کتاب صوتی تحلیل داده‌های پیشرفته با جداول محوری: ساخت و اتوماسیون گزارش‌ها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده‌های پیشرفته با جداول محوری: ساخت و اتوماسیون گزارش‌ها

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: تحلیل داده‌ها و هوش تجاری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌ها در ایران
• 2. مفاهیم پایه جداول محوری
• 3. ساخت اولین جدول محوری در اکسل
• 4. فیلتر کردن و مرتب‌سازی داده‌ها در جداول محوری
• 5. گروه‌بندی داده‌ها بر اساس تاریخ و متن
• 6. محاسبات سفارشی در جداول محوری
• 7. استفاده از فیلدهای محاسبه‌شده
• 8. ایجاد فیلدهای محاسبه‌شده پیشرفته
• 9. استفاده از آیتم‌های محاسبه‌شده
• 10. نمایش مقادیر در جداول محوری (به صورت درصدی، تفاضلی)
• 11. تغییر روش محاسبه در جداول محوری
• 12. آشنایی با اسلایسرها و خطوط زمانی
• 13. کاربرد اسلایسرها برای فیلتر کردن پویا
• 14. استفاده از خطوط زمانی برای تحلیل داده‌های زمانی
• 15. ایجاد نمودارهای محوری (Pivot Charts)
• 16. ارتباط نمودارهای محوری با جداول محوری
• 17. طراحی داشبوردهای مدیریتی با جداول محوری
• 18. استفاده از داده‌های خارجی در جداول محوری (CSV, TXT)
• 19. اتصال به پایگاه داده SQL Server
• 20. اتصال به منابع داده آنلاین (Power BI Data Connector)
• 21. پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل
• 22. تبدیل داده‌های نامنظم به ساختار مناسب
• 23. استفاده از Power Query برای آماده‌سازی داده‌ها
• 24. بارگذاری داده‌ها در مدل داده اکسل
• 25. مفاهیم مدل‌سازی داده‌ها در اکسل
• 26. ایجاد روابط بین جداول
• 27. کاربرد توابع DAX در جداول محوری (مقدماتی)
• 28. تابع SUMX در DAX
• 29. تابع CALCULATE در DAX
• 30. توابع زمان سنج DAX (CALENDAR, DATE)
• 31. مفاهیم پایه هوش تجاری (BI)
• 32. جایگاه تحلیل داده در هوش تجاری
• 33. اصول طراحی گزارش‌های کاربردی
• 34. کاربرد گزارش‌ها در تصمیم‌گیری سازمانی
• 35. تحلیل داده‌های فروش با جداول محوری
• 36. تحلیل داده‌های مالی با جداول محوری
• 37. تحلیل داده‌های بازاریابی با جداول محوری
• 38. تحلیل داده‌های منابع انسانی با جداول محوری
• 39. تحلیل داده‌های تولید با جداول محوری
• 40. تحلیل داده‌های انبار با جداول محوری
• 41. تحلیل داده‌های پروژه با جداول محوری
• 42. تحلیل داده‌های مشتریان با جداول محوری
• 43. تحلیل داده‌های وب‌سایت با جداول محوری
• 44. آشنایی با مفاهیم OLAP
• 45. کاربرد مکعب‌های OLAP
• 46. اتصال به مکعب‌های OLAP در اکسل
• 47. تنظیمات پیشرفته جداول محوری
• 48. مدیریت حافظه در جداول محوری
• 49. بهینه‌سازی عملکرد جداول محوری
• 50. امنیت در جداول محوری و گزارش‌ها
• 51. اشتراک‌گذاری گزارش‌ها و داشبوردها
• 52. اتوماسیون گزارش‌گیری با VBA (مقدماتی)
• 53. نوشتن اسکریپت‌های ساده VBA برای جداول محوری
• 54. استفاده از ماکروها برای به‌روزرسانی گزارش‌ها
• 55. مدیریت خطا در اسکریپت‌های VBA
• 56. مفاهیم پایگاه داده رابطه‌ای
• 57. طراحی شمای پایگاه داده
• 58. آشنایی با زبان SQL (مقدماتی)
• 59. پرس‌وجوهای SELECT در SQL
• 60. فیلتر کردن داده‌ها با WHERE در SQL
• 61. مرتب‌سازی نتایج با ORDER BY در SQL
• 62. گروه‌بندی نتایج با GROUP BY در SQL
• 63. تجمیع داده‌ها با توابع تجمعی در SQL
• 64. اتصال اکسل به پایگاه داده از طریق ODBC
• 65. استفاده از Power BI Desktop (مقدماتی)
• 66. وارد کردن داده‌ها در Power BI
• 67. ساخت مدل داده در Power BI
• 68. ایجاد روابط در Power BI
• 69. ساخت بصری‌سازی‌ها در Power BI
• 70. ایجاد گزارش‌های تعاملی در Power BI
• 71. انتشار گزارش‌ها در سرویس Power BI
• 72. مفاهیم پیشرفته DAX
• 73. توابع فیلتر در DAX (ALL, FILTER)
• 74. توابع ارتباطی در DAX (RELATED, RELATEDTABLE)
• 75. مدیریت زمینه ارزیابی در DAX
• 76. محاسبه شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI)
• 77. طراحی داشبوردهای حرفه‌ای در Power BI
• 78. مقدمه‌ای بر تحلیل آماری داده‌ها
• 79. مفاهیم توزیع فراوانی
• 80. محاسبه میانگین، میانه و نما
• 81. محاسبه واریانس و انحراف معیار
• 82. مقدمه‌ای بر آزمون فرض آماری
• 83. تحلیل روندها در داده‌ها
• 84. پیش‌بینی داده‌ها با روش‌های ساده
• 85. کاربرد تحلیل داده در کسب‌وکارهای ایرانی
• 86. چالش‌های تحلیل داده در ایران
• 87. راهکارهای قانونی و شرعی در تحلیل داده
• 88. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در ایران
• 89. اصول اخلاقی در تحلیل داده
• 90. آینده تحلیل داده و هوش تجاری در ایران
• 91. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در تحلیل داده
• 92. کاربرد جداول محوری در گزارش‌دهی استاندارد
• 93. مدیریت داده‌های حجیم در اکسل
• 94. اصول طراحی داشبوردهای مؤثر
• 95. ارتباط بین جداول محوری و ابزارهای BI
• 96. پایان‌نامه و پروژه‌های عملی تحلیل داده
• 97. تحلیل سناریوهای کسب‌وکار با داده‌ها
• 98. نکات تکمیلی برای حرفه‌ای شدن در تحلیل داده
• 99. آمادگی برای مصاحبه‌های شغلی حوزه تحلیل داده
• 100. توسعه مهارت‌های حل مسئله با تحلیل داده