Εξέλιξη Κομματιού
1. Από τα δεδομένα στις επιχειρησιακές αποφάσεις
• Ο ρόλος της ανάλυσης δεδομένων στη διαδικασία λήψης αποφάσεων
• Από το επιχειρησιακό ερώτημα στους δείκτες και τα KPI
• Ωμά δεδομένα, πληροφορία και insight
• Τα στάδια της διαδικασίας ανάλυσης δεδομένων
• Τα εργαλεία που χρησιμοποιούνται στο μάθημα: Power Query, Data Model, Power Pivot και DAX
2. Προετοιμασία των δεδομένων για ανάλυση
• Εισαγωγή δεδομένων από διάφορες πηγές
• Εντοπισμός προβλημάτων ποιότητας δεδομένων
• Καθαρισμός και μετασχηματισμός των δεδομένων
• Συνδυασμός και αναδιάρθρωση συνόλων δεδομένων
• Αυτοματοποίηση της διαδικασίας προετοιμασίας και ενημέρωσης των δεδομένων με το Power Query
3. Οργάνωση και μοντελοποίηση δεδομένων
• Γιατί ένας μόνο πίνακας δεν είναι πάντα επαρκής
• Οργάνωση των δεδομένων για ανάλυση
• Δημιουργία του μοντέλου δεδομένων
• Σχέσεις μεταξύ πινάκων
• Βασικές αρχές για την κατασκευή ενός σαφούς και αποδοτικού μοντέλου
4. Ανάλυση δεδομένων με Power Pivot και DAX
• Χρήση του Power Pivot για ανάλυση δεδομένων
• Επιλογή σχετικών δεικτών για το ερώτημα που αναλύεται
• Υπολογισμένες στήλες και μέτρα
• Κατανόηση του πλαισίου φιλτραρίσματος
• Βασικές συναρτήσεις DAX για επιχειρησιακή ανάλυση
• Υπολογισμός δεικτών και KPI
5. Κατασκευή ενός dashboard για αποφάσεις
• Από την ανάλυση στο dashboard
• Επιλογή της κατάλληλης οπτικοποίησης για τη πληροφορία που αναλύεται
• Οργάνωση της πληροφορίας και η οπτική ιεραρχία
• Διάταξη και λογική δομή του dashboard
• Προσθήκη πλαισίου: εξέλιξη, στόχοι, συγκρίσεις και αναφορικές τιμές
• Διαδραστικά dashboards και αυτόματη ενημέρωση
• Ερμηνεία των αποτελεσμάτων και διατύπωση επιχειρησιακών συμπερασμάτων
Απαιτήσεις
Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε:
- Χρήστες επιχειρήσεων που εργάζονται με αναφορές και λειτουργικά δεδομένα.
- Team Leaders και διευθυντές εμπλεκόμενους στη διαδικασία λήψης αποφάσεων.
- Ειδικούς από τμήματα Οικονομικών, Ανθρώπινου Δυναμικού, Πωλήσεων, Λειτουργιών, Προμηθειών και Υποστήριξης.
- Επαγγελματίες που χρειάζεται να ερμηνεύσουν, αναλύσουν και επικοινωνήσουν πληροφοριακά στοιχεία βασισμένα σε δεδομένα.
- Χρήστες χωρίς τεχνική κατάρτιση που επιθυμούν να αναπτύξουν τις δεξιότητές τους στην ανάλυση δεδομένων.
Συνιστώμενες προαπαιτούμενες γνώσεις
- Βασικές γνώσεις χρήσης του Microsoft Excel.
- Εμπειρία στη χρήση πινάκων, αναφορών ή δεδομένων επιχείρησης.
- Δεν απαιτούνται γνώσεις προγραμματισμού.
Σχόλια (3)
Κατανοώντας ότι το QGIS είναι ένα εργαλείο που μπορεί να χρησιμοποιηθεί από άλλους διαφορετικούς επαγγελματίες, όπως οι γεωπόνοι.
Bame Duncan Koko - Bentel Technologies (Pty) Ltd
Κομμάτι - QGIS for Geographic Information System
Μηχανική Μετάφραση
Πώς να χρησιμοποιήσετε τα δεδομένα των ανοιχτών δορυφόρων για πραγματικές εφαρμογές
Tshering Dorji - Druk Holding and Investments
Κομμάτι - Advanced Geographic Information Systems (GIS)
Μηχανική Μετάφραση
Πρακτικά παραδείγματα μας επέτρεψαν να αισθανθούμε πραγματικά πώς λειτουργεί το πρόγραμμα. Καλές εξηγήσεις και ενσωμάτωση θεωρητικών ιδεών και του πώς σχετίζονται με τις πρακτικές εφαρμογές.
Ian - Archeoworks Inc.
Κομμάτι - ArcGIS Fundamentals
Μηχανική Μετάφραση
