Introduction to Data Analysis

Kuruluşların işle ilgili kararları artık eskisine oranla çok daha hızlı ve doğru almaları gerekiyor. Bu gibi kararların “her zamanki yöntemler” veya içgüdüden ziyade daha çok veri ve en iyi uygulama analiz tekniklerine dayanması günümüz kurumsal yönetimlerinin bilgiyi ne şekilde talep ettiklerini gösteriyor. Hedefiniz ister rekabet üstünlüğü elde etmek veya korumak ya da ister sadece kaynaklarınızı müşterilere hizmet edecek şekilde yönlendirmek olsun, işle ilgili karar alma sürecinde sağlam temellere dayanan bir veri analizi çok önemli bir yetenektir. Bu eğitimde, uygulanabilir tavsiyeler vermek için veri analizini nasıl kullanabileceğinizi ve veriye dayalı kararların iş yapma şeklinizi değiştirmek üzere kullanılabileceği fırsatları belirlemeyi ve yönetmeyi öğreneceksiniz.


Bu eğitim, işle ilgili kararların alınmasına destek olacak nitelikte verilerin toplanması, analizi ve uyarlanması için gerekli olan yaygın veri analiz araçlarının çoğunu kapsar. İleri derecede Excel veya veri analizi deneyimine ihtiyaç yoktur. Eğitim, ayrıca Excel eklentileri, standart sapma, rastgele örnekleme, pivot tablo ve grafikler için giriş seviyesi alıştırmalar içerir. Bu alıştırmalar, temel veri analizi işlevlerini ve Excel ya da Google E-Tablolarında raporlama özelliklerini nasıl etkili bir şekilde kullanabileceğinizi ayrıntılı bir şekilde gösterir.  Verilerinizin size ve kuruluşunuza neler gösterebileceğine odaklanmanız için matematik dilini, karmaşık sembolleri ve denklemleri basitleştireceğiz.  Ayrıca, kuruluşunuzu yönlendiren kararları hızlıca alması gereken idarecilere, yöneticilere ve konusunda uzman kişilere nasıl sunum yapmanız gerektiğini öğreneceksiniz.


Bu eğitimde neler öğreneceksiniz?


  • İş zekâsı ve veri analizi terimleri, dili ve etkisi
  • Veri analizi kapsamı ve uygulamaları
  • Veri analizinin rekabet üstünlüğü elde etmeye ve karar alma sürecine sağladığı katkıların etkileri
  • İş süreçleri performansının ve iş geliştirme fırsatlarının ölçülmesi
  • Sapmanın veya başarısızlığın temel nedenlerinin izlenmesi ve tanımlamasına duyulan ihtiyaçlar
  • Olasılık kuramı ve normal dağılımın temel prensipleri, özellikleri ve uygulaması
  • Bilgilerin özetlenmesi ve grafikler dahil sonuçların sunulması için farklı yöntemler
  • Nüfusla ilgili istatistiksel çıkarım ve sonuç çıkarma
  • Örneklem boyutları, güven aralıkları ve bunların analizinizin doğruluğuna etkileri
  • Tahmin ve basit doğrusal regresyon analizine giriş
  • Sonuçları yorumlama ve iş konusunda doğru ve ilgili sonuçlara ulaşma
  • Gelecekteki sonuçların tahmin edilmesi ve mevcut ve gelecekteki riskin azaltılması için yöntemler ve algoritmalar
  • Süreç geliştirme ve analiz yeteneği
  • Güçlü referans materyalleri ve bunların karar alma sürecini geliştirmede kullanımı


Kimler Katılmalı?


Veri analizi bilgisine ihtiyaç duyan operasyon, proje yönetimi veya iş analizinde bulunan ya da yönetici konumundaki kişiler.

Course Introduction

Logistics, materials, and course expectations

Agile and integrated (A&I™) set of tools and best practices

References and resources


Introduction to Data Analysis and Analytics

Definition and history

Current technology, the growing availability of data, and increasing challenges

Applications for gaining competitive advantages


Rethinking the Value and Usage of Data

The impact of vast volumes of available data especially for decision making

Data difficulties and limitations: ROI vs. effort/expense, incomplete and inconclusive data

Dealing with data uncertainty

Getting real value out of your data: The data continuum

Effective and responsible data ownership

Advantages and disadvantages of qualitative and quantitative data types

Solutions and best practices to transform the way your organization accesses and uses data

Organizing the entire organization's data for maximum efficiency using easily available tools

Taking advantage of the expertise of the entire organization


Introduction to Data Mining and Data Warehousing

Data Mining concepts and application

Application benefits of data warehousing


Data Distribution and Variance

Decision making under uncertainty

Probability

Data distribution

Variance

Standard deviation


Information Needs

Operational and executive information classes

Key functional transactions and documents

Map information needs to underlying data

Executive information needs and the balanced scorecard

Role of the business analyst and data analyst

How to use simple pivot tables in Excel or Google Sheets to analyze and present your data

Tracking and managing business process performance

Learning from data


Data Exploration Concepts and Methods

Basic concepts

Descriptive measures of a sample

Histograms

Statistical hypothesis and inference

Dependence and correlation

Moving beyond data and decision uncertainty - managing risk


Forecasting

Forecasting methods and models

Time series analysis

Linear regression

Establishing trends and business cycles (i.e., seasonality)

Selecting independent variables for predictive models including regression techniques


Review, Best Practices, and Next Steps

Data analysis and transformation

Best practices revisited

Next steps options

Eğitim Detayları
Süre 3 Gün
Kontenjan Max 12 Kişi
Eğitim Tipi Sınıf / Sanal Sınıf


Aradığınızı bulamadınız mı? Bize ulaşın, yardımcı olalım!

İletişim