دوره تسلط بر Salesforce CRM Analytics: از Einstein تا Tableau CRM همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر Salesforce CRM Analytics: از Einstein تا Tableau CRM

موضوع کلی: تحلیل داده و هوش تجاری

موضوع میانی: ابزارهای تحلیل داده پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم تحلیل داده و هوش تجاری
• 2. معرفی Salesforce CRM Analytics
• 3. معماری و اجزای اصلی Salesforce CRM Analytics
• 4. داده‌کاوی و پیش‌بینی با Einstein
• 5. مروری بر Tableau CRM (قبلاً Einstein Analytics)
• 6. اتصال به منابع داده مختلف در Salesforce CRM Analytics
• 7. آماده‌سازی و پاکسازی داده‌ها برای تحلیل
• 8. مدل‌سازی داده‌ها در Salesforce CRM Analytics
• 9. ایجاد داشبوردهای تعاملی با Tableau CRM
• 10. استفاده از لایه‌های داده (Data Layers)
• 11. زبان پرس‌وجو SAQL: مبانی و دستورات
• 12. تحلیل روندها و الگوها با استفاده از نمودارهای Tableau CRM
• 13. تحلیل کوهورت (Cohort Analysis) در Salesforce CRM Analytics
• 14. تحلیل قیف (Funnel Analysis) برای بهبود فرآیندهای فروش
• 15. تحلیل تاثیر (Impact Analysis) و ردیابی تغییرات
• 16. پیش‌بینی فروش با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی Einstein
• 17. تشخیص ناهنجاری‌ها (Anomaly Detection) در داده‌ها
• 18. بخش‌بندی مشتریان با استفاده از الگوریتم‌های خوشه‌بندی
• 19. تجزیه و تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis)
• 20. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) از داده‌های متنی
• 21. استفاده از هوش مصنوعی برای خودکارسازی تحلیل‌ها
• 22. ادغام Salesforce CRM Analytics با سایر ابزارهای Salesforce
• 23. امنیت داده‌ها و مدیریت دسترسی در Salesforce CRM Analytics
• 24. بهینه‌سازی عملکرد داشبوردهای Tableau CRM
• 25. استفاده از قابلیت‌های Mobile Analytics
• 26. گزارش‌گیری و اشتراک‌گذاری نتایج تحلیل
• 27. استفاده از Lens در Salesforce CRM Analytics
• 28. ایجاد داستان‌های داده (Data Stories)
• 29. تحلیل داده‌های مکانی با استفاده از نقشه در Tableau CRM
• 30. استفاده از ابزارهای Collaborative Analytics
• 31. معرفی Advanced Analytics در Salesforce
• 32. تحلیل ریسک با استفاده از Salesforce CRM Analytics
• 33. تحلیل چرخش مشتری (Customer Churn Analysis)
• 34. تحلیل ارزش طول عمر مشتری (Customer Lifetime Value Analysis)
• 35. تحلیل بازگشت سرمایه (Return on Investment Analysis)
• 36. استفاده از Einstein Discovery برای شناسایی فرصت‌های پنهان
• 37. پیاده‌سازی تحلیل‌های مبتنی بر رویداد (Event-Driven Analytics)
• 38. تحلیل داده‌های جریانی (Streaming Data Analytics)
• 39. استفاده از API‌های Salesforce CRM Analytics
• 40. آشنایی با بهترین روش‌های طراحی داشبورد
• 41. تفسیر نتایج تحلیل و ارائه پیشنهادات عملی
• 42. مستندسازی فرآیندهای تحلیل داده
• 43. مدیریت پروژه تحلیل داده در Salesforce CRM Analytics
• 44. استفاده از Salesforce AppExchange برای افزودن قابلیت‌های تحلیلی
• 45. آشنایی با قوانین حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 46. تحلیل داده‌های زنجیره تامین
