جستجو برای:
  • معرفی پکیج های آموزشی
  • مسیرهای آموزشی
    • مسیر راه متخصص هوش تجاری در SQL
    • مسیر راه متخصص هوش تجاری در Oracle
    • مسیر راه صفر تا صد آنالیز داده در SSAS
    • مسیر راه داشبورد سازی به کمک زبان برنامه نویسی سی شارپ
    • مسیر راه آموزش صفر تا صد نمایش داده در پاور بی آی
    • مسیر راه آموزش صفر تا صد هوش تجاری در پاور بی آی (با رویکرد مدلسازی داده)
  • پروژه ها
    • پروژه های گروه ریسرچیار
    • دوره های هوش تجاری
  • انجمن هوش تجاری ایران
    • ویکی KPI
    • آوا ریسرچیار
  • بلاگ
  • مدرسین
گروه هوش تجاری ریسرچیار
  • معرفی پکیج های آموزشی
  • مسیرهای آموزشی
    • مسیر راه متخصص هوش تجاری در SQL
    • مسیر راه متخصص هوش تجاری در Oracle
    • مسیر راه صفر تا صد آنالیز داده در SSAS
    • مسیر راه داشبورد سازی به کمک زبان برنامه نویسی سی شارپ
    • مسیر راه آموزش صفر تا صد نمایش داده در پاور بی آی
    • مسیر راه آموزش صفر تا صد هوش تجاری در پاور بی آی (با رویکرد مدلسازی داده)
  • پروژه ها
    • پروژه های گروه ریسرچیار
    • دوره های هوش تجاری
  • انجمن هوش تجاری ایران
    • ویکی KPI
    • آوا ریسرچیار
  • بلاگ
  • مدرسین
حساب کاربری
آخرین اطلاعیه ها
لطفا برای نمایش اطلاعیه ها وارد شوید

وبلاگ

گروه هوش تجاری ریسرچیار > بلاگ > داده کاوی > داده کاوی چه نقشی در هوش تجاری دارد؟

داده کاوی چه نقشی در هوش تجاری دارد؟

مرداد ۲۹, ۱۴۰۱
ارسال شده توسط محدثه مقیمی
داده کاوی، هوش تجاری

در عصر مدرن، کسب‌وکارها پیوسته به دنبال یک مزیت رقابتی هستند – چیزی که به آنها امکان می‌دهد کالاها یا خدمات را با هزینه کمتر، کیفیت بالاتر و سرعت بالاتر نسبت به رقبای خود ارائه دهند. مسیر انجام این کار با کیفیت و حجم داده هایی که می توانند جمع آوری کنند آغاز می شود.

 

داده‌ها همه چیز را در دنیای تجارت هدایت می‌کنند، از تولید تا تدارکات زنجیره تامین، خرده‌فروشی، تجربه مشتری تا بازاریابی پس از فروش و فراتر از آن، داده‌ها رازهایی برای کارآمدتر کردن فرآیندها، ارزان‌تر کردن هزینه‌های تولید، افزایش حاشیه سود و کارآمدتر کردن کمپین‌های بازاریابی دارند. .اما داده ها به تنهایی راه حل نیستند – بدون ابزاری برای تعامل با داده ها و استخراج بینش معنادار، اساساً بی فایده است.

 

نرم افزار هوش تجاری (BI) می تواند با ترکیب پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP)، اطلاعات مکانی، گزارش سازمانی و موارد دیگر کمک کند. نرم‌افزار BI به کسب‌وکارهای سازمانی این فرصت را می‌دهد که منابع داده متفاوت را به یک منبع یکپارچه متصل کنند، داده‌ها را جمع‌بندی و ساختار دهند و رابطی را برای کاربران نهایی برای استخراج گزارش‌ها و داشبورد ارائه دهند که می‌تواند تصمیمات تجاری آگاهانه‌تری را هدایت کند.بنابراین چگونه یک کسب و کار پیشرو راهی برای ازدواج با انبوه داده های خود با فرصت استفاده موثر از آن از طریق نرم افزار BI پیدا می کند؟ بیایید مفهوم داده کاوی را معرفی کنیم.

