کتاب صوتی جامع طراحی مدل‌های داده و داشبوردهای تحلیلی با QlikView و QlikSense

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع طراحی مدل‌های داده و داشبوردهای تحلیلی با QlikView و QlikSense

موضوع کلی: علوم داده و هوش تجاری (Business Intelligence)

موضوع میانی: تحلیل داده و طراحی داشبوردهای مدیریتی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه هوش تجاری و نقش تحلیل داده در تصمیم‌گیری سازمانی
• 2. آشنایی با معماری و محیط کاری نرم‌افزارهای QlikView و QlikSense
• 3. مفاهیم مدل‌سازی داده و تفاوت مدل‌های ستاره‌ای و دانه‌برفی
• 4. اتصال به منابع داده و استخراج اطلاعات از پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 5. اصول پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها در اسکریپت‌نویسی Qlik
• 6. مدیریت روابط بین جداول و رفع مشکلات حلقه‌های داده
• 7. آشنایی با زبان اسکریپت‌نویسی در Qlik و دستورات بارگذاری داده
• 8. کار با توابع تبدیل داده و مدیریت فیلدها در مرحله بارگذاری
• 9. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های داده و کاهش حجم حافظه مصرفی
• 10. مبانی طراحی داشبوردهای مدیریتی و اصول بصری‌سازی داده‌ها
• 11. کار با اشیاء گرافیکی پایه در QlikSense شامل نمودارهای میله‌ای و خطی
• 12. طراحی نمودارهای دایره‌ای و نقشه درختی برای تحلیل سهم بازار
• 13. استفاده از جداول محوری برای گزارش‌گیری‌های چندبعدی
• 14. پیاده‌سازی فیلترها و انتخابگرهای داده برای تعامل کاربر با داشبورد
• 15. اصول طراحی تجربه کاربری و رابط کاربری در داشبوردهای مدیریتی
• 16. معرفی توابع مجموع‌ساز و تحلیل‌های پیشرفته در Qlik
• 17. کار با تحلیل‌های زمانی و محاسبات مقایسه‌ای در دوره‌های مالی
• 18. پیاده‌سازی شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) در داشبوردهای مدیریتی
• 19. استفاده از متغیرها برای پویایی و انعطاف‌پذیری در محاسبات
• 20. مدیریت سلسله‌مراتب داده‌ها و قابلیت Drill-down در نمودارها
• 21. طراحی داشبوردهای مالی و تحلیل سود و زیان سازمانی
• 22. تحلیل وضعیت فروش و ارزیابی عملکرد تیم‌های تجاری
• 23. پیاده‌سازی داشبوردهای تحلیل موجودی و مدیریت زنجیره تأمین
• 24. روش‌های اشتراک‌گذاری گزارش‌ها و مدیریت دسترسی کاربران
• 25. امنیت داده‌ها و پیاده‌سازی سطوح دسترسی در Qlik
• 26. آشنایی با قابلیت‌های Qlik NPrinting برای گزارش‌گیری خودکار
• 27. استفاده از تحلیل‌های آماری در محیط Qlik برای پیش‌بینی روندها
• 28. یکپارچه‌سازی داده‌ها از منابع مختلف و ایجاد دیدگاه یکپارچه سازمانی
• 29. مستندسازی مدل‌های داده و نگهداری از پروژه‌های هوش تجاری
• 30. بررسی مطالعات موردی پیاده‌سازی هوش تجاری در سازمان‌های ایرانی
• 31. اصول عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در مدل‌های داده
• 32. به‌کارگیری تکنیک‌های پیشرفته در اسکریپت‌نویسی برای داده‌های حجیم
• 33. طراحی داشبوردهای مدیریتی برای تحلیل منابع انسانی
• 34. مدیریت چرخه حیات پروژه‌های هوش تجاری در محیط‌های شرکتی
• 35. نکات کلیدی در پیاده‌سازی پروژه‌های داده‌محور مطابق با استانداردهای داخلی