دوره مدیریت داده‌های ناقص و Missing Data در Excel همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت داده‌های ناقص و Missing Data در Excel

موضوع کلی: مهارت‌های کاربردی نرم‌افزار

موضوع میانی: مدیریت داده‌ها و تحلیل با ابزارهای صفحه گسترده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. شناسایی انواع داده‌های ناقص در Excel
• 2. استفاده از تابع ISBLANK برای تشخیص سلول‌های خالی
• 3. اعمال تابع ISERROR و ISNUMBER برای اعتبارسنجی داده
• 4. ترکیب تابع ISBLANK با IF برای پیام‌های سفارشی
• 5. شماره‌چینی داده‌های خالی با COUNTBLANK
• 6. مدیریت داده‌های ناقص در SUMIFS و AVERAGEIFS
• 7. فیلتر کردن داده‌ها با دستور FILTER و حذف مقادیر خالی
• 8. مرتب‌سازی داده‌ها در حضور مقادیر خالی
• 9. هایلایت کردن داده‌های ناقص با فرمت شرطی
• 10. تنظیم اعتبار داده برای پیشگیری از اخلالات
• 11. استفاده از IFERROR برای مدیریت خطاها
• 12. اعمال IFNA برای مدیریت مقادیر یافت‌نشده در جستجو
• 13. کار با VLOOKUP در شرایط داده‌های ناقص
• 14. استفاده از XLOOKUP همراه با IFNA برای جستجوی امن
• 15. ترکیب INDEX-MATCH با مدیریت خطا و مقادیر خالی
• 16. ورود داده‌ها و پردازش در Power Query (Get & Transform)
• 17. جایگزینی مقادیر ناقص با متن یا عدد ثابت در Power Query
• 18. استفاده از گزینه‌های Fill و Replace در Power Query
• 19. ترنسپوز و پوت کردن داده‌ها در Power Query با فواصل
• 20. گروه‌بندی و جمع‌آوری آمار در Power Query
• 21. ایجاد ستون‌های محاسبه‌ای برای تکمیل داده‌ها در Power Query
• 22. ادغام پرسش‌های Power Query و مدیریت ردیف‌های غیرمطابق
• 23. تغییر شکل داده‌ها (Unpivot) و مدیریت نول‌ها
• 24. پر کردن فواصل تاریخ و عدد در Power Query
• 25. اعمال توابع آماری پایه برای داده‌های ناقص: AVERAGE, AVERAGEA
• 26. استفاده از تابع AGGREGATE برای نادیده گرفتن خطاها و خالی‌ها
• 27. اعمال SUBTOTAL برای داده‌های فیلتر شده و مدیریت خالی‌ها
• 28. طراحی داشبوردهای بصری برای نمایش تکمیل داده
• 29. اعمال محاسبات در pivot tables با داده‌های ناقص
• 30. فیلدهای محاسباتی pivot tables و مدیریت مقادیر خالی
• 31. ترسیم نمودارها با داده‌های ناقص: مدیریت فواصل در نمودارهای خطی
• 32. اعمال اسلایسرها در دیتاست‌های دارای مقادیر خالی
• 33. فیلتر پیشرفته برای سناریوهای комплекс داده‌های ناقص
• 34. Profiling داده‌ها: ارزیابی درصد ناقص بودن و میزان پراکندگی
• 35. تکمیل دستی داده‌ها: پر کردن سری و توجیهی
• 36. اعمال Flash Fill برای بازیابی داده‌های ناقص بر اساس الگو
• 37. خطی بین‌فاصله برای فواصل عددی با فرمول‌ها
• 38. بین‌فاصله exponential و tendency رشد در سری زمانی
• 39. میانگین متحرک برای نرم‌سازی فواصل سری زمانی
• 40. بسته regresyon-based imputation در Excel
• 41. استفاده از TREND و LINEST برای پرینی پیش‌بینی شده
• 42. شبیه‌سازی مونته‌کارل برایertidا در داده‌های ناقص
• 43. KPI داشبورد: امتیاز تکمیل داده و گزارش‌دهی
• 44. اتوماتیک گزارش‌دهی داده‌های ناقص با میکروس
• 45. VBA: تشخیص و گزارش ردیف‌های ناقص
• 46. VBA: اسکریپت اتوماتیک تکمیل مقادیر خالی
• 47. VBA: حلقه‌ای برای recorance بازه‌ها و پر کردن خالی‌ها
• 48. بهترین شیوه‌ها: مستندسازی مراحل تمیز‌سازی داده
• 49. مطالعه موردی: دیتای فروش با مناطق ناقص
• 50. مطالعه موردی: داده‌های نظرسنجی با عدم پاسخ
• 51. مطالعه موردی: داده‌های مالی سری زمانی با فواصل
• 52. چک‌لیست خلاصه مدیریت داده‌های ناقص
• 53. کوتاه‌کلیدهای کلیدی برای ناوبری به سلول‌های خالی
• 54. توابع سفارشی (UDF) برای مدیریت داده‌های ناقص
• 55. مروری کلی روی بهترین روش‌ها در پروژه واقعی