Azerbaycan Introduction to Data Analysis Eğitimi

Operasyon, proje yönetimi, iş analizi veya yönetimine dahil olan ve veri analizi konusuna girmesi gereken herkes katılabilir.

• İş zekası ve veri analitiğinin terimleri, jargonu ve etkisi
• Veri analizinin kapsamı ve uygulama alanı
• Rekabetçi bir avantaj elde etmede ve kararları desteklemede analitiğin etkisi
• İş süreçlerinin performansının ve iyileştirme fırsatlarının ölçülmesi
• Sapma veya hatanın kök nedenlerinin takibi ve belirlenmesi ihtiyacı
• Olasılık teorisinin ve normal dağılımın temel ilkeleri, özellikleri ve uygulama alanı
• Bilgilerin özetlenmesi ve sonuçların grafikler dahil sunumu için farklı yöntemlere giriş
• Popülasyonla ilgili istatistiki parazitler ve sonuç çıkarma
• Örnek boyutları ve güven aralıkları ve bunların analizinizin doğruluğunu nasıl etkiledikleri
• Tahmin ve basit lineer regresyon analizine giriş
• Sonuçlarınızın yorumlanması ve işle ilgili sağlam ve ilgili sonuçlara varılması
• Gelecekteki sonuçların tahminine ve şu anki ve gelecekteki riskin azaltılmasına yönelik yöntemler ve algoritmalar
• Süreç iyileştirme ve analiz becerileri
• Güçlü referans malzemelerinin bulunduğu yerler ve karar vermenizi geliştirmek için bunlardan nasıl faydalanılabileceği

1. Introduction to Data Analysis and Analytics

• Definition and history
• Current technology environment and the growing availability of data
• Role of the business analyst and data analyst
• Applications for gaining competitive advantages
• Fact-based decision making
• Process tracking and control

2. Application of Probability and Probability Distributions

• Key concepts and essentials
• Decision making under uncertainty
• Random variables
• Population and samples
• The normal distribution
• Many business distributions are nowhere near normal. constraints!
• Establishing confidence intervals

3. Introduction to Data Mining and Data Warehousing

• Data mining concepts and application
• Introduction to application benefits of data warehousing

4. Describing Information Needs

• Identify operational and executive information classes
• Modeling key decisions and the needs for information
• Describing key business transactions and documents
• Map information needs to underlying data
• Executive information needs and the balanced scorecard
• Pivot tables in Excel
• Tracking and managing business process performance
• Selecting measures and targets
• Measuring performance and finding performance gaps
• Root cause analysis

5. Data Exploration Concepts and Formulas

• Basic concepts
• Types of variables
• Selecting dependent and independent variables
• Sample vs. population
• Descriptive measures of a sample
• Key sample parameters
• Variability
• Sampling distributions
• Sample size
• Histograms
• Establishing and analyzing correlation among different variables
• Explanation of variance

6. Introduction to Risk Management

• Uncertainty and risk analysis
• Assessing your organization risk culture and level of risk tolerance
• Identifying, describing, ranking, prioritizing, and controlling risks
• When to use quantitative risk analysis
• Important risk management best practices

7. Forecasting

• Forecasting methods and models
• History of forecasting
• Long and short term forecasts
• Heuristics
• Time series analysis
• Establishing trends and business cycles (i.e., seasonality) and confidence limits
• Selecting independent variables for predictive models including regression techniques

8. Review

• Data analysis and analytics
• Probability and distributions
• Data mining, data warehousing, and the need for information
• Statistic inference, forecasting, and decision support
• Next steps options

9. Additional Resources and Exercises