تحلیل دیتا بیاموزید

این‌جا، شما می‌توانید اثر مقادیر متغیر خود را در هر دو فرمول مشاهده کنید:

فیلم آموزش نصب و انتقال دیتا به داینامیک تریدر از طاها عبودزاده

نرم افزار داینامیک تریدر در واقع پلتفرمی موثر و کاربری در زمینه تحلیل تکنیکال در بازارهای مالی می باشد. این نرم افزار از قابلیت های بسیاری برخوردار بوده و این موضوع سبب شده که نسبت به سایر نرم افزارهای تحلیل تکنیکال مورد توجه بیشتری از سوی معامله گران قرار گیرد.

از قابلیت های مهم این نرم افزار می توان رابط کاربری مناسب و ساده آن را نام برد که باعث شده افراد به راحتی بتوانند بدون برخوردن به مشکلی با این نرم افزار کار کنند. همچنین در این نرم افزار به راحتی می توان لیبل گذاری نمود که نتیجه آن دریافت چارت های ایده آل توسط کاربران الیوت کار می باشد.

قابلیت رنگ بندی مشخص کندل ها در یک روز نیز از دیگر مزایای قابل توجه این نرم افزار به شمار می آید. قابلیت تحلیل زمانی این نرم افزار بسیار ایده آل بوده و امکان استفاده از آن به صورت دستی و خودکار برای افراد وجود خواهد داشت. علاوه بر آن به منظور خودداری از شلوغی و درهمی نمودار، کاربر قادر به حذف خطوط اضافی تحلیل دیتا بیاموزید می باشد.

در بازارهای جهانی از جمله بازار بورس برای آن که معامله گران بتوانند به این بازارها دسترسی داشته باشند نیاز بوده که از نرم افزارهای تحلیلی مناسبی استفاده شود.

از این رو تولید این قبیل از نرم افزارها توسط کمپانی های مختلفی در جهان انجام شده و مورد استفاده کارگزاران قرار خواهد گرفت. در این بین نرم افزار داینامیک تریدر را می توان گل سر تحلیل دیتا بیاموزید سبد این نرم افزارها به شمار آورد.

این نرم افزار کاربردی نیاز داشته که پیش از آغاز تحلیل ابتدا از طریق دیگر نرم افزارها داده های به روز شده را دریافت نموده و بعد اقدام به تحلیل تکنیکال نماید.

نرم افزار داینامیک تریدر دارای ابزارهای مخصوص موج شماری و تحلیل زمانی بوده و تقریبا بالغ بر 15 سال بوده که به منظور تحلیل تکنیکال به تحلیلگران کمک نموده و کار آن ها را بسیار ساده تر ساخته است. این نرم افزار که تولید شده توسط تیم رابرت ماینر بوده در بورس تهران و نیز بورس بین الملل نیز بسیار مفید و کاربردی می باشد و در حال حاضر به یکی از محبوب ترین و پرکاربری ترین نرم افزار در زمینه تحلیل تکنیکال تبدیل شده است. و در این بین ممکن بوده تنها کمی نحوه نصب و انتقال دیتا به این نرم افزار مشکل ساز باشد. که برای آن نیز ما در ادامه چاره ای اندیشیده ایم.

ویدئوهای آموزشی نصب و انتقال دیتا در داینامیک تریدر

در ویدئوهایی که لینک آن ها در زیر آورده شده است به خوبی نحوه نصب و انتقال دیتا به داینامیک تریدر آورده شده و در واقع این ویدئوها و آموزش های درون آن مشکل خیلی از افراد را در این زمینه برطرف خواهد نمود.

همان گونه که گفتیم داینامیک تریدر نرم افزاری تحلیلی بوده که نیاز داشته به منظور تحلیل داده ها ابتدا داده ها را از نرم افزارهای دیگر دریافت نماید، به نوعی داده ها باید تغییر فرمت پیدا نموده تا امکان استفاده از آن ها در نرم افزار داینامیک تریدر وجود داشته باشد. این ویدئو در این زمینه به شما کمک نموده تا به خوبی نحوه انتقال داده ها و نیز نصب این نرم افزار را بیاموزید.

