان
  • 73. نقش رهبری در ترویج فرهنگ داده‌محور
  • 74. مراحل پیاده‌سازی استراتژی هوش تجاری
  • 75. مقاومت در برابر تغییر و راهکارهای آن
  • 76. مدیریت پروژه در پیاده‌سازی راهکارهای تحلیلی
  • 77. ارزیابی اثربخشی راهکارهای هوش تجاری
  • 78. آینده هوش تجاری و تحلیل داده در کسب‌وکار
  • 79. تحلیل داده‌های کلان (Big Data)
  • 80. کاربرد هوش مصنوعی (AI) در تحلیل کسب‌وکار
  • 81. تحلیل داده‌های مکانی (Geospatial Data Analysis)
  • 82. اصول مصورسازی داده (Data Visualization)
  • 83. انتخاب نمودارهای مناسب برای انتقال پیام
  • 84. ابزارهای مصورسازی داده پیشرفته
  • 85. طراحی داشبوردهای تعاملی (Interactive Dashboards)
  • 86. تحلیل داده‌های سری زمانی (Time Series Analysis)
  • 87. کاربرد تحلیل سری زمانی در پیش‌بینی فروش
  • 88. تحلیل آماری پیشرفته برای تصمیم‌گیری
  • 89. آزمون فرض آماری در کسب‌وکار
  • 90. رگرسیون خطی و کاربرد آن در پیش‌بینی
  • 91. رگرسیون لجستیک و تحلیل نرخ تبدیل
  • 92. یادگیری عمیق (Deep Learning) و کاربردهای آن
  • 93. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) با یادگیری عمیق
  • 94. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) و کاربردها
  • 95. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربردها
  • 96. پردازش زبان طبیعی پیشرفته
  • 97. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربرد در کسب‌وکار
  • 98. تحلیل داده‌های صوتی و تصویری
  • 99. مصورسازی داده‌های سه‌بعدی
  • 100. تحلیل داده‌های اینترنت اشیاء (IoT)

📚 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.