أولاً: الأهداف العامة للدورة

  1. تعريف المشاركين بأساسيات التحليل الإحصائي للبيانات باستخدام أدوات مثل Excel و Power BI.
  2. تمكين المشاركين من تطبيق تقنيات التحليل الإحصائي مثل المتوسطات، التوزيع، والانحراف المعياري باستخدام Excel و Power BI.
  3. تعليم المشاركين كيفية بناء نماذج تحليلية لدراسة البيانات، واستخراج الرؤى التي تدعم اتخاذ القرارات.
  4. تمكين المشاركين من تصور البيانات باستخدام Power BI لتحليل البيانات والعرض البياني التفاعلي.
  5. تعزيز قدرة المشاركين على استخدام الأدوات الإحصائية المتقدمة مثل الانحدار الخطي واختبارات الفرضيات.
  6. تزويد المشاركين بالمهارات اللازمة لتحليل البيانات الكبيرة والتعامل مع بيانات معقدة باستخدام Excel و Power BI.

ثانيًا: محاور البرنامج التدريبي

اليوم الأول: مقدمة في التحليل الإحصائي للبيانات باستخدام Excel وPower BI

  • تعريف التحليل الإحصائي للبيانات: لماذا يعد التحليل الإحصائي أداة أساسية في فهم البيانات وتحليلها؟
  • مقدمة عن Excel وPower BI: التعريف بأدوات Excel وPower BI واستخداماتها في التحليل الإحصائي للبيانات.
  • تحليل البيانات باستخدام Excel: استخدام الدوال الإحصائية مثل AVERAGE، MEDIAN، STDEV، وVAR لتحليل البيانات.
  • إنشاء الجداول المحورية في Excel: كيفية استخدام Pivot Tables لاستخراج رؤى إحصائية من البيانات.
  • مقدمة عن Power BI: التعرف على بيئة العمل في Power BI وكيفية تحميل البيانات والتحليل باستخدام الأدوات المدمجة.
  • دراسة حالة: تحليل بيانات مبيعات باستخدام Excel و Power BI.

اليوم الثاني: التحليل الإحصائي الأساسي باستخدام Excel

  • التحليل الوصفي للبيانات: تعلم كيفية حساب المتوسط، الوسيط، المدى، والانحراف المعياري في Excel.
  • التوزيعات الاحتمالية: تحليل التوزيع الطبيعي للبيانات باستخدام التوزيع العادي وتوزيع الاحتمالية في Excel.
  • **التحليل باستخدام Histogram: إنشاء مخططات التوزيع البياني لفهم توزيع البيانات.
  • دوال إحصائية متقدمة في Excel: استخدام دالة CORREL لحساب الارتباط و DURATION لحساب المخاطر المالية.
  • اختبارات الفرضيات: تطبيق اختبار T و ANOVA باستخدام Data Analysis Toolpak في Excel.
  • دراسة حالة: تطبيق تحليل إحصائي باستخدام Excel على بيانات الإنتاج في المصنع.

اليوم الثالث: التحليل الإحصائي باستخدام Power BI

  • تحليل البيانات باستخدام Power BI: كيفية استخدام Power Query لتنظيف وتحويل البيانات قبل التحليل.
  • استخدام دوال إحصائية في Power BI: تطبيق دوال مثل AVERAGE و STDEV في Power BI باستخدام DAX (Data Analysis Expressions).
  • مقارنة النتائج بين Excel وPower BI: دراسة الفروق بين التحليل باستخدام Excel و Power BI من حيث السرعة والقدرة على التعامل مع البيانات الكبيرة.
  • التصور البياني في Power BI: تعلم كيفية استخدام مخططات الأعمدة، الرسوم البيانية التفاعلية، والمخططات الحرارية لعرض البيانات الإحصائية بشكل مرئي.
  • إنشاء تقارير تفاعلية: تصميم تقارير متقدمة باستخدام Power BI لتحليل البيانات وعرض النتائج بطريقة مرنة.
  • دراسة حالة: بناء تقرير تفاعلي باستخدام Power BI لتحليل بيانات المبيعات وتحديد الاتجاهات.

اليوم الرابع: التحليل الإحصائي المتقدم باستخدام Excel وPower BI

  • الانحدار الخطي البسيط: تعلم كيفية استخدام الانحدار الخطي لتحليل العلاقات بين متغيرين باستخدام Excel و Power BI.
  • **التحليل باستخدام Multiple Regression: تطبيق تحليل الانحدار المتعدد في Excel و Power BI لفهم تأثير العوامل المتعددة على النتيجة.
  • اختبارات الفرضيات المتقدمة: تطبيق اختبارات Chi-Square واختبارات ANOVA باستخدام Excel و Power BI.
  • التحليل الزمني: تحليل بيانات الوقت باستخدام Power BI لتوقع الاتجاهات المستقبلية باستخدام التنبؤات.
  • التصميم التفاعلي في Power BI: بناء نماذج تفاعلية لعرض نتائج التحليل الإحصائي في Power BI.
  • دراسة حالة: تطبيق تحليل الانحدار على بيانات الطلب والمبيعات لتوقع الاتجاهات المستقبلية.

اليوم الخامس: تصدير البيانات والتحليل المستمر باستخدام Excel وPower BI

  • تصدير البيانات: تعلم كيفية تصدير النتائج من Excel و Power BI إلى صيغ أخرى مثل PDF و PowerPoint لإنشاء تقارير احترافية.
  • تحليل البيانات في الوقت الفعلي: كيفية التعامل مع البيانات المتدفقة وتحليلها باستخدام Power BI في الوقت الفعلي.
  • مراقبة مؤشرات الأداء: كيفية إنشاء لوحات تحكم (Dashboards) في Power BI لعرض مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) واتخاذ القرارات الاستراتيجية.
  • تحليل الاتجاهات المستقبلية باستخدام Power BI: تطبيق تقنيات التنبؤ وتحليل الاتجاهات باستخدام أدوات التنبؤ في Power BI.
  • دراسة حالة: تحليل البيانات المالية وتحليل مؤشرات الأداء باستخدام Power BI.
كيف يمكنني مساعدتك؟