شماره	توضیح	لینک دانلود	حجم
1	نصب و انتقال دیتا	دانلود	50MB

نرم افزار داینامیک تریدر و اندیکاتور مربوطه در قسمت دانلود ابزار و نرم افزار موجود است.

چگونه تحلیل گر داده شویم

چگونه می‌توانیم به یک مهندس داده‌ تبدیل شویم؟ چگونه می‌توانیم به …. یک مهندس بزرگ داده‌ها کار خود در حوزه تحلیل داده‌ها را چگونه آغاز می‌کند؟ برای آنکه بتوانید در … یک مدیر بانک اطلاعاتی باید فردی خلاق و تحلیلگر باشد. این افراد باید …

شروع کار در حوزه علم داده | مهندسی داده

علم داده به عنوان علمی کاملا کاربردی می تواند پاسخی مناسب به این داده های عظیم تولید شده باشد. … به عنوان مثال در تحقیق انجام شده در آمریکا، فرصت شغلی علم داده در سال ۲۰۱۵ نسبت به سال …. بازتاب: مهارت های حوزه تحلیل و پردازش داده در یک نگاه | مهندسی داده … بیاموزید که چگونه اطلاعات دیدگاه های شما پردازش می‌شوند.

تفاوت متخصص علم داده، مهندس داده و تحلیلگر داده – گروه داده …

تفاوت متخصص علم داده (Data Scientist)، مهندس داده (Data Engineering) و تحلیلگر داده (Data Analyst) چیست و چگونه باید آنها را شناخت؟

چگونه یک دانشمند داده شوید؟ – راهنمای گام‌به‌گام به همراه معرفی …

علم داده، تحلیل داده و داده‌کاوی از مباحث داغ روز هستند. جذابیت و کاربردپذیری این زمینه‌ها به میزانی است که در دانشگاه‌های گوناگون سراسر جهان دوره‌های …

چگونه تحلیل گر داده شویم | تی نیوز

تحلیلگر داده، با دستکاری داده ها زندگی می کند. در دورانی که شرکت ها به طور فزاینده به مجموع تحلیل دیتا بیاموزید های داده یا همان دیتاست ها (Data set) وابسته می شدند، مهارت …

معرفی شغل تحلیل گر و طراح نرم افزار – مسیر ایرانی

در این بخش به معرفی تحلیل گر و طراح نرم افزار، شرح وظایف تحلیل گر و طراح … ای که در آن مشغول به کار است، وابستگی او به سایر متخصصان را کاهش داده و درک و فهم …

چگونه تحليل گر داده شويم – عصر پویا

تحليلگر داده، با دستكاري داده ها زندگي مي كند. در دوراني كه شركت ها به طور فزاينده به مجموع هاي داده يا همان ديتاست ها (Data set) وابسته مي شدند، مهارت در …

استخدام تحلیلگر داده (Data science) در لایف وب | جابینجا

استخدام برای فرصت شغلی تحلیلگر داده (Data science) در Life Web, آشنایی به داده‌کاوی مسلط به برنامه‌نویسی (ترجیحاً زبان ها جاوا/ پایتون) مسلط به پردازش زبان …

چگونه داده کاو شوم(نقشه راه داده کاوی با پایتون)، شروع کار با …

چگونه داده کاو شوم(نقشه راه داده کاوی با پایتون)، شروع کار با پایتون … کتابخانه Pandas، همچنین در تحلیل داده های سری زمانی(Time Series) کمک بسیار زیادی می‌کند.

مسیر حرفه ای شدن برای برنامه نویسان – پاساوان

البته نباید در این دام هم گرفتار شوم که بخواهم ثابت کنم از همه تکنیکی تر هستم و بیشتر می دانم … در این کتاب تحلیل گر سیستم کسی است که سیستم های کامپیوتری را برنامه نویسی می کند و یا … شاید ندانید که چگونه این کار را باید انجام دهید . … کسب و کار بیشتری را پذیرفتم تا جایی که خود به خود به من این فرصت ها داده می شد .

