بناء لوحات مؤشرات الأداء الإحصائية (KPIs)

تبدأ العملية دائمًا بجمع البيانات بشكل فعّال أو اختيارها بعناية. ويتطلب ذلك فهمًا جيدًا لأنواع البيانات المختلفة ومصادرها. التنظيم الجيد يسهل وصف النتائج باستخدام مقاييس إحصائية وصفية مناسبة وفعّالة. تركز هذه الورشة على الجوانب المهمة لإنشاء عملية جمع بيانات ذكية، اختيار أفضل طريقة أخذ عينات، التحقق من جودة المعلومات المخزنة للتحليل، وتحديد مؤشرات الأداء الإحصائية (KPIs) المناسبة.

نظرة عامة على الورشة

الأهداف التعليمية

● تخطيط دورة حياة مشروع تحليل البيانات الناجح.
● تحويل أي نشاط تجاري إلى قاعدة بيانات شاملة.
● تقييم جودة البيانات لأغراض التحليل وإعداد التقارير.
● استكشاف طرق أخذ العينات المختلفة والمخاطر المحتملة.
● وصف البيانات وتفسيرها باستخدام الإحصاءات الوصفية.
● تفسير التقديرات المستندة إلى نتائج العينات.
● التمييز بين التذبذب وفترات الثقة.

المدة: 3 أيام

اليوم الأول:
● مقاييس الاتجاه المركزي (Mean, Median, Mode)
● مقاييس التشتت (Variance, Standard Deviation)

اليوم الثاني:
● نظرية الحد المركزي (Central Limit Theorem)
● التقديرات وأخذ العينات (Estimations & Sampling)

اليوم الثالث:
● الإحصاءات الوصفية باستخدام Excel و Python

● كتيب PPT ملون بخمس نجوم
● دراسات حالة من البداية للنهاية
● تمارين جماعية للتطبيق العملي
● أدوات مملوكة مقابل أدوات مفتوحة المصدر
● أساسيات تصميم التقارير (Report Design 101)
● المتوسط، الوسيط، والمنوال
● التباين والانحراف المعياري
● أخذ العينات الاحتمالية مقابل غير الاحتمالية

محاور الورشة