المحتوى
مقدمة في ذكاء الأعمال (BI):
• تعريف ذكاء الأعمال وأهميته في المؤسسات.
• الفرق بين ذكاء الأعمال وتحليل البيانات.
• تطور تقنيات ذكاء الأعمال عبر الزمن.
• دور ذكاء الأعمال في تحسين كفاءة العمليات.
• الربط بين البيانات واتخاذ القرار.
أدوات ومنصات ذكاء الأعمال:
• التعرف على أدوات ذكاء الأعمال مثل Power BI وTableau.
• مقارنة بين أدوات ذكاء الأعمال المختلفة.
• استخدام أدوات التصور البياني لتحليل البيانات.
• إدارة البيانات وتحضيرها للتحليل باستخدام ETL (Extract, Transform, Load).
• توظيف أدوات تحليل البيانات لتحليل الأداء والمؤشرات.
تحليل البيانات الأساسية:
• خطوات جمع البيانات وتنظيمها.
• تحليل البيانات الكمية والنوعية.
• استخدام الجداول المحورية Pivot Tables في التحليل.
• أساسيات الإحصاء في تحليل البيانات.
• تقنيات التنقيب عن البيانات Data Mining للحصول على رؤى متعمقة.
التحليل التنبؤي واستشراف المستقبل:
• مفهوم التحليل التنبؤي وأهميته.
• أدوات التحليل التنبؤي مثل النماذج الإحصائية Machine Learning.
• تطبيقات التحليل التنبؤي في التنبؤ بالمبيعات واتجاهات السوق.
• كيفية استخدام البيانات التاريخية لتوقع الأداء المستقبلي.
• قياس مدى دقة التنبؤات وتحسينها.
• استخدام نماذج التنبؤ لتحسين العمليات واتخاذ القرارات.
إنشاء التقارير التحليلية:
• كيفية إعداد تقارير تحليلية احترافية لدعم القرارات.
• بناء لوحات معلومات تفاعلية تعتمد على البيانات.
• تحويل البيانات المعقدة إلى معلومات قابلة للفهم باستخدام التصورات البيانية.
• استخدام تقارير الأداء لمراقبة التقدم والتحديات.
• تقديم التوصيات بناءً على التحليل البياني.
• مشاركة التقارير بين فرق العمل وأصحاب المصلحة.