استخراج داده ها در داده کاوی

اساساً داده کاوی فرآیند استخراج داده ها از منابع مختلف (مانند نرم افزار نقطه فروش خرده فروشی، ابزارهای مدیریت لجستیک و ماشین آلات تولیدی مجهز به اینترنت اشیا)، تجزیه و تحلیل آن و خلاصه کردن آن با گزارش ها یا داشبوردهایی است که می تواند به کسب و کارها در کسب بینش کمک کند. در عملیات آنها. اگر داده‌ها فرصت‌های محرک سوخت برای بهینه‌سازی باشند، داده کاوی موتوری است که آن سوخت خام را به حرکت رو به جلو برای تجارت شما تبدیل می‌کند.

 

تبدیل داده های خام شما به بینش تجاری از طریق فرآیند داده کاوی در پنج مرحله انجام می شود:

استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL):  اولین مرحله در داده کاوی شامل استخراج داده ها از یک یا چند منبع (مانند منابع ذکر شده در بالا)، تبدیل آن به یک قالب استاندارد و بارگذاری آن در انبار داده است.

  • ذخیره و مدیریت Store and manage: در مرحله بعد، کسب و کارها داده ها را در یک سیستم پایگاه داده چند بعدی مانند OLAP یا مکعب های جدولی ذخیره و مدیریت می کنند.
  • دسترسی Access: پس از استانداردسازی، بارگیری و مدیریت داده ها در پایگاه داده، تحلیلگران کسب و کار، متخصصان فناوری اطلاعات یا دانشمندان داده به داده ها دسترسی پیدا می کنند تا تعیین کنند که چگونه باید سازماندهی شوند.
  • تجزیه و تحلیل Analysis: نرم افزار کاربردی داده ها را بر اساس پرس و جوهای دریافتی از کاربر نهایی تجزیه و تحلیل و مرتب می کند.
  • حال Present: پس از تجزیه و تحلیل و مرتب‌سازی داده‌ها، در قالبی قابل فهم مانند گزارش، نمودار یا نمودار به کاربر نهایی ارائه می‌شود.

در حالی که BI در درجه اول بر نظارت بر مجموعه داده ها و ردیابی داده ها در برابر اهداف تجاری و  شاخص های عملکرد کلیدی (KPI) متمرکز است، از روش داده کاوی برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده ها برای شناسایی الگوها و روندهای در حال ظهور استفاده می شود. داده کاوی این کار را با استفاده از تکنیک های پیچیده برای داده ها انجام می دهد که به سازمان ها در دستیابی به یک هدف یا هدف خاص کمک می کند:

 

