أثبتت تقنيات تحليل البيانات المتقدمة التحليل الإحصائي للمعلومات العددية أنها أداة قوية، حيث توفر نظرة ثاقبة يومية في أمور مثل تمويل الشركات وعمليات الإنتاج ومراقبة الجودة.

ومع ذلك، فإن ظهور إنترنت الأشياء، والنمو المترتب على ذلك في البيانات الضخمة، والمتطلبات المتزايدة باستمرار للنمذجة والتنبؤ يعني أن العديد من الفرص والاحتياجات التحليلية للشركات الحديثة عالية الأداء لا يمكن تلبيتها باستخدام الأساليب الإحصائية التقليدية وحدها.

تتصارع المزيد والمزيد من الشركات مع مشاكل النمذجة والمحاكاة المعقدة، وتعالج مسائل مثل محاولة تحسين أنظمة الإنتاج، وتعظيم كفاءة الأداء، وتقليل تكاليف التشغيل، ومكافحة المخاطر، واكتشاف الاحتيال، والتنبؤ بالسلوك والنتائج المستقبلية.

تلاعب بمجموعات البيانات المعقدة لاكتساب رؤى أعمق واتخاذ قرارات أفضل!

ستعرفك ندوة التحليلات المتقدمة هذه على تقنيات التحليلات التنبؤية، حتى تتمكن من صياغة الأسئلة الاستراتيجية والتشغيلية التي تشمل التسويق والتمويل والعمليات أو غيرها من تطبيقات الأعمال الواقعية.

في هذه الدورة التدريبية العملية، ستغطي مجموعة متنوعة من أدوات التحليل، مثل الرسوم البيانية وتحليل ANOVA واختبار A/B وتحليل باريتو والتجميع والمخططات الصندوقية والمخططات المبعثرة والتقسيم وتحليل النصوص غير المنظمة وتحليل الانحدار متعدد المتغيرات. وأفضل ما في الأمر أنه لا يتطلب أي خلفية في الإحصاء أو البرمجة. طالما كان لديك فهم أساسي لجداول البيانات، ستتعلم كيفية التعامل مع مجموعات البيانات المعقدة حتى تتمكن من الحصول على رؤى غير ممكنة باستخدام تقنيات ذكاء الأعمال الشائعة.

تزودك هذه الدورة التدريبية بمهارات تحليل البيانات المتقدمة لتمكينك من تحسين التخطيط والمراقبة والأداء في مؤسستك. سيعزز ذلك من قدرتك في مكان العمل، مما يتيح لك فهم البيانات وإنتاجها وتقييمها لدعمك في دورك بما يعود عليك وعلى مؤسستك بالنفع.

سيعمل المندوبون من خلال دراسات حالة عملية.

هذه الندوة التدريبية مخصصة للمندوبين الذين سبق لهم حضور دورة تقنيات تحليل البيانات (وهذا شرط مسبق ضروري لهذا التدريب)، وبالتالي الذين لديهم بالفعل فهم قوي لأساليب تحليل البيانات التقليدية.

سوف تتعلم كيف

معلومات مهمة عن الدورة التدريبية

عند الانتهاء من الدورة، سيحصل المشاركون على شهادة مايكروسوفت بالإضافة إلى الشهادة التي يحصلون عليها من شركة Strategic Axis.

مخطط الدورة التدريبية

البيانات وطرق جمع البيانات

فترات الثقة واختبار الفرضيات
البيانات وطرق جمع البيانات

عرض البيانات باستخدام Excel

التحليل الإحصائي للبيانات - المتوسط؛ الوسيط والمنوال؛ التباين والانحراف المعياري

الاحتمالات - ذات الحدين؛ التوزيع الطبيعي والبواسون

حدود البيانات وتحليل البيانات

فترات الثقة واختبار الفرضيات

الوحدة 2: الجداول المحورية وأدوات تحليل البيانات في Excel
الجداول المحورية - تطوير الجداول المحورية واستخدامها للمساعدة في اتخاذ القرارات

التبويب المتقاطع والتربيع التبادلي

أدوات تحليل البيانات في Excel - فهم مفصل

ANOVA؛ واختبارات t و Z الدرجات

المتوسط المتحرك والتسوية الأسية

المحلول المتقدم والتطبيقي والبحث عن الهدف

الوحدة 3: الارتباط المتقدم والانحدار
التباين المشترك والارتباط

الانحدار الخطي

الانحدار غير الخطي

الانحدار المتعدد باستخدام Excel

نتائج الاختبار الإحصائي

اتخاذ القرارات - تخطيط المشروع وتقدير التكاليف والحد من المخاطر

الوحدة 4: إدارة المشاريع وتحليل البيانات التطبيقية
التنبؤ بالتكاليف ومستويات الإنتاج

تقدير مدة المشروع باستخدام التقديرات الإحصائية و P.E.R.T.

