فلش‌کارت‌های آموزشی آمار کاربردی کسب‌وکار: از داده تا تصمیم با نرم‌افزار

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آمار کاربردی کسب‌وکار: از داده تا تصمیم با نرم‌افزار

موضوع کلی: مدیریت مبتنی بر داده

موضوع میانی: تحلیل آماری کسب‌وکار با ابزارهای محاسباتی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدیریت مبتنی بر داده
• 2. آمار چیست و چرا برای کسب‌وکار مهم است؟
• 3. آشنایی با نرم‌افزارهای آماری (Excel, SPSS, R/Python)
• 4. انواع داده‌ها: کمی، کیفی، گسسته و پیوسته
• 5. جامعه آماری و نمونه: مفاهیم کلیدی
• 6. روش‌های نمونه‌گیری در تحقیقات کسب‌وکار
• 7. اصول اخلاقی در جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها
• 8. طراحی پرسشنامه و روش‌های گردآوری داده اولیه
• 9. استفاده از داده‌های ثانویه در تحلیل کسب‌وکار
• 10. سازماندهی داده‌ها: آماده‌سازی مجموعه داده برای تحلیل
• 11. بخش توصیفی: خلاصه‌سازی و نمایش داده‌ها**
• 12. توزیع فراوانی و جدول فراوانی برای داده‌های کیفی
• 13. ترسیم نمودار میله‌ای و دایره‌ای با نرم‌افزار
• 14. توزیع فراوانی برای داده‌های کمی
• 15. ترسیم هیستوگرام و تحلیل شکل توزیع
• 16. نمودار ساقه و برگ و کاربردهای آن
• 17. معیارهای گرایش به مرکز: میانگین، میانه و مد
• 18. مقایسه میانگین، میانه و مد در توزیع‌های مختلف
• 19. معیارهای پراکندگی: دامنه، واریانس و انحراف معیار
• 20. ضریب تغییرات و کاربرد آن در مقایسه پراکندگی
• 21. چارک‌ها، دهک‌ها و صدک‌ها
• 22. دامنه میان چارکی (IQR) و تشخیص داده‌های پرت
• 23. ترسیم نمودار جعبه‌ای (Box Plot) و تفسیر آن
• 24. چولگی (Skewness) و کشیدگی (Kurtosis) توزیع داده‌ها
• 25. ماتریس همبستگی و نمودار پراکندگی (Scatter Plot) برای داده‌های دو متغیره
• 26. جداول متقاطع (Contingency Tables) برای تحلیل داده‌های کیفی
• 27. داشبوردهای توصیفی: ترکیب نمودارها برای روایت داستان داده
• 28. بخش احتمال: درک عدم قطعیت**
• 29. مفاهیم پایه احتمال: فضای نمونه، پیشامد و قوانین احتمال
• 30. احتمال شرطی و استقلال پیشامدها
• 31. قانون بیز (Bayes' Theorem) و کاربردهای آن در تصمیم‌گیری
• 32. متغیرهای تصادفی گسسته و تابع توزیع احتمال آنها
• 33. امید ریاضی و واریانس متغیر تصادفی گسسته
• 34. توزیع احتمال دوجمله‌ای (Binomial) و کاربردهای آن در کسب‌وکار
• 35. توزیع احتمال پواسون (Poisson) و مدل‌سازی رویدادهای نادر
• 36. متغیرهای تصادفی پیوسته و تابع چگالی احتمال
• 37. توزیع احتمال یکنواخت (Uniform)
• 38. توزیع احتمال نمایی (Exponential)
• 39. معرفی توزیع نرمال: منحنی زنگوله‌ای
• 40. توزیع نرمال استاندارد و استفاده از جداول Z
• 41. محاسبه احتمالات با توزیع نرمال در نرم‌افزار
• 42. کاربردهای توزیع نرمال در کنترل کیفیت و مالی
• 43. قضیه حد مرکزی (Central Limit Theorem): سنگ بنای آمار استنباطی
• 44. بخش استنباط آماری: از نمونه به جامعه**
• 45. توزیع نمونه‌گیری میانگین