  • طبقه بندی Classification : طبقه بندی برای بازیابی اطلاعات در مورد داده ها و ابرداده ها استفاده می شود و سپس از آن اطلاعات برای کمک به مرتب سازی داده ها بر اساس کلاس های مختلف استفاده می شود.
  • خوشه بندی Clustering : خوشه بندی یک تکنیک تجزیه و تحلیل داده کاوی است که برای شناسایی مجموعه داده هایی که شبیه یکدیگر هستند استفاده می شود. خوشه بندی به گروه بندی داده ها و تشخیص تفاوت ها و شباهت ها کمک می کند.
  • پسرفت Regression : رگرسیون روشی قدرتمند برای تحلیل رابطه بین متغیرها است. از رگرسیون برای شناسایی تأثیر متغیرهای به ظاهر نامرتبط یا مستقل بر سایر متغیرهای وابسته استفاده می شود.
  • قوانین انجمن Association Rules : تکنیک قوانین تداعی به یافتن ارتباط بین دو یا چند مورد کمک می کند. هدف قوانین انجمن کشف الگوهای پنهان در مجموعه داده است.
  • تشخیص بیرونی Outer Detection : تشخیص بیرونی مواردی را در مجموعه داده مشاهده می کند که با الگوها یا رفتارهای مورد انتظار مطابقت ندارند. نمونه های رایج عبارتند از تشخیص نفوذ و کشف تقلب. تشخیص بیرونی گاهی اوقات به عنوان تجزیه و تحلیل Outlier یا استخراج Outlier نیز شناخته می شود.
  • الگوهای متوالی Sequential Patterns تجزیه و تحلیل الگوهای متوالی به شناسایی الگوها یا روندهای مشابه در داده ها در یک دوره خاص، مانند فصلی کمک می کند.
  • پیش بینی: پیش‌بینی به ترکیبی از سایر تکنیک‌های داده‌کاوی (مانند خوشه‌بندی، طبقه‌بندی، روندها و غیره) برای تحلیل رویدادهای گذشته برای پیش‌بینی رویدادهای آینده متکی است.

در حالی که داده‌کاوی می‌تواند مدل‌ها و الگوریتم‌های داده پیچیده را برای کشف الگوهای پنهان در داده‌های شما و پیش‌بینی دقیق آینده بر اساس اطلاعات تاریخی اعمال کند، نرم‌افزار BI و تجزیه و تحلیل برای ترسیم این پیش‌بینی‌ها و الگوها در برابر اهداف تجاری و KPIها مورد نیاز است.

آموزش کامل دوره مقدماتی داده کاوی
بیشتر بخوانید : تفاوت کلیدی بین داده کاوی و هوش تجاری

داده کاوی و هوش تجاری

داده کاوی و BI ممکن است روی کاغذ متفاوت به نظر برسند، اما همپوشانی زیادی هم در خروجی و هم در روشی که می توانند به موفقیت کسب و کار شما کمک کنند، وجود دارد. هنگام پاکسازی، استانداردسازی و استفاده از داده‌های تجاری، داده کاوی جزء جدایی ناپذیر هوش تجاری است. همچنین به توانایی شما برای استفاده از آن داده‌ها برای پیش‌بینی‌های دقیق و قابل اعتماد کمک می‌کند که به شما امکان می‌دهد در سطحی بالاتر از تکیه بر داده‌های تاریخی که در دسترس دارید و حدس زدن نتایج آتی کار کنید.

 

کسب و کارها می توانند از داده کاوی برای یافتن اطلاعات مورد نیاز خود استفاده کنند و از هوش تجاری و تجزیه و تحلیل برای تعیین دلیل اهمیت آن استفاده کنند. هنگامی که تصمیم گرفتید بیشتر داده محور شوید، مرحله بعدی ارزیابی نرم افزار BI است.

داده کاوی در تجزیه و تحلیل کسب و کار

  • داده کاوی - دو زن در رایانه

داده کاوی. ممکن است آن را بخوانید و تصاویر ترسناکی در مورد دسترسی هکرها به اطلاعات شما یا افرادی که از شما جاسوسی می کنند را ببینید. اما حقیقت این است که داده کاوی نقش بسیار مهم و مثبتی در زندگی روزمره ما دارد. داده کاوی به متخصصان و محققان کمک می کند تا در مورد چگونگی کمک به کارهای بشردوستانه در بسیاری از کشورها بیاموزند. آنها می توانند در مورد گسترش بیماری ها، تغییرات آب و هوا، تبعیض و موارد دیگر بیاموزند. بدون داده کاوی ماه ها یا سال ها طول می کشد تا داده هایی را که برای پیش بینی ها و حل مشکلات در سراسر جهان نیاز داریم به دست آوریم. سازمان‌ها در سراسر جهان از داده‌کاوی برای پروژه‌هایی با انواع کاربردها و معنا برای دنیای تجارت استفاده می‌کنند.