تحليل الشبكة والمسار الحرج

تحليل الطلبات الكمية الاقتصادية - لتحسين مستويات المخزون

تقنيات البرمجة الخطية والتحسين الأمثل لتعظيم تخصيص الموارد، على سبيل المثال، المخزون ورأس المال

تحليل القيمة المكتسبة - لتحديد فروق التكلفة والجدول الزمني للمشروع

الوحدة 5: الإدارة المالية وتحليل البيانات التطبيقية
تحليل التقلبات في السوق والتنبؤ بها، على سبيل المثال، أسعار النفط

تقييم الموردين والمنافسين وأهداف الاستحواذ باستخدام تحليل البيانات

تطوير النماذج المالية

تحليل التكلفة والحجم والأرباح

إدارة المخاطر باستخدام تحليل البيانات

تقييم أثر القرارات على العائد على الاستثمار والعائد على حقوق الملكية

الوحدة 6: البرمجة الخطية
مقدمة في التحسين؛ مشكلات التحسين متعدد المتغيرات؛ تحديد دالة الهدف؛ القيود على المشكلات؛ قيود الإشارات؛ "منطقة الجدوى"؛ التمثيل البياني؛ التنفيذ باستخدام أداة الحل في Excel

استخدام البرمجة الخطية لحل مشاكل الإنتاج وسلسلة التوريد/اللوجستيات، مثل تحسين المنتجات من مصفاة تكرير، وتقليل تكاليف التصنيع والتسليم لسلسلة توريد معقدة (مع وبدون تصنيع دفعات، ومع وبدون تخزين)

الوحدة 7: أساليب التحسين النيوتونية والجينية
مشاكل التحسين الخطية وغير الخطية؛ استراتيجيات البحث العشوائية؛ مقدمة في الخوارزميات الجينية؛ الأصول البيولوجية؛ أوجه القصور في المحسّنات من نوع نيوتن؛ كيفية تطبيق الخوارزميات الجينية؛ الترميز؛ الاختيار؛ إعادة التركيب؛ الطفرات؛ كيفية الموازاة. التنفيذ باستخدام Solver في Excel

كيفية حل مجموعة من مشاكل التحسين، التي تُختتم ب "مشكلة البائع المتنقل" الكلاسيكية من خلال تحسين مسار حركة روبوت تصنيع كبير، سواءً مع قيود قسرية أو بدونها

الوحدة 8: تحليل السيناريو
مقدمة في تحليل السيناريوهات؛ مثال ماذا لو في Excel؛ أنواع تحليل ماذا لو؛ إجراء تحليل ماذا لو يدويًا في Excel؛ جداول البيانات ذات المتغير الواحد؛ جداول البيانات ذات المتغيرين

استخدام مدير السيناريو في برنامج Excel؛ استخدام تحليل السيناريو للتنبؤ بنفقات وإيرادات الأعمال لمستقبل غير مؤكد

الوحدة 9: نماذج ماركوف
فهم المخاطر؛ مقدمة في نماذج ماركوف؛ 5 خطوات لتطوير نماذج ماركوف؛ التعامل مع المصفوفات والمصفوفات داخل برنامج إكسيل؛ بناء نموذج ماركوف؛ تحليل النموذج؛ تحليل التراجع والحساسية؛ مونت كارلو من الدرجة الأولى؛ مونت كارلو من الدرجة الثانية

أشجار القرار ونماذج ماركوف؛ تبسيط هياكل الشجرة؛ المحاسبة الصريحة لتوقيت الأحداث

استخدام سلاسل ماركوف لمحاكاة مخطط خصم عدم وجود مطالبات تأمين، ونمذجة نتائج نظام الرعاية الصحية

الوحدة 10: محاكاة مونت كارلو
مقدمة في محاكاة مونت كارلو؛ اللبنات الأساسية لمحاكاة مونت كارلو في Excel؛ استخدام الدالة RAND()؛ تعلم نمذجة المشكلة؛ بناء عمليات المحاكاة القائمة على ورقة العمل؛ المشكلات البسيطة؛ كم عدد التكرارات الكافية؟؛ تحديد المشكلات المعقدة؛ نمذجة المتغيرات؛ تحليل البيانات؛ تجميد النموذج؛ إعادة الحساب اليدوي؛ دالة "لصق القيم"؛ الأغراض الإحصائية الأساسية؛ الدالة PERCENTILE()

حلول محاكاة مونت كارلو لمشاكل تدفق حركة المرور في المدينة، والتعامل مع عدم اليقين في بيع المنتجات، والتنبؤ بنمو السوق وتقييم المخاطر في أسعار صرف العملات