اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی اصول بصری‌سازی داده برای نمایش رفتار مشتری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول بصری‌سازی داده برای نمایش رفتار مشتری

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: بصری‌سازی داده (Data Visualization)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی تحلیل داده
• 2. مقدمه ای بر بصری سازی داده
• 3. اهمیت بصری سازی داده در رفتار مشتری
• 4. هدف بصری سازی داده برای رفتار مشتری
• 5. شناخت مخاطب در بصری سازی داده
• 6. انتخاب نوع نمودار مناسب
• 7. انواع داده های مورد استفاده در رفتار مشتری
• 8. جمع آوری داده های رفتار مشتری
• 9. پاکسازی و آماده سازی داده ها
• 10. نمای کلی داده های مشتری
• 11. توزیع داده های مشتری
• 12. روندها در داده های مشتری
• 13. همبستگی ها در داده های مشتری
• 14. تفاوت ها در داده های مشتری
• 15. مقایسه گروه های مشتری
• 16. خوشه بندی مشتریان
• 17. بخش بندی مشتریان
• 18. شاخص های کلیدی عملکرد (KPIs) برای رفتار مشتری
• 19. شاخص های کلیدی رضایت مشتری
• 20. شاخص های کلیدی وفاداری مشتری
• 21. شاخص های کلیدی تعامل مشتری
• 22. شاخص های کلیدی ارزش طول عمر مشتری (CLV)
• 23. شاخص های کلیدی نرخ ریزش مشتری (Churn Rate)
• 24. شاخص های کلیدی نرخ تبدیل مشتری (Conversion Rate)
• 25. شاخص های کلیدی امتیاز خالص ترویج کنندگان (NPS)
• 26. شاخص های کلیدی تلاش مشتری (CES)
• 27. اصول طراحی بصری
• 28. نظریه رنگ در بصری سازی داده
• 29. انتخاب پالت رنگ مناسب
• 30. استفاده از رنگ برای برجسته کردن
• 31. استفاده از رنگ برای مقایسه
• 32. استفاده از رنگ برای نمایش سلسله مراتب
• 33. خوانایی متن در بصری سازی داده
• 34. اندازه فونت مناسب
• 35. کنتراست متن و پس زمینه
• 36. استفاده از برچسب ها و توضیحات
• 37. مفهوم فضاهای خالی (Whitespace)
• 38. اصول طراحی رابط کاربری (UI)
• 39. مبانی ابزارهای بصری سازی داده
• 40. معرفی نرم افزارها و کتابخانه های بصری سازی
• 41. اکسل و بصری سازی داده
• 42. گوگل شیتس و بصری سازی داده
• 43. پاور بی آی (Power BI)
• 44. تابلو (Tableau)
• 45. کتابخانه های پایتون (Matplotlib, Seaborn)
• 46. کتابخانه های جاوا اسکریپت (D3.js, Chart.js)
• 47. انتخاب ابزار مناسب برای بصری سازی رفتار مشتری
• 48. مقدمه ای بر انواع نمودارها
• 49. نمودارهای میله ای (Bar Charts)
• 50. نمودارهای ستونی (Column Charts)
• 51. نمودارهای خطی (Line Charts)
• 52. نمودارهای سطحی (Area Charts)
• 53. نمودارهای دایره ای (Pie Charts)
• 54. نمودارهای دوناتی (Donut Charts)
• 55. نمودارهای پراکندگی (Scatter Plots)
• 56. نمودارهای حبابی (Bubble Charts)
• 57. نمودارهای هیستوگرام (Histograms)
• 58. نمودارهای جعبه ای (Box Plots)
• 59. نمودارهای نقشه حرارتی (Heatmaps)
• 60. نمودارهای جغرافیایی (Geographical Maps)
• 61. نمودارهای سری زمانی (Time Series Charts)
• 62. نمودارهای لوله ای (Funnel Charts)
• 63. نمودارهای سنجی (Gauge Charts)
• 64. نمودارهای جداول (Tables)
• 65. نمودارهای گراف (Network Graphs)
• 66. طراحی داشبوردهای تعاملی
• 67. مبانی طراحی داشبورد
• 68. استانداردهای طراحی داشبورد
• 69. انتخاب نمودارهای مناسب برای داشبورد
• 70. چیدمان عناصر در داشبورد
• 71. فیلترها و کنترل های تعاملی
• 72. قابلیت پیمایش در داشبورد
• 73. طراحی داشبوردهای متناسب با نیازهای مختلف
• 74. داشبورد فروش و درآمد
• 75. داشبورد بازاریابی
• 76. داشبورد خدمات مشتری
• 77. داشبورد رضایت مشتری
• 78. داشبورد وفاداری مشتری
• 79. داشبورد رفتار خرید
• 80. داشبورد کانال های جذب مشتری
• 81. اصول داستان سرایی با داده (Data Storytelling)
• 82. چگونگی روایت داستان با داده ها
• 83. ساختار داستان سرایی
• 84. استفاده از بصری سازی برای انتقال پیام
• 85. شناسایی بینش های کلیدی
• 86. ارائه یافته ها به مخاطبان
• 87. بصری سازی رفتار مشتری در مراحل قیف فروش
• 88. بصری سازی نرخ ریزش مشتری
• 89. بصری سازی کانال های ارتباطی مشتری
• 90. بصری سازی نقاط تماس مشتری (Touchpoints)
• 91. بصری سازی سفر مشتری (Customer Journey)
• 92. تحلیل کوهورت (Cohort Analysis)
• 93. بصری سازی تحلیل کوهورت
• 94. تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis)
• 95. بصری سازی تحلیل سبد خرید
• 96. تحلیل پیش بینی (Predictive Analytics)
• 97. مقدمه ای بر بصری سازی پیش بینی
• 98. بصری سازی پیش بینی رفتار آینده مشتری
• 99. ارزیابی و بهبود بصری سازی های داده
• 100. اصول ارزیابی بصری سازی