داده کاوی نقش مهمی برای متخصصان فناوری اطلاعات است و مدرک در تجزیه و تحلیل داده ها می تواند به شما کمک کند تا واجد شرایط شغلی در داده کاوی باشید. اما همه افراد در کسب‌وکار باید داده‌کاوی را نیز درک کنند – برای اینکه چه تعداد فرآیند کسب‌وکار انجام می‌شود و چگونه اطلاعات جمع‌آوری می‌شود، حیاتی است، بنابراین متخصصان فعلی و مشتاق کسب‌وکار باید بدانند که این فرآیند چگونه کار می‌کند.این راهنما به شما کمک می کند تا در مورد اینکه داده کاوی چیست، چگونه انجام می شود و چه معنایی برای کسب و کارها دارد، بیشتر بدانید.

داده کاوی چیست؟

به بیان ساده، داده کاوی فرآیندی است که شرکت ها برای تبدیل داده های خام به اطلاعات مفید استفاده می کنند. آنها از نرم افزار برای جستجوی الگوها در دسته های بزرگ داده استفاده می کنند تا بتوانند اطلاعات بیشتری در مورد مشتریان کسب کنند. این اطلاعات را از مجموعه داده ها بیرون می کشد و آن ها را مقایسه می کند تا به کسب و کار در تصمیم گیری کمک کند. این در نهایت به آنها کمک می کند تا استراتژی ها را توسعه دهند، فروش را افزایش دهند، به طور موثر بازاریابی کنند و موارد دیگر.

داده کاوی گاهی با یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده اشتباه گرفته می شود، اما این اصطلاحات همه بسیار متفاوت و منحصر به فرد هستند.

 

در حالی که داده کاوی و یادگیری ماشین هر دو از الگوها و تجزیه و تحلیل استفاده می کنند، داده کاوی به دنبال الگوهایی است که قبلاً در داده ها وجود دارد، در حالی که یادگیری ماشین فراتر از پیش بینی نتایج آینده بر اساس داده ها است. در داده کاوی، “قوانین” یا الگوها از ابتدا شناخته شده نیستند. در بسیاری از موارد یادگیری ماشینی، یک قانون یا متغیر برای درک داده ها به ماشین داده می شود. علاوه بر این، داده کاوی به دخالت و تصمیمات انسانی متکی است، اما یادگیری ماشینی قرار است توسط یک انسان شروع شود و سپس به تنهایی یاد بگیرد. بین داده کاوی و یادگیری ماشین همپوشانی بسیار زیادی وجود دارد، فرآیندهای یادگیری ماشین اغلب در داده کاوی به منظور خودکارسازی آن فرآیندها استفاده می شود.

 

به طور مشابه تجزیه و تحلیل داده و داده کاوی اصطلاحات قابل تعویض نیستند. داده کاوی در تجزیه و تحلیل داده استفاده می شود، اما آنها یکسان نیستند. داده کاوی فرآیند بدست آوردن اطلاعات از مجموعه داده های بزرگ است و تجزیه و تحلیل داده زمانی است که شرکت ها این اطلاعات را دریافت کرده و برای کسب اطلاعات بیشتر در آن فرو می روند. تجزیه و تحلیل داده ها شامل بازرسی، تمیز کردن، تبدیل و مدل سازی داده ها است. هدف نهایی تجزیه و تحلیل، کشف اطلاعات مفید، اطلاع رسانی نتیجه گیری و تصمیم گیری است.

 

داده کاوی، تجزیه و تحلیل داده، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و بسیاری از اصطلاحات دیگر همگی در فرآیندهای هوش تجاری ترکیب شده اند که به یک شرکت یا سازمان کمک می کند تا تصمیم بگیرد و درباره مشتریان و نتایج بالقوه خود اطلاعات بیشتری کسب کند.

