Kỹ thuật báo cáo và phân tích dữ liệu đồ họa thông tin-đồ họa

Chương trình đào tạo của ISOCUS  nhằm cung cấp cho những người tham gia phân tích dữ liệu số với sự hiểu biết và khả năng thực tế cần thiết để chuyển đổi dữ liệu thành thông tin thông qua phân tích thích hợp và sau đó trình bày các kết quả này theo cách dễ dàng truyền đạt cho người khác trong tổ chức.

Mục tiêu bao gồm:

• Để cung cấp cho các DN có cả hiểu biết và kinh nghiệm thực tế về một phạm vi phổ biến hơn cho các kỹ thuật phân tích và các phương thức biểu diễn cho dữ liệu số
• Để cung cấp cho các DN khả năng nhận ra loại phân tích nào phù hợp nhất với các loại vấn đề cụ thể
• Để cung cấp cho DN đầy đủ kiến ​​thức về lý thuyết và nền tảng để có thể đánh giá khi một kỹ thuật được áp dụng có thể dẫn đến kết luận không chính xác
• Để cung cấp cho các DN một từ vựng làm việc về các thuật ngữ phân tích sẽ cho phép họ trò chuyện với những người là chuyên gia trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, thống kê và xác suất, và có thể đọc và hiểu các sách giáo khoa và bài báo phổ biến trong lĩnh vực này
• Giới thiệu một số phương pháp thống kê cơ bản
• Để khám phá việc sử dụng Excel 2010 hoặc 2013 cho Phân tích dữ liệu và khả năng của Công cụ phân tích dữ liệu

Cần lưu ý rằng khóa đào tạo không bao gồm các đối tượng thu thập dữ liệu, cơ sở dữ liệu, quản lý dữ liệu, kho dữ liệu hoặc phân tích thông tin dựa trên văn bản.

Khóa đào tạo thông tin đồ họa của ISOCUS thông qua một phương pháp học tập dựa trên vấn đề, trong đó các đại biểu được trình bày một loạt các vấn đề phân tích dữ liệu số thực từ phạm vi ứng dụng rộng nhất có thể - từ kỹ thuật đến tài chính và từ hậu cần đến kiểm soát chất lượng .

Mỗi vấn đề trình bày và minh họa sự cần thiết cho một cách tiếp cận phân tích dữ liệu khác nhau. Vì những lý do về thời gian, nó sẽ không thể phát triển các giải pháp trong quá trình đào tạo cho tất cả các vấn đề đặt ra. Tuy nhiên, tất cả các DN sẽ được cung cấp các giải pháp toàn diện cho tất cả các vấn đề, làm các nguồn tài nguyên học tập trong tương lai.

Điều này ISOCUS sẽ phân tích dữ liệu và kỹ thuật báo cáo cgương trình đào tạo là hoàn toàn ứng dụng theo định hướng, giảm thiểu thời gian cho toán học phân tích và tối đa hóa thời gian sử dụng các phương pháp thực tế trong Excel, cùng với sự hiểu biết tại sao như vậy các phương thức hoạt động.

Các DN sẽ dành hầu hết thời gian khám phá chức năng phân tích dữ liệu và biểu diễn của Excel, bao gồm Gói công cụ phân tích dữ liệu, để điều tra các vấn đề phân tích dữ liệu hoàn toàn thực tế.

Các tổ chức có thể đưa ra quyết định tối ưu sẽ nâng cao khả năng cạnh tranh trên sân khấu toàn cầu. Những người tham gia khóa học đào tạo kỹ thuật và phân tích dữ liệu đồ họa thông tin của ISOCUS và các đội mà họ làm việc theo ý muốn, được đào tạo, có vị trí tốt hơn để ảnh hưởng đến tổ chức với các khuyến nghị dựa trên phân tích dữ liệu khách quan mà lần lượt tạo ra một doanh nghiệp hoạt động tốt hơn.

Các cá nhân tiếp xúc với ISOCUS trong phân tích dữ liệu và đào tạo kỹ thuật báo cáo sẽ phát triển những hiểu biết mới về tính hữu ích của Excel và lĩnh vực phân tích dữ liệu, và họ sẽ tìm hiểu lý do tại sao các công ty tốt nhất trên thế giới xem phân tích dữ liệu để cung cấp các sản phẩm và dịch vụ có chất lượng phù hợp với chi phí thấp nhất.

Những người tham gia sẽ đạt được một sự hiểu biết và kinh nghiệm thực tế của một loạt các kỹ thuật phân tích phổ biến hơn và phương pháp biểu diễn dữ liệu, có liên quan trực tiếp đến một loạt các vấn đề. Khả năng nhận biết các loại phân tích nào phù hợp nhất với các loại vấn đề cụ thể sẽ được giải quyết, và các đại biểuDN sẽ được cung cấp kiến ​​thức cơ bản và lý thuyết để có thể đánh giá khi một kỹ thuật áp dụng có thể dẫn đến kết luận không chính xác.

