تحليل البيانات باستخدام الإكسل

15 أصوات
Partner image
مقدم من قِبل إدراك بالتعاون مع منشآت

تحليل البيانات باستخدام الإكسل هو برنامج مقدّم من إدراك يساعدك على إتقان أدوات الإكسل في تحليل البيانات واتخاذ قرارات أفضل. يتناول البرنامج موضوعات مثل البيانات الضخمة والتنمية المستدامة، طرق التنقيب والتحقق من صحة البيانات، استيراد البيانات من مصادر متعددة، استخدام Power Query وSolver وGoal Seek، إضافةً إلى بناء الجداول المحورية ولوحات القيادة والرسوم البيانية لتطوير الأعمال وتحليل البيانات بطرق احترافية.

المقر البرامج الإلكترونية المستمرة
الفئة المستهدفة رواد الأعمال وأصحاب المنشآت الصغيرة والمتوسطة - المهتمون بريادة الأعمال.

شارك

دليل البرنامج

  • تتطرق هذه الوحدة إلى موضوع البيانات الضخمة والتنمية المستدامة ومخاطر التعامل مع البيانات الضخمة ومفهوم تحليل البيانات ومراحلها والهدف من تحليلها وأساليب التحليل وجداول الإكسل.
  • تتضمن الوحدة الثانية كيفية البدء بالعمل مع الإضافات (Add-Ins) وتفعيل أداة (Power Query) واستخدام أداة (Goal Seek) والبدء بالتعامل مع أداة (Data Table) و(Scenario Manager
  • توضح هذه الوحدة كيفية البدء باستخدام أداة (Solver) لإدارة المخزون والإنتاج مع الأحداث المالية وبهدف تحسين المشاريع.
  • هنا سنتعرف على كيفية استيراد البيانات من ملف نصي أو الإنترنت أو من قاعدة البيانات وكيفية العمل مع الجداول المستوردة من قاعدة البيانات واستخدام الاستعلامات والاتصالات وتحضير البيانات لتحليلها باستخدام (Power Query) والإحصاء الوصفي.
  • تتناول هذه الوحدة كيفية بناء لوحة القيادة باستخدام الجدول المحوري والجدول المتعدد وتحليل البيانات باستخدام الجدول المحوري متعدد الجداول وكيفية تمثيل البيانات واستخدام الرسوم البيانية وحيل المخططات في تحليلها.
  • سنتحدث هنا عن كيفية التعامل مع الاستبيانات واحتساب قيمة ألفا المستخدمة في تحليل البيانات وفحص البيانات بناء على المعايير الخاصة بتحليلها واحتساب التناقضات للبيانات المستخدمة في التحليل مع تقديم تلخيص على البيانات المستوردة من قاعدة البيانات.
  • تتضمن الوحدة السابعة كيفية التنقيب في البيانات، والنمذجة اللاخطية والتفاعلات، ودمج العوامل المرتبطة بالانحدار المتعدد، وأنواع نماذج تحليل البيانات، وتعريف المحاكاة وخطوات إعدادها. بالإضافة إلى كيفية التعامل مع النماذج اللاخطية من خلال الإكسل، واستخدام أداة أنوفا (ANOVA) وتحليل التباين ثنائي الاتجاهات، وطريقة المتسلسلات الزمنية، ومعايير تقييم المشاريع الاستثمارية، والشبكات العصبية في التنبؤ، واحتساب معدل الدخل والاستثمار والعائد الداخلي.

متطلبات البرنامج

  • إتمام كامل الدروس التعليمية.
  • اجتياز كافة الاختبارات المطلوبة.
  • تقييم البرنامج التدريبي.
  • إنجاز كافة متطلبات البرنامج التدريبي قبل انتهاء المدة المحددة.