مروری بر فرآیند داده کاوی

تقریباً همه مشاغل از داده کاوی استفاده می کنند و درک فرآیند داده کاوی و اینکه چگونه می تواند به یک کسب و کار در تصمیم گیری کمک کند بسیار مهم است.

 

درک کسب و کار اولین قدم برای داده کاوی موفقیت آمیز، درک اهداف کلی کسب و کار است، سپس بتوانید آن را به یک مشکل داده کاوی و یک طرح تبدیل کنید. بدون درک هدف نهایی کسب و کار، نمی توانید یک الگوریتم داده کاوی خوب طراحی کنید. به عنوان مثال، یک سوپرمارکت ممکن است بخواهد از داده کاوی برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد مشتریان خود استفاده کند. درک کسب و کار این است که یک سوپرمارکت به دنبال یافتن چیزی است که مشتریانش بیشترین خرید را دارند.

 

درک داده ها پس از اینکه بدانید کسب و کار به دنبال چه چیزی است، نوبت به جمع آوری داده ها می رسد. راه های پیچیده زیادی وجود دارد که می توان داده ها را از یک سازمان به دست آورد، سازماندهی کرد، ذخیره کرد و مدیریت کرد. داده کاوی شامل آشنایی با داده ها، شناسایی هر گونه مشکل، دریافت بینش یا مشاهده زیر مجموعه ها است. به عنوان مثال، سوپرمارکت ممکن است از یک برنامه پاداش استفاده کند که در آن مشتریان می‌توانند هنگام خرید شماره تلفن خود را وارد کنند و به سوپرمارکت اجازه دسترسی به اطلاعات خریدشان را بدهد.

 

آماده سازی داده ها آماده سازی داده شامل آماده سازی تولید اطلاعات است. این بزرگترین بخش داده کاوی است. این داده‌های زبان رایانه را می‌گیرد و آن‌ها را به شکلی تبدیل می‌کند که مردم بتوانند آن را بفهمند و کمیت کنند. تبدیل و تمیز کردن داده ها برای مدل سازی برای این مرحله کلیدی است.

  • مدل سازی. در مرحله مدل سازی، از مدل های ریاضی برای جستجوی الگوها در داده ها استفاده می شود. معمولاً چندین تکنیک وجود دارد که می توان برای یک مجموعه از داده ها استفاده کرد. آزمون و خطای زیادی در مدل سازی وجود دارد.
  • ارزیابی. هنگامی که مدل کامل شد، باید به دقت ارزیابی شود و مراحل ساخت مدل باید بازنگری شود تا اطمینان حاصل شود که اهداف تجاری را برآورده می کند. در پایان این مرحله، درباره نتایج داده کاوی تصمیم گیری خواهد شد. در مثال سوپرمارکت، نتایج داده‌کاوی فهرستی از آنچه مشتری خریداری کرده است، ارائه می‌کند، چیزی که کسب‌وکار به دنبال آن بود.
  • گسترش. این می تواند بخش ساده یا پیچیده ای از داده کاوی باشد، بسته به خروجی فرآیند. این می تواند به سادگی ایجاد یک گزارش، یا به پیچیدگی ایجاد یک فرآیند داده کاوی تکرارپذیر که به طور منظم انجام شود، باشد.

پس از تکمیل فرآیند داده کاوی، یک کسب و کار قادر خواهد بود بر اساس آموخته های خود تصمیم بگیرد و تغییرات را اعمال کند.

مردی تبلتی را در دست دارد که نمودارهای نمودار و نقاط درصد از صفحه بیرون می‌آید.