Những thứ cơ bản

• Nguồn dữ liệu, lấy mẫu dữ liệu, độ chính xác dữ liệu, dữ liệu đầy đủ, biểu diễn đơn giản, đối phó với thực tế

Thống kê cơ bản

• Trung bình, Chế độ, Xếp hạng, Phương sai, Hiệp phương sai, Độ lệch chuẩn, “dối trá, dối trá và thống kê”, Bồi thường cho các kích thước mẫu nhỏ, Thống kê mô tả, Không nhạy cảm

Khái niệm cơ bản về khai thác và biểu diễn dữ liệu

• Hình ảnh dữ liệu đơn, hai và đa chiều, Phân tích xu hướng, Cách quyết định xem bạn muốn xem gì, Biểu đồ hộp và râu, những cạm bẫy phổ biến

So sánh dữ liệu

• Phân tích tương quan, chức năng tự tương quan, cân nhắc thực tế về kích thước tập dữ liệu, đa biến và phi tuyến tính

Biểu đồ và tần suất xảy ra

• Biểu đồ, Phân tích Pareto (biểu đồ được sắp xếp), Phân tích tỷ lệ phần trăm tích lũy, Luật thu hẹp dần, Phân tích tỷ lệ phần trăm

Phân tích tần số

• Biến đổi Fourier, Dữ liệu định kỳ và định kỳ, Chuyển đổi nghịch đảo, Các tác động thực tế của Tỷ lệ mẫu, Phạm vi động và Biên độ

Phân tích hồi quy và đường cong phù hợp

• Tuyến tính và phi tuyến tính hồi quy, trật tự; Phù hợp nhất; Phương sai tối thiểu, khả năng tối đa, hình vuông tối thiểu phù hợp, đường cong lý thuyết phù hợp, tuyến tính, hàm mũ và đa thức đường cong phù hợp, dự đoán 
  

Xác suất và niềm tin

• Lý thuyết xác suất, tính chất phân phối, giá trị kỳ vọng, đặt giới hạn tin cậy, rủi ro và không chắc chắn, ANOVA (Phân tích phương sai)

Một số ý tưởng nâng cao khác

• Bảng tổng hợp, Gói công cụ phân tích dữ liệu, Công cụ phân tích dựa trên Internet, Macro, Bảng tính động, Độ nhạy

1 NGÀY

Giới thiệu và Thống kê mô tả

• Phân tích dữ liệu là gì?
• Một Nhắc nhở của Thống kê Tiểu học
• Hướng dẫn bắt đầu nhanh cho Excel
• Mô tả Tập dữ liệu bằng cách sử dụng Thống kê
• Trình bày các bộ dữ liệu đồ họa
• Làm thế nào để tạo đồ họa thông tin trong Excel?
• Phân phối bình thường
• Nghiên cứu điển hình

NGÀY 2                                         

Phân tích chuỗi thời gian và tần suất

• Tần số xuất hiện
• Biểu đồ
• Phân tích Pareto
• Bảng tổng hợp và bảng xếp hạng Pivot
• Tạo Bảng điều khiển Excel
• Phân tích chuỗi thời gian
• Dữ liệu thịnh hành
• Lý thuyết ước tính
• Nghiên cứu điển hình

NGÀY 3                           

Phân tích kịch bản, niềm tin và Six Sigma

• Mô hình kịch bản
• Bảng tính tương tác
• Khoảng tin cậy
• Bảng kiểm soát
• Giới thiệu về Six Sigma
• Thanh lỗi
• Nghiên cứu điển hình

NGÀY 4

Phương trình phân tích hồi quy và mô hình hệ thống

• Phân tích hồi quy đơn giản
• Đường cong phù hợp
• Mô tả dữ liệu bằng cách sử dụng phương trình
• Dự đoán
• Mô hình hóa các hệ thống đầu ra đơn đầu vào
• Mô hình hóa nhiều hệ thống đầu ra đơn đầu vào
• Tối ưu hóa hạn chế bằng cách sử dụng Bộ giải
• Nghiên cứu điển hình 
  

NGÀY 5

Phân tích tương quan và Anova

• Sự khác biệt giữa Tập dữ liệu
• Phân tích tương quan
• Phân tích phương sai (ANOVA)
• Nghiên cứu điển hình
• Đánh giá tổng thể về các khái niệm đã học và cách chúng có thể được áp dụng trong thực tiễn

LIÊN HỆ NGAY: 0937.619.299