• 46. برآورد نقطه‌ای برای میانگین و نسبت جامعه
• 47. ویژگی‌های یک برآوردگر خوب
• 48. فاصله اطمینان برای میانگین جامعه (واریانس معلوم)
• 49. توزیع t-student و کاربردهای آن
• 50. فاصله اطمینان برای میانگین جامعه (واریانس نامعلوم)
• 51. فاصله اطمینان برای نسبت جامعه
• 52. تعیین حجم نمونه برای برآورد میانگین
• 53. تعیین حجم نمونه برای برآورد نسبت
• 54. مقدمه‌ای بر آزمون فرض: فرضیه صفر و فرضیه جایگزین
• 55. خطای نوع اول، خطای نوع دوم و سطح معناداری (α)
• 56. مقدار پی (p-value) و نحوه تفسیر آن
• 57. مراحل انجام یک آزمون فرض آماری
• 58. آزمون فرض برای میانگین یک جامعه (آزمون Z و t)
• 59. آزمون فرض برای نسبت یک جامعه
• 60. آزمون فرض برای تفاوت میانگین دو جامعه مستقل
• 61. آزمون فرض برای تفاوت میانگین دو جامعه وابسته (جفتی)
• 62. آزمون فرض برای تفاوت نسبت دو جامعه
• 63. آزمون فرض برای واریانس یک جامعه (آزمون کای-دو)
• 64. آزمون فرض برای تساوی واریانس دو جامعه (آزمون F)
• 65. بخش تحلیل واریانس و رگرسیون**
• 66. مقدمه‌ای بر تحلیل واریانس (ANOVA)
• 67. تحلیل واریانس یک‌طرفه (One-Way ANOVA)
• 68. مفروضات تحلیل واریانس
• 69. آزمون‌های تعقیبی (Post-Hoc Tests) مانند توکی
• 70. تحلیل واریانس دوطرفه (Two-Way ANOVA) بدون اثر متقابل
• 71. تحلیل واریانس دوطرفه با اثر متقابل
• 72. مفهوم همبستگی و ضریب همبستگی پیرسون
• 73. آزمون معناداری ضریب همبستگی
• 74. رگرسیون خطی ساده: مدل‌سازی رابطه بین دو متغیر
• 75. برآورد پارامترهای مدل رگرسیون به روش کمترین مربعات
• 76. تفسیر ضریب شیب و عرض از مبدأ در مدل رگرسیون
• 77. ضریب تعیین (R-squared) و ارزیابی نیکویی برازش مدل
• 78. آزمون فرض برای معناداری مدل رگرسیون (آزمون F)
• 79. آزمون فرض برای ضرایب رگرسیون (آزمون t)
• 80. تحلیل باقیمانده‌ها برای بررسی مفروضات رگرسیون
• 81. فاصله اطمینان و فاصله پیش‌بینی در رگرسیون
• 82. مقدمه‌ای بر رگرسیون چندگانه
• 83. تفسیر ضرایب در رگرسیون چندگانه
• 84. متغیرهای ساختگی (Dummy Variables) در مدل رگرسیون
• 85. مشکل هم‌خطی چندگانه (Multicollinearity) و روش‌های تشخیص آن
• 86. روش‌های انتخاب متغیر در رگرسیون چندگانه
• 87. بخش‌های پیشرفته و کاربردی**
• 88. آزمون کای-دو (Chi-Square) برای نیکویی برازش
• 89. آزمون کای-دو برای استقلال دو متغیر کیفی
• 90. آمار ناپارامتریک: چه زمانی و چرا استفاده می‌شود؟
• 91. آزمون‌های ناپارامتریک معادل آزمون‌های t
• 92. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی
• 93. مولفه‌های یک سری زمانی: روند، فصلی، دوره‌ای و نامنظم
• 94. روش‌های هموارسازی: میانگین متحرک
• 95. هموارسازی نمایی ساده و کاربرد آن در پیش‌بینی
• 96. مقدمه‌ای بر کنترل کیفیت آماری (SQC)
• 97. نمودارهای کنترل برای متغیرها (نمودار X-bar و R)
• 98. نمودارهای کنترل برای ویژگی‌ها (نمودار p و c)
• 99. مقدمه‌ای بر تحلیل تصمیم: درخت تصمیم‌گیری
• 100. ارزش مورد انتظار اطلاعات کامل (EVPI)