چگونه داده کاوی به تجزیه و تحلیل کسب و کار کمک می کند؟

پس چرا داده کاوی برای مشاغل مهم است؟ کسب و کارهایی که از داده کاوی استفاده می کنند، می توانند مزیت رقابتی، درک بهتر مشتریان خود، نظارت خوب بر عملیات تجاری، جذب مشتری بهبود یافته و فرصت های تجاری جدید داشته باشند. صنایع مختلف مزایای متفاوتی از تجزیه و تحلیل داده های خود خواهند داشت. برخی از صنایع به دنبال بهترین راه ها برای به دست آوردن مشتریان جدید هستند، برخی دیگر به دنبال تکنیک های بازاریابی جدید هستند و برخی دیگر برای بهبود سیستم خود تلاش می کنند. فرآیند داده کاوی چیزی است که به کسب و کارها فرصت ها و درک نحوه تصمیم گیری، تجزیه و تحلیل اطلاعات و حرکت رو به جلو را می دهد.

تکنیک های داده کاوی در تجزیه و تحلیل کسب و کار

اکنون که متوجه شدید چرا داده کاوی مهم است، دیدن نحوه عملکرد داده کاوی به طور خاص در تنظیمات تجاری مفید است.

  • طبقه بندی. این تکنیک داده کاوی پیچیده‌تر است، با استفاده از ویژگی‌های داده‌ها برای انتقال آنها به دسته‌های قابل تشخیص، و به شما در نتیجه‌گیری بیشتر کمک می‌کند. داده‌کاوی سوپرمارکت ممکن است از طبقه‌بندی برای گروه‌بندی انواع خواربارهایی که مشتریان می‌خرند، مانند محصولات، گوشت، اقلام نانوایی و غیره استفاده کند. این طبقه‌بندی‌ها به فروشگاه کمک می‌کند حتی بیشتر درباره مشتریان، خروجی‌ها و غیره بیاموزد.
  • خوشه بندی. این تکنیک بسیار شبیه به طبقه‌بندی است، داده‌ها را بر اساس شباهت‌هایشان با هم تقسیم می‌کند. گروه‌های خوشه‌ای ساختار کمتری نسبت به گروه‌های طبقه‌بندی دارند که آن را به گزینه ساده‌تری برای داده‌کاوی تبدیل می‌کند. در مثال سوپرمارکت، یک گروه خوشه ای ساده می تواند به جای طبقات خاص، مواد غذایی و غیر خوراکی باشد.

قوانین انجمن ارتباط در داده کاوی همه چیز در مورد الگوهای ردیابی است، به طور خاص بر اساس متغیرهای مرتبط. در مثال سوپرمارکت، این ممکن است به این معنی باشد که بسیاری از مشتریانی که یک کالای خاص را خریداری می‌کنند، ممکن است یک کالای دوم مرتبط را نیز خریداری کنند. به این صورت است که فروشگاه ها ممکن است بدانند چگونه برخی از مواد غذایی را با هم گروه بندی کنند، یا در خرید آنلاین ممکن است بخش «افراد نیز این را خریده اند» نشان دهند.

  • تجزیه و تحلیل رگرسیون. رگرسیون برای برنامه ریزی و مدل سازی، شناسایی احتمال یک متغیر خاص استفاده می شود. سوپرمارکت ممکن است بتواند امتیاز قیمت را بر اساس در دسترس بودن، تقاضای مصرف کننده و رقابت آنها پیش بینی کند. رگرسیون با شناسایی رابطه بین متغیرها در یک مجموعه به داده کاوی کمک می کند.
  • تشخیص ناهنجاری / پرت. برای بسیاری از موارد داده کاوی، فقط دیدن الگوی فراگیر ممکن است تمام نیاز شما نباشد. داده ها باید بتوانند نقاط پرت را نیز در داده های شما شناسایی و درک کنند. به عنوان مثال، در سوپرمارکت اگر اکثر خریداران زن هستند، اما یک هفته در ماه فوریه اکثراً مردان هستند، باید آن را بررسی کنید و بفهمید پشت آن چه چیزی وجود دارد.

این تکنیک‌های داده کاوی برای کسب‌وکارها کلیدی هستند تا بتوانند اطلاعاتی را که در اختیار دارند و عملکردهایشان را بهتر درک کنند.

