Kỹ thuật phân tích dữ liệu

Chương trình đào tạo kỹ thuật phân tích dữ liệu của ISOCUS nhằm cung cấp những 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 những kết quả này theo cách dễ dàng truyền đạt cho người khác tổ chức.

Mục tiêu bao gồm:

• Để cung cấp cho các đại biểu với cả một sự hiểu biết và kinh nghiệm thực tế của một loạt các kỹ thuật phân tích phổ biến hơn và các phương pháp đại diện cho dữ liệu số
• Để cung cấp cho các đại biểu khả năng nhận ra loại phân tích nào phù hợp nhất với các loại vấn đề cụ thể
• Để cung cấp cho đại biểu 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 đại biểu một từ vựng làm việc về các thuật ngữ phân tích để 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 và khái niệm thống kê cơ bản
• Để khám phá việc sử dụng Excel 2010 hoặc 2013 để phân tích dữ liệu và khả năng của Gói công cụ phân tích dữ liệu

Cần lưu ý rằng khóa học 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.

Chương trình đào tạo kỹ thuật phân tích dữ liệu của ISOCUS thông qua một phương pháp học tập dựa trên vấn đề, trong đó các đại biểu được trình bày với một loạt các vấn đề phân tích dữ liệu số thực được rút ra 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 lý do ràng buộc về thời gian, sẽ không thể phát triển các giải pháp trong suốt khóa học cho tất cả các vấn đề đặt ra. Tuy nhiên, tất cả các đại biểu sẽ được cung cấp các giải pháp toàn diện cho tất cả các vấn đề, để lấy đi với họ vào cuối khóa học, như các tài nguyên học tập trong tương lai.

Chương trình đào tạo kỹ thuật phân tích dữ liệu ISOCUS này hoàn toàn hướng ứng dụng, giảm thiểu thời gian dành 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 các phương thức này hoạt động.

Các đại biểu 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 đào tạo kỹ thuật phân tích dữ liệu của ISOCUS , và do đó các đội mà họ làm việc theo ý muốn, được đào tạo, có vị trí tốt hơn để tác động đến tổ chức với các khuyến nghị dựa trên phân tích dữ liệu khách quan. hoạt động kinh doanh.

Các cá nhân tiếp xúc với đào tạo của  ISOCUS sẽ phát triển những hiểu biết mới về việc sử dụng Excel và 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 là cần thiết để cung cấp sản phẩm và dịch vụ có chất lượng phù hợp 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 biểu 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 của dữ liệu, đầy đủ dữ liệu, biểu diễn đơn giản, giải quyết các vấn đề thực tế

Thống kê cơ bản

• Trung bình, chế độ, xếp hạng, phương sai, hiệp phương sai, độ lệch chuẩn, "dối trá, nhiều dối trá và thống kê", bù cho các cỡ mẫu nhỏ, thống kê mô tả, các biện pháp không nhạy cảm

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

• Hiển thị 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 và vấn đề phổ biến

So sánh dữ liệu

• Phân tích tương quan, chức năng tương quan tự động, cân nhắc thực tế về kích thước bộ dữ liệu, tương quan 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, định luật giảm dần, phân tích 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, dải động và độ phân giải biên độ

Phân tích hồi quy và đường cong phù hợp

• Hồi quy tuyến tính và phi tuyến tính, trật tự; phù hợp nhất; phương sai tối thiểu, khả năng tối đa, phù hợp với hình vuông nhỏ nhất, lý thuyết đường cong phù hợp, đường cong tuyến tính, hàm mũ và đa thức phù hợp, phương pháp tiên đoán

Xác suất và niềm tin

• Lý thuyết xác suất, tính chất của phân phối, giá trị kỳ vọng, đặt giới hạn tin cậy, nguy cơ và độ 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, phân tích độ nhạy

LIÊN HỆ NGAY: 0937.619.299