• 47. تحلیل داده‌های منابع انسانی
• 48. تحلیل داده‌های بازاریابی
• 49. تحلیل داده‌های خدمات مشتریان
• 50. تحلیل داده‌های مالی
• 51. تحلیل داده‌های عملیات
• 52. تحلیل داده‌های فروش
• 53. بهبود فرآیندهای فروش با استفاده از Salesforce CRM Analytics
• 54. افزایش رضایت مشتری با تحلیل داده‌ها
• 55. کاهش هزینه‌ها با تحلیل داده‌ها
• 56. بهبود تصمیم‌گیری با استفاده از هوش تجاری
• 57. ارائه راهکارهای تحلیلی سفارشی
• 58. استفاده از ابزارهای اتوماسیون تحلیل داده
• 59. آشنایی با مفاهیم Big Data و Salesforce CRM Analytics
• 60. استفاده از Data Warehousing برای تحلیل داده‌های بزرگ
• 61. تحلیل زنجیره ارزش با استفاده از Salesforce CRM Analytics
• 62. مفاهیم آمار و احتمال در تحلیل داده
• 63. آشنایی با روش‌های نمونه‌برداری
• 64. تحلیل رگرسیون در Salesforce CRM Analytics
• 65. تحلیل واریانس (ANOVA) در Salesforce CRM Analytics
• 66. آشنایی با روش‌های اعتبارسنجی مدل‌های پیش‌بینی
• 67. مدیریت تغییر در پروژه‌های تحلیل داده
• 68. ارزیابی موفقیت پروژه‌های تحلیل داده
• 69. آینده تحلیل داده و هوش تجاری در Salesforce
• 70. استفاده از ابزارهای یادگیری ماشین در Salesforce CRM Analytics
• 71. آشنایی با زبان برنامه‌نویسی Python برای تحلیل داده
• 72. آموزش کار با Jupyter Notebook برای تحلیل داده
• 73. استفاده از کتابخانه‌های Pandas و NumPy در Python برای تحلیل داده
• 74. تحلیل سری‌های زمانی در Salesforce CRM Analytics
• 75. آشنایی با مفاهیم Data Governance
• 76. استفاده از Metadata Management در Salesforce CRM Analytics
• 77. بهینه‌سازی داشبوردها برای موبایل
• 78. بهبود سرعت بارگذاری داشبوردها
• 79. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ عملکرد داشبوردها
• 80. استفاده از ابزارهای A/B Testing برای بهینه‌سازی داشبوردها
• 81. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی با Salesforce CRM Analytics
• 82. آشنایی با مفاهیم ETL (Extract, Transform, Load)
• 83. استفاده از ابزارهای ETL برای انتقال داده‌ها به Salesforce CRM Analytics
• 84. تحلیل داده‌های IoT (Internet of Things) با Salesforce CRM Analytics
• 85. آشنایی با مفاهیم Data Lake
• 86. استفاده از Data Lake برای ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ
• 87. تحلیل داده‌های غیرساختاریافته با Salesforce CRM Analytics
• 88. آشنایی با مفاهیم Text Mining
• 89. استفاده از Text Mining برای تحلیل داده‌های متنی
• 90. تحلیل داده‌های تصویر و ویدئو با Salesforce CRM Analytics
• 91. آشنایی با مفاهیم Computer Vision
• 92. استفاده از Computer Vision برای تحلیل داده‌های تصویری و ویدئویی
• 93. تحلیل داده‌های صوتی با Salesforce CRM Analytics
• 94. آشنایی با مفاهیم Speech Recognition
• 95. استفاده از Speech Recognition برای تحلیل داده‌های صوتی
• 96. تحلیل داده‌های جغرافیایی با استفاده از GIS (Geographic Information System)
• 97. آشنایی با مفاهیم Spatial Analysis
• 98. استفاده از Spatial Analysis برای تحلیل داده‌های جغرافیایی
• 99. تحلیل داده‌های مالی با استفاده از Financial Modeling
• 100. آشنایی با مفاهیم Financial Forecasting