 

یک متخصص فناوری اطلاعات یک بررسی عیب‌یابی سرور را اجرا می‌کند.

دوره کامل مقدماتی آموزش هوش تجاری

ابزارهای داده کاوی رایگان برای مشاغل.

  • DataMelt. DataMelt ریاضیات، آمار، محاسبات، تجزیه و تحلیل داده ها و تجسم را انجام می دهد. بسیاری از زبان های برنامه نویسی و بسته های جاوا در این سیستم موجود است.
  • چارچوب داده کاوی ELKI. ELKI بر روی الگوریتم‌هایی با تأکید خاص بر سیستم‌های خوشه‌ای بدون نظارت و پرت تمرکز می‌کند. ELKI طوری طراحی شده است که استفاده از آن برای محققان، دانشجویان و سازمان های تجاری آسان باشد
  • داده کاوی نارنجی. داده کاوی نارنجی به سازمان ها کمک می کند تا تجزیه و تحلیل ساده داده ها را انجام دهند و از تصویرسازی و گرافیک برتر استفاده کنند. نقشه های حرارتی، خوشه بندی سلسله مراتبی، درخت های تصمیم گیری و موارد دیگر در این فرآیند استفاده می شوند.
  • پروژه R برای محاسبات آماری. پروژه R در مدل سازی آماری و گرافیک استفاده می شود و در بسیاری از سیستم عامل ها و برنامه ها استفاده می شود.
  • Rattle GUI. Rattle GUI خلاصه‌های آماری و بصری داده‌ها را ارائه می‌کند، به آماده‌سازی آن‌ها برای مدل‌سازی کمک می‌کند و از یادگیری ماشینی نظارت شده و بدون نظارت برای ارائه اطلاعات استفاده می‌کند.
  • Weka 3. Weka یک نرم افزار یادگیری ماشینی عالی است که برای آموزش، تحقیق و کاربردهای صنعتی استفاده می شود.

منحنی یادگیری با ابزارهای داده کاوی وجود دارد، و مطالعه و تحقیق بسیار مهم است تا برای تمام تکنیک ها و گزینه های داده کاوی که در دسترس هستند آماده باشید. یک برنامه تحصیلی در تجزیه و تحلیل داده ها می تواند کلید عالی برای کمک به شما در یادگیری مهارت ها، اسکریپت نویسی، زبان ها، سیستم عامل ها و موارد دیگر باشد تا مطمئن شوید که برای حرفه داده کاوی آماده هستید.

کانال تلگرام ما را دنبال کنید
صفحه اینستاگرام ما را دنبال کنید

دوره های مرتبط

دوره کامل تضمینی هوش تجاری با رویکرد کسب درآمد در داخل و خارج از کشور

 

آنالیز داده و هوش تجاری یکی از پردرآمدهای شغل های دنیا چه در داخل کشور و چه خارج از کشور است. ما در دوره آموزشی  صفر تا صد هوش تجاری را به صورت تضمینی آموزش میدهیم.

مشاهده دوره

آموزش ویدیویی هوش تجاری در SQL

 

شما در این دوره آموزشی (آموزش ویدیویی هوش تجاری در SQL) با مفاهیم و اصول هوش تجاری در SQL آشنا می شوید.

مشاهده دوره

آموزش صفر تا صد داشبورد سازی در سی شارپ

 آموزش کامل و پروژه محور مباحث به همراه مثال کاملا عملی در محیط سی شارپ که یک محیط برنامه نویسی ماکروسافتی می باشد. دوره آموزش داشبورد سازی در سی شارپ شامل ساخت یک داشبود زیبا در محیط سی شارپ به کمک کامپوننتهای ssrs و Chart.js می باشد. 

