مهارات جمع وتحليل البيانات وإعداد التقارير

الأهداف:

بنهاية هذه الدورة سيتمكن المشاركون من:

  • التزود بالمعرفة والمعلومات اللازمة عن أهم البيانات والمؤشرات الاقتصادية والاجتماعية الكلية.
  • اكتساب مهارات تحليل البيانات الاقتصادية والاجتماعية وطرق عرضها.
  • بيان أنواع ومصادر وتقسيمات البيانات الاقتصادية على مستوى الاقتصاد أو القطاع.
  • فهم كيفية استخدام جداول البيانات “Microsoft Excel” لتنفيذ التحليلات الأساسية.
  • معرفة كيفية الحصول على البيانات الاقتصادية من مصادرها المختلفة، وطرق جمع هذه البيانات وآلية تبويبها.
  • فهم كيفية تحديد أهداف عملية التحليل الاقتصادي والاجتماعي..
  • تحديد المؤشرات التي يجب احتسابها بحيث يتم توظيفها بما يخدم الهدف من عملية تحليل البيانات.
  • التزود بطرق ومهارات كتابة وعرض نتائج التحليل على شكل تقارير وبشكل يزيد من معدلات الاستفادة منها.

المحتوى العلمي:

  • العملية العامة لتحليل البيانات:
    • مفهوم تحليل البيانات.
    • مصطلحات متعلقة بتحليل البيانات.
    • قيم البيانات المتسلسلة.
    • الهدف من التقرير أو اللوحة الإدارية
    • نظم التقارير داخل المؤسسة.
    • مؤشرات قياس الأداء.
    • التعرف على واجهة التطبيق
    • كيفية إرسال ونشر التقارير.
    • إدارة البيانات التعريفية.
    • إدارة حزم البيانات.
    • إعداد البيانات وتجهيزها.
    • ما هي مصادر البيانات وكيفية التعامل معها.
    • وضع البيانات متعددة المصدر في ملف مجمع.
    • الفرق بين تحليل البيانات وتحليل الأعمال.
  • مدخل إلى التحليل المتقدم وتنقيب البيانات:
    • تقنيات لتحليل البيانات الضخمة.
    • ما هو التحليل المتقدم وتنقيب البيانات وما هي إجراءاته وأدواته.
    • التعلم الإحصائي واتخاذ القرارات.
    • الشبكات الاجتماعية والاقتصادية.
    • الاقتصاد القياسي والبيانات الضخمة.
    • ما نوع البيانات التي يتم تنقيبها.
    • بيانات ضخمة وإدارة الأعمال.
    • إدارة وتخزين البيانات الضخمة.
    • ماهية قواعد البيانات.
    • قاعدة البيانات العلائقية.
    • لغة الاستعلام.
    • فوائد التنقيب في قواعد البيانات.
    • استخراج البيانات والنص.
    • اتجاهات جديدة في استخراج البيانات.
  • التعرف على البيانات:
    • أنواع وخصائص وسمات البيانات.
    • التحليل الإحصائي للبيانات.
    • التصوير المرئي للبيانات.
    • قياس تشابه واختلاف البيانات.
    • الاحصائيات التقنية مع معلومات غير دقيقة.
    • تقنيات التحسين بمعلومات غير دقيقة.
    • تحليل السلاسل الزمنية.
  • آليات تفسير البيانات مع الرسوم البيانية:
    • أدوات المحاكاة والبيانات الضخمة وأخذ العينات.
    • أنواع الرسوم البيانية المستخدمة.
    • الرسم البياني الخطي.
    • تحليل الرسوم البيانية.
    • كيفية دمج أدوات التحليل الفني في الرسم البياني.
    • المالية والاقتصاد القياسي مع بيانات عالية التردد.
    • تطبيقات استخراج البيانات لصناعة السياحة.
    • إدارة الموارد البشرية.
    • إدارة المنظمات الصحية.
  • تحضير البيانات للتحليل والتنقيب:
    • أهمية تحضير البيانات للتحليل والتنقيب.
    • تنظيف البيانات.
    • دمج البيانات.
    • اختزال البيانات.
    • تحويل البيانات وتفريد البيانات.
    • تنقيب واستكشاف الأنماط وقواعد الارتباط والتبعية.
  • كيفية تصور البيانات ووضعها أمام متخذي القرار:
    • التعلم الإحصائي وعملية صنع القرار.
    • الحصول على أفضل النتائج من خلال أفضل تصور للبيانات.
    • استخدام الخرائط التفاعلية.
    • القيام بكافة المعادلات الحسابية والرياضية.
    • القيام بعمليات الجمع المختلفة.
    • القيام بالعمليات المرتبطة بالتاريخ والوقت.
    • القيام بالعمليات المرتبطة بالمنطق والمعايير.
    • صنع القرار ونظرية اللعبة.