چگونه کسی تحلیل گر و طراح نرم افزار می شود ؟ | ویکی چجور

برای طراح و تحلیل گر نرم افزار شدن باید رویکرد خلاقانه ای در حل مساله داشته باشید. …. پروژه ای که در آن مشغول به کار است، وابستگی او به سایر متخصصان را کاهش داده و درک و …. چگونه با خواص و طرز تهیه حلوای زنجبیلی آشنا شویم؟

آشنایی با شغل تحلیل گر مالی – «ای استخدام»

برای موفقیت در شغل تحلیل گر مالی باید علم اقتصاد و کسب و کار را بشناسید. … ارزیابی داده های جاری و گذشته; مطالعه روندهای اقتصادی و سیاسی موثر بر بازارهای …

چگونه يك متخصص امنيت اطلاعات شویم؟ – مرکزی – ایسنا

همه ما براي يك بار هم كه شده در رويايمان، خود را در جايگاه يك تحليلگر امنيتي قرار داده ايم و بدون آنكه كاري كرده باشيم پله هاي ترقي را بالا رفته ايم. اما در واقعيت چه؟

چگونه تحلیل گر داده شویم – زومیت | خبر فارسی

چگونه تحلیل گر داده شویم. کار با داده ها و مشاغل مربوط به آن بخش بزرگی از ظرفیت شغلی جهان را در آینده تشکیل خواهد داد و یادگیری مهارت های مرتبط …

چگونه تحلیل گر مالی شوم؟ – دنیای کار

اگر قدرت تجزیه و تحلیل خوبی داشته و به بازارهای مالی علاقه زیادی دارید، شغل تحلیل گر مالی برای شما ایده آل است. تحلیل گر مالی باید علم اقتصاد …

چگونه تحلیل گر داده شویم – موتیتر

کار با داده‌ها و مشاغل مربوط به آن بخش بزرگی از ظرفیت شغلی جهان را در آینده تشکیل خواهد داد و یادگیری مهارت‌های مرتبط با داده می‌تواند آینده شغلی …

چگونه خود را به لحاظ مالی توسعه دهیم تا به یک خبره مالی …

چگونه به یک CFA یا تحلیلگر خبره مالی و سرمایه گذاری تبدیل شویم؟ مدرک دوره CFA یا تحلیلگر خبره مالی و سرمایه گذاری که توسط گروه پژوهشی آریانا به شما داده می …

رمزنگار – کریپتوگرافر – چگونه رمزنگار شویم – رمزنویس – …

یک آنالیزور یا تحلیل گر رمز , اطلاعات مخفی را در سیستم های امنیتی رمزنگاری شده آنالیز و رمزگشایی می کند (به عنوان مثال داده های رمزنگاری شده …

چگونه تحلیل گر داده شویم – رادیو ارم

چگونه تحلیل گر داده شویم. کار با داده‌ها و مشاغل مربوط به آن بخش بزرگی از ظرفیت شغلی جهان را در آینده تشکیل خواهد داد و یادگیری مهارت‌های مرتبط با …

تحلیل گران داده صبا

تحلیلگر داده کیست؟ داده‌های خام را دریافت نموده و با پردازش آن، روابط پنهان داده‌ها را کشف نموده و از انبوه داده‌های بدون ساختار، پاسخ سوال‌های کسب‌وکار را می‌یابد. این افراد …

چگونه کارشناس شبکه شویم؟ | موسسه آموزش عالی ارژنگ

فعالیت به عنوان یک کارشناس شبکه یا تحلیل گر شبکه تازه کار می تواند به شما در … تا آنجا که می توانید تجربه کاری خود را افزایش داده و همگام با افزایش تجربه …

تله ای برای یک تحلیلگر بنیادی – خانه سرمایه

یک تحلیلگر بنیادی چگونه سهام مناسب را شناسایی می کند … مناسب بوده است و بر اساس تحلیل هایی که انجام داده اید انتظار افزایش سودآوری و رشد قیمت آن را دارید و در نتیجه سهام آن را می خرید. …. برتری معاملاتی چیست | چگونه در معاملات خود موفق شویم؟

چگونه یک متخصص امنیت اطلاعات شوم – آفتاب

چگونه یک متخصص امنیت اطلاعات شوم کسب چه مهارت های امنیتی, تحلیل دیتا بیاموزید آینده مرا … در جایگاه یک تحلیلگر امنیتی قرار داده ایم و بدون آنکه کاری کرده باشیم …

نحوه ایجاد و استفاده از جدول داده (Data Table) در اکسل

این آموزش نحوه‌ی استفاده از جداول داده‌ها (Data Table) برای تحلیل حساسیت (What-If analysis) در اکسل را نشان می‌دهد. می‌آموزید که چگونه می‌توانید یک جدول یک-متغیره و دو-متغیره ایجاد کنید تا اثرات یک یا دو مقدار ورودی را روی فرمول خود ببینید، و چگونه می‌توانید یک جدول داده برای ارزیابی هم‌زمان چندین فرمول تنظیم کنید.

شما یک فرمول پیچیده‌ی وابسته به متغیرهای مختلف ایجاد کرده‌اید و می‌خواهید بدانید که تغییر این ورودی‌ها چگونه نتایج را تغییر می‌دهد. به جای آزمایش هر متغیر به صورت جداگانه، یک جدول داده‌ی تحلیل حساسیت ایجاد کنید و با یک نگاه سریع تمام نتایج ممکن را رصد کنید!

جدول داده‌ها (Data Table) تحلیل دیتا بیاموزید در اکسل چیست؟

در مایکروسافت اکسل، جدول داده‌ها یکی از ابزارهای تحلیل حساسیت (What-If Analysis) است که به شما امکان می‌دهد مقادیر مختلف ورودی را برای فرمول‌ها امتحان کنید و ببینید که چگونه تغییرات در آن مقادیر، روی خروجی فرمول‌ها تأثیر می‌گذارد.

جداول داده‌ها به ویژه زمانی مفید هستند که یک فرمول به مقادیر مختلفی بستگی دارد، و شما می‌خواهید ترکیب‌های مختلف ورودی را تست و نتایج را مقایسه کنید.

در حال حاضر، یک جدول داده‌ی یک متغیره و جدول داده‌ی دو متغیره وجود دارد. اگرچه به حداکثر دو سلول ورودی متفاوت محدود است، یک جدول داده شما را قادر می‌سازد تا هر تعداد دلخواه مقدار متغیر که می‌خواهید، آزمایش کنید.
توجه : جدول داده‌ها همان جدول اکسل نیست، که برای مدیریت گروهی از داده‌های مرتبط تعیین شده‌است. اگر می‌خواهید در مورد روش‌های ممکن برای ایجاد، پاک کردن و قالب بندی جدول معمولی اکسل و نه جدول داده‌ها بیاموزید، لطفاً این آموزش را مطالعه کنید: همه چیز درباره‌ی جدول در اکسل.

نحوه‌ی ایجاد جدول داده‌ی یک متغیره در اکسل

یک جدول داده‌ی یک متغیره در اکسل تست یک سری مقادیر برای یک سلول ورودی واحد را نشان می‌دهد و نشان می‌دهد که چگونه این مقادیر در نتیجه‌ی یک فرمول مرتبط تأثیر می‌گذارند.

برای کمک به درک بهتر این ویژگی، ما می‌خواهیم به جای توصیف مراحل عمومی، نمونه‌ی خاصی را دنبال کنیم.

فرض کنید قصد دارید پس‌انداز خود را در بانکی واریز کنید، که 5% سود آن را به صورت ماهیانه پرداخت می‌کند. برای بررسی گزینه‌های مختلف، ماشین حساب بهره‌ی مرکب زیر را ایجاد کرده‌اید که در آن:

• B8 حاوی فرمول FV است که مانده‌ی آخر دوره را محاسبه می‌کند.
• B2 متغیر مورد نظر برای تست است (سرمایه‌گذاری اولیه).

و اکنون، بگذارید یک تحلیل حساسیت ساده را انجام دهیم تا ببینیم پس‌انداز شما در 5 سال بسته به میزان سرمایه‌گذاری اولیه‌ی شما، چگونه از $1,000 تا $6,000 متغیر خواهد بود.

در این‌جا مراحل تهیه‌ی جدول داده‌های یک متغیره آورده شده‌است:

1. مقادیر متغیر را یا در یک ستون یا در یک ردیف وارد کنید. در این مثال، ما می‌خواهیم یک جدول داده‌ی ستون گرا ایجاد کنیم، بنابراین مقادیر متغیر خود را در یک ستون (D3:D8) تایپ می‌کنیم و حداقل یک ستون خالی را در سمت راست برای نتایج می‌گذاریم.
2. فرمول خود را در سلول یک ردیف بالا و یک سلول در سمت راست مقادیر متغیر تایپ کنید (در مثال ما E2). یا، این سلول را به فرمول موجود در مجموعه داده‌ی اصلی خود لینک کنید (اگر تصمیم دارید در آینده فرمول را تغییر دهید، نیاز به به‌روزرسانی تنها یک سلول خواهید داشت). گزینه‌ی دوم را انتخاب می‌کنیم و این فرمول ساده را در E2 وارد می‌کنیم: =B8
   
   نکته : اگر می‌خواهید تأثیر مقادیر متغیر را بر فرمول‌های دیگر که به همان سلول ورودی ارجاع می‌کنند، بررسی کنید، همان‌طور که در این مثال نشان داده شده‌است، فرمول(های) اضافی را در سمت راست فرمول اول وارد کنید.
3. بازه (محدوده) جدول داده‌ها، از جمله فرمول، سلول‌های مقادیر متغیر و سلول‌های خالی برای نتایج را انتخاب کنید .(D2:E8).
4. به تب Data > سپس Group Data Tools بروید، روی دکمه‌ی What-If Analysis کلیک کنید و سپس بر روی Data Table… کلیک کنید
   
5. در پنجره‌ی محاوره‌ای Data Table، روی جعبه‌ی Column Input cell کلیک کنید (زیرا مقادیر سرمایه‌گذاری ما در یک ستون است) و سلول متغیر ارجاع‌شده در فرمول خود را انتخاب کنید. در این مثال B3 را انتخاب می‌کنیم که حاوی مقدار اولیه‌ی سرمایه‌گذاری است.
   
6. OK را کلیک کنید، و اکسل بلافاصله سلول‌های خالی را با نتایج مربوط به مقدار متغیر در همان ردیف حساب می‌کند.
7. فرمت عددی مورد نظر را بر روی نتایج (در مثال ما Currency) اعمال کنید، و همه چیز آماده است!

اکنون می‌توانید نگاهی گذرا به جدول داده‌های یک متغیره‌ی خود بیندازید، ترازهای احتمالی را بررسی کرده و اندازه بهینه سپرده را انتخاب کنید:

جدول داده‌های ردیف‌محور

مثال بالا نحوه تنظیم جدول داده عمودی یا ستون‌محور را در اکسل نشان می‌دهد. اگر یک طرح افقی را ترجیح می‌دهید، آن‌چه باید انجام دهید در این‌جا آمده‌است:

1. مقادیر متغیر را در یک ردیف تایپ کنید، حداقل یک ستون خالی به سمت چپ (برای فرمول) و یک ردیف خالی در زیر (برای نتایج) بگذارید. برای این مثال مقادیر متغیر را در سلولهای F3:J3 وارد می‌کنیم.
2. فرمول را در سلول وارد کنید که یک ستون در سمت چپ اولین مقدار متغیر شما و یک سلول زیر آن باشد (در مثال ما E4).
3. همان‌طور که در بالا بحث شد یک جدول داده درست کنید، اما مقدار ورودی (B3) را در جعبه‌ی Row input cell وارد کنید:
   
4. OK را کلیک کنید، و نتیجه‌ی زیر را خواهید گرفت:
   

نحوه‌ی تهیه‌ی جدول داده‌های دو متغیره در اکسل

یک جدول داده‌ی دو-متغیره نشان می‌دهد که چگونه ترکیب‌های مختلف 2 مجموعه از مقادیر متغیر بر نتیجه‌ی فرمول تأثیر می‌گذارد. به عبارت دیگر، نشان می‌دهد که چگونه تغییر دو مقدار ورودی با همان فرمول، خروجی را تغییر می‌دهد.

مراحل ایجاد یک جدول داده‌ی دو متغیره در اکسل اساساً همانند مثال بالا است، با این تفاوت که شما دو بازه (محدوده) از مقادیر ورودی ممکن را وارد می‌کنید، یکی در یک ردیف و دیگری در یک ستون.

برای دیدن نحوه‌ی عملکرد، بیایید از همان ماشین حساب بهره‌ی مرکب استفاده کنیم و اثرات اندازه‌ی سرمایه‌گذاری اولیه و تعداد سال‌های موجود در تراز را بررسی کنیم. برای انجام آن، جدول داده‌های خود را از این طریق تنظیم کنید:y:

1. فرمول خود را در یک سلول خالی وارد کنید یا آن سلول را به فرمول اصلی خود پیوند دهید. اطمینان حاصل کنید که ستون‌های خالی کافی در سمت راست و ردیف‌های خالی در زیر برای جا دادن مقادیر متغیر خود دارید. مانند قبل، سلول E2 را به فرمول FV اصلی که تراز را محاسبه می‌کند، لینک می‌دهیم: =B8
2. مجموعه‌ای از مقادیر ورودی را زیر فرمول، در همان ستون (مقادیر سرمایه‌گذاری در E3:E8) تایپ کنید.
3. مجموعه‌ای دیگر از مقادیر متغیر را در سمت راست فرمول، در همان ردیف (عدد سال‌ها در F2:H2) وارد کنید.
   در این مرحله، جدول داده‌های دو متغیره‌ی شما باید شبیه به این باشد:
   
4. کل بازه‌ی جدول داده‌ها شامل فرمول، ردیف و ستون مقادیر متغیر و سلول‌هایی را که مقادیر محاسبه شده در آن‌ها ظاهر می‌شود، انتخاب کنید. ما بازه‌ی E2:H8 را انتخاب می‌کنیم.
5. یک جدول داده به روش قبلی که آشنا شدید ایجاد کنید: تب Data > دکمه‌ی What-If Analysis > سپس Data Table…
6. در جعبه‌ی Row input cell، برای مقادیر متغیر موجود در ردیف، ارجاع به سلول ورودی را وارد کنید (در این مثال، B6 است که حاوی مقدار سال است).
7. در جعبه‌ی Column input cell، برای مقادیر متغیر موجود در ستون، ارجاع به سلول ورودی را وارد کنید (در این مثال، B3 است که حاوی مقدار سرمایه‌گذاری اولیه است).
8. OK را کلیک کنید.
   
9. به صورت اختیاری، خروجی‌های مورد نیاز خود را قالب‌بندی کنید (با استفاده از فرمت Currency در مثلا ما)، و نتایج را تجزیه و تحلیل کنید:
   

جدول داده‌ها برای مقایسه‌ی چندین نتیجه

اگر می‌خواهید بیش از یک فرمول را هم‌زمان ارزیابی کنید، جدول داده‌ی خود را مطابق با مثال‌های قبلی بسازید و فرمول(های) اضافی را به این صورت وارد کنید:

• در سمت راست فرمول اول، در صورتی که جدول داده‌ی عمودی در ستون‌ها سازماندهی شده‌باشد
• در پایین فرمول اول، در صورتی که جدول داده‌ی افقی در ردیف‌ها سازماندهی شده‌باشد

برای کارکرد درست جدول داده‌های "چند فرموله"، همه فرمول‌ها باید به سلول ورودی مشابه مراجعه کنند.

به عنوان نمونه، بیایید یک فرمول دیگر به جدول داده‌های یک متغیره‌ی خود اضافه کنیم تا بهره را محاسبه کنیم و ببینیم که چگونه از اندازه‌ی سرمایه‌گذاری اولیه تأثیر پذیرفته است. در این‌جا نحوه‌ی کار آمده است:

1. در سلول B10، بهره را با این فرمول محاسبه کنید: =B8-B3
2. داده‌های مبدأ جدول داده‌ها را مانند گذشته مرتب کنید: مقادیر متغیر در D3:D8 و E2 به B8 (فرمول تراز) لینک می‌شوند.
3. یک ستون دیگر به مجموعه جدول داده‌ها اضافه کنید (ستون F) و F2 را به B10 (فرمول بهره) لینک کنید:
   
4. بازه‌ی جدول داده‌های گسترش‌یافته را انتخاب کنید (D2:F8).
5. با کلیک بر روی Data > What-If Analysis > Table Data کادر محاوره‌ای Data Table را باز کنید
6. در جعبه‌ی Column Input cell، سلول ورودی (B3) را ارائه کنید و بر روی OK کلیک کنید.

این‌جا، شما می‌توانید اثر مقادیر متغیر خود را در هر دو فرمول مشاهده کنید:

جدول داده‌ها در اکسل - 3 چیزی که باید بدانید

برای استفاده‌ی مؤثر از جداول داده در اکسل، این 3 واقعیت ساده را در نظر داشته باشید:

1. برای ایجاد جدول داده‌ها با موفقیت، سلول(های) ورودی باید در همان شیت جدول داده‌ها باشد.
2. مایکروسافت اکسل برای محاسبه‌ی نتایج جدول داده از تابع TABLE (row_input_cell، column_input_cell) استفاده می‌کند:
   • در جدول داده‌های یک متغیره، بسته به طرح (ستون‌محور یا ردیف‌محور) یکی از آرگومان‌ها حذف می‌شود. به عنوان مثال، در جدول داده‌های یک متغیره‌ی افقی ما، فرمول =TABLE(, B3) است که B3 سلول ورودی ستون است.
   • در جدول داده‌های دو متغیره، هر دو آرگومان موجود هستند. به عنوان مثال، =TABLE(B6, B3) که B6 سلول ورودی ردیف و B3 سلول ورودی ستون است.

نحوه‌ی حذف جدول داده‌ها در اکسل

همان‌طور که در بالا گفته شد، اکسل اجازه‌ی حذف مقادیر در سلول‌های منفرد حاوی نتایج را نمی‌دهد. هر زمان که سعی کنید این کار را انجام دهید، یک پیام خطای "Cannot change part of a data table" " (نمی‌توان بخشی از جدول داده‌ها را تغییر داد) نشان داده می‌شود.

با این حال، شما می‌توانید به راحتی کل آرایه‌ی مقادیر حاصل را پاک کنید. در این‌جا نحوه‌ی آن آمده است:

1. بسته به نیاز شما، تمام سلول‌های جدول داده یا فقط سلول‌های دارای نتایج را انتخاب کنید.
2. کلید Delete را فشار دهید.

نحوه‌ی ویرایش نتایج جدول داده‌ها

از آن‌جا که امکان تغییر بخشی از یک آرایه در اکسل وجود ندارد، نمی‌توانید سلول‌های منفرد را با مقادیر محاسبه‌شده ویرایش کنید. فقط با انجام این مراحل می‌توانید تمام آن مقادیر را با مقدار مورد نظر خود جایگزین کنید:

1. تمام سلول‌های حاصل را انتخاب کنید.
2. فرمول TABLE را در نوار فرمول حذف کنید.
3. مقدار مورد نظر را تایپ کرده و Ctrl + Enter را فشار دهید.

این کار مقدار مشابهی را در تمام سلول‌های انتخاب‌شده وارد می‌کند:

پس از حذف فرمول TABLE، جدول داده‌های قبلی به یک بازه‌ی معمول تبدیل می‌شود، و شما می‌توانید هر سلول منفرد را به طور عادی ویرایش کنید.

نحوه‌ی محاسبه‌ی مجدد جدول داده‌ها به صورت دستی

اگر یک جدول داده‌ی بزرگ با چندین مقادیر متغیر و فرمول‌ اکسل شما را کند می‌کند، می‌توانید محاسبات خودکار را در آن و سایر جداول داده غیرفعال کنید.

برای این کار، به تب Formulas > سپس گروه Calculation بروید، بر روی دکمه‌ی Calculation Options کلیک کنید، و سپس بر روی Automatic Except Data Tables کلیک کنید.

این کار محاسبات خودکار جدول داده را خاموش کرده و محاسبه‌ی مجدد کل ورک‌بوک را تسریع می‌کند.

برای محاسبه‌ی مجدد جدول داده‌های خود، سلول‌های حاصل از آن، یعنی سلول‌های دارای فرمول TABLE() را انتخاب کنید، و F9 را فشار دهید.

به این صورت می‌توانید یک جدول داده را در اکسل ایجاد و استفاده کنید. برای مشاهده دقیق‌تر نمونه‌هایی که در این آموزش مورد بحث قرار گرفته‌است، شما می‌توانید نمونه ورک‌بوک جداول داده‌ی ما را دانلود کنید. از شما بخاطر خواندن این مطلب تشکر می‌کنیم و خوشحال خواهیم شد که دوباره شما را ببینیم!

از داده کاوی در کسب و کار

حوزه NLP پردازش زبان طبیعی یکی از جذاب ترین و پرکاربردترین حوزه های علم داده به شمار می آید که در تشخیص احساسات ، نظر کاوی در بهینه سازی کسب و کار، دسته بندی متون ، بهینه سازی موتور جست و جو و سیستم های پیشنهاد دهنده مورد

شناسایی فرآیند های کسب و کار دیاکو

برای هر یک از این فرآیندهای کسب و کار یک صاحب فرآیند تخصیص داده شد که بر عملکرد فرآیند نظارت داشته و میزان دستیابی به اهداف آن را در زمینه رضایت مشتری، سوددهی و پاسخگو بودن کنترل می کند

داده کاوی data mining چیست؟ مراحل و نرم افزار‌های مورد استفاده آمار

داده کاوی فرآیند استخراج رابطه ها، روش ها و فعالیت های روزمره جدید معنی داری است که تعداد بسیار زیادی از اطلاعات نگهداری شده در مخزن های داده با تکنولوژی های شناسایی الگو مانند ریاضی و آمار بررسی می کند

چطور از هوش مصنوعی در کسب و کار بهره ببریم؟ استفاده از هوش مصنوعی در کسب و کار

از دیگر مزایای هوش مصنوعی در کسب و کار می توان گفت که ، با استفاده از هوش مصنوعی می توان نتایج هر فرایند را بر اساس تجزیه و تحلیل داده ها پیش بینی کرد

داده کاوی چیست و چه فایده ای دارد؟ دانشگاه تهران دانشکده مدیریت

یک کسب و کار فرضی فعال در زمینه فروش را در نظر بگیرید، این سازمان هر روز صدها مورد فروش را از دهها مشتری ثبت می کند، تمام داده های مربوط به یک خرید از جمله نام و قیمت و دسته کالاها و اطلاعات مربوط به خریدار را ثبت می کند

داده کاوی چیست ؟ و کاربردهای آن در سال 2019