مشاهده دوره

آموزش کاملا حرفه ای ویدیویی هوش تجاری در Oracle

آموزش ویدیویی هوش تجاری در Oracle ابتدا به بررسی ساختار کلی هوش تجاری اوراکل پرداخته و سپس به مراحل نصب نرم افزارهای مرتبط با کار خود می پردازیم. سپس مباحث آنالیز داده و فاندامنتال کار را بررسی کرده و در خصوص ریپازیتوری و مسایل مربوط به ان صحبت می کنیم.

 
مشاهده دوره
برچسب ها: Data Miningآموزش داده کاویآموزش هوش تجاریصفر تا صد داده کاویمفاهیم هوش تجارینرم افزار های هوش تجاریهوش تجاری (BI)
قبلی پنج ابزارهای BI که باید بدانید
بعدی انواع ابزار های ویژوالایزه کردن در پاور بی آی

دیدگاهتان را بنویسید لغو پاسخ

جستجو
جستجو برای:
نوشته‌های تازه
  • مزایای هوش تجاری در مراقبت های بهداشتی چیست ؟
  • نقش هوش تجاری در سلامت
  • خدمات مشاوره هوش تجاری (BI)
  • تحلیل نیازمندی‌ها در مراحل پیاده‌سازی هوش تجاری (BI)
  • اهمیت هوش تجاری
دسته‌ها
  • DataWareHouse
  • DAX
  • DBMS
  • ETL
  • OBIEE
  • ODI
  • RDBMS
  • SQL
  • آموزش هوش تجاری
  • ابزارهای نمایش داده
  • ابزارهای هوش تجاری
  • امنیت هوش تجاری
  • اوراکل
  • پایگاه داده
  • داده کاوی
  • داشبوردسازی
  • دسته بندی نشده
  • دسته‌بندی نشده
  • دوره هوش تجاری
  • زبان برنامه نویسی
  • سی شارپ
  • شیرپوینت (SharePoint)
  • کسب و کار
  • مفاهیم پایگاه داده
  • مفاهیم هوش تجاری
  • نرم افزار Dundas
  • نرم افزار Power BI
  • نرم افزار Power View
  • نرم افزار Qlickview
  • نرم افزار Rapidminer
  • نرم افزار SQL Server
  • نرم افزار SSDT
  • نرم افزار Tableau
  • نرم افزار های داده کاوی
  • نرم افزار های هوش تجاری
  • نرم افزارهای پایگاه داده
  • هوش تجاری
  • ویدئو
نمادها
logo-enamadlogo-enamad

درباره ما

گروه هوش تجاری ریسرچیار زیر مجموعه فناوری اطلاعات تک یار می باشد که بیش از ده سال است که در زمینه فناوری هوش تجاری و هوشمندی کسب و کار فعالیت می کند. مشتریان قدرتمند وی مانند بانک ملی و بیمه مرکزی ج ا ا قدرت این مجموعه را منعکس می کند. طراحی و تحلیل؛ پیاده سازی سامانه های هوش تجاری مبتنی بر پرتال و امنیت؛ مهمترین مسئولیت این مجموعه می باشد.

تماس با ما
  • نیاوران خیابان پور ابتهاج کوچه 19 پلاک 16
  • شهرری خیابان غیوری شمالی کوچه حسن زاده پلاک 82
  • 09367938018 - سوالات پیش از خرید پکیج آموزشی - مهندس مقیمی
  • 09120939879 - آرش منصوری - سوالات مرتبط با استقرار هوش تجاری سازمانی
  • 021-33750743
  • manager@researchyar.ir
  • 09384966927 - پشتیبانی سایت و مشکلات سایت - الله بخش
نمادها

logo-samandehi

شبکه های اجتماعی
Whatsapp Telegram Instagram Linkedin M-icon-eitaa M-icon-aparat
اشتراک گذاری در شبکه های اجتماعی
ارسال به ایمیل
https://researchyar.ir/?p=19479
مرورگر شما از HTML5 پشتیبانی نمی کند.