دوره ساخت جداول مشتق شده با LookML برای تحلیل داده‌های سازمانی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت جداول مشتق شده با LookML برای تحلیل داده‌های سازمانی

موضوع کلی: هوش تجاری و تحلیل داده

موضوع میانی: مدل‌سازی داده و زبان‌های استعلام

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش تجاری و تحلیل داده
• 2. اهمیت تحلیل داده در سازمان‌ها
• 3. مفاهیم کلیدی در هوش تجاری
• 4. مبانی مدل‌سازی داده
• 5. انواع مدل‌های داده
• 6. معرفی LookML
• 7. مقدمه‌ای بر جداول مشتق شده (Derived Tables)
• 8. چرا از جداول مشتق شده استفاده می‌کنیم؟
• 9. ساختار کلی جداول مشتق شده در LookML
• 10. تعریف جداول مشتق شده با استفاده از SQL
• 11. نوشتن کوئری‌های SQL برای جداول مشتق شده
• 12. مثال‌های عملی از جداول مشتق شده ساده
• 13. استفاده از دستورات SELECT و FROM
• 14. فیلتر کردن داده‌ها در جداول مشتق شده
• 15. مرتب‌سازی نتایج در جداول مشتق شده
• 16. توابع تجمعی (Aggregate Functions) در جداول مشتق شده
• 17. نحوه استفاده از COUNT، SUM، AVG
• 18. توابع ریاضی و منطقی در جداول مشتق شده
• 19. استفاده از CASE WHEN در جداول مشتق شده
• 20. جداول مشتق شده برای تجمیع داده‌ها
• 21. تجمیع داده‌ها در سطوح مختلف
• 22. گروه‌بندی نتایج با GROUP BY
• 23. استفاده از HAVING برای فیلتر کردن گروه‌ها
• 24. جداول مشتق شده برای ترکیب داده‌ها
• 25. JOIN کردن جداول در جداول مشتق شده
• 26. انواع JOIN (INNER, LEFT, RIGHT, FULL)
• 27. استفاده از کلیدهای خارجی برای JOIN
• 28. مثال‌های عملی از ترکیب جداول
• 29. جداول مشتق شده برای محاسبات پیچیده
• 30. محاسبه شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs)
• 31. پیاده‌سازی فرمول‌های کسب و کار
• 32. مدیریت تاریخ و زمان در جداول مشتق شده
• 33. توابع مربوط به تاریخ و زمان
• 34. استخراج اجزای تاریخ (سال، ماه، روز)
• 35. محاسبه بازه‌های زمانی
• 36. جداول مشتق شده برای داده‌های متنی
• 37. عملیات بر روی رشته‌های متنی
• 38. استفاده از توابع متنی
• 39. جستجو و جایگزینی در متن
• 40. جداول مشتق شده برای داده‌های عددی
• 41. عملیات بر روی اعداد
• 42. گرد کردن و تغییر مبنا
• 43. مدیریت مقادیر NULL
• 44. استفاده از COALESCE و IFNULL
• 45. جداول مشتق شده و بهینه‌سازی عملکرد
• 46. نکات مربوط به نوشتن کوئری‌های کارآمد
• 47. کاهش حجم داده‌ها در جداول مشتق شده
• 48. استفاده از ایندکس‌ها در جداول مشتق شده
• 49. دیباگ کردن جداول مشتق شده
• 50. شناسایی خطاها در کوئری‌های SQL
• 51. استفاده از لاگ‌ها و پیام‌های خطا
• 52. تست و اعتبارسنجی جداول مشتق شده
• 53. جداول مشتق شده و مدل‌سازی داده‌های پیچیده
• 54. مدل‌سازی سلسله مراتبی
• 55. مدل‌سازی داده‌های زمانی
• 56. مدل‌سازی داده‌های مکانی
• 57. جداول مشتق شده و ایجاد ابعاد جدید
• 58. ایجاد ابعاد سفارشی
• 59. استفاده از ابعاد برای تحلیل عمیق‌تر
• 60. جداول مشتق شده و ایجاد معیارهای جدید
• 61. تعریف معیارهای سفارشی
• 62. استفاده از معیارها برای گزارش‌دهی
• 63. مدیریت نسخه‌ها و تغییرات در جداول مشتق شده
• 64. مستندسازی جداول مشتق شده
• 65. بهترین شیوه‌ها در استفاده از جداول مشتق شده
• 66. نکات پیشرفته در LookML
• 67. توابع کاربردی LookML
• 68. متغیرها در LookML
• 69. ایجاد Viewهای سفارشی
• 70. ایجاد Exploreهای سفارشی
• 71. ملاحظات امنیتی در جداول مشتق شده
• 72. مدیریت دسترسی به داده‌ها
• 73. جداول مشتق شده و یکپارچگی داده‌ها
• 74. تضمین کیفیت داده‌ها
• 75. جداول مشتق شده و استراتژی‌های تحلیل داده
• 76. تحلیل روندها
• 77. تحلیل مشتریان
• 78. تحلیل فروش
• 79. تحلیل عملیات
• 80. جداول مشتق شده و ابزارهای تجسم داده
• 81. اتصال LookML به ابزارهای BI
• 82. ایجاد داشبوردهای تحلیلی
• 83. کاربرد جداول مشتق شده در گزارش‌دهی
• 84. گزارش‌های مدیریتی
• 85. گزارش‌های عملیاتی
• 86. گزارش‌های تحلیلی
• 87. بهینه‌سازی فرآیندهای کسب و کار با جداول مشتق شده
• 88. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده
• 89. شناسایی فرصت‌ها
• 90. کاهش ریسک‌ها
• 91. مطالعات موردی استفاده از جداول مشتق شده
• 92. مثال‌های صنعتی
• 93. پیاده‌سازی موفق در سازمان‌ها
• 94. چالش‌های رایج در استفاده از جداول مشتق شده
• 95. راهکارهای غلبه بر چالش‌ها
• 96. آینده هوش تجاری و تحلیل داده
• 97. روندهای نوظهور
• 98. نقش جداول مشتق شده در آینده
• 99. جمع‌بندی و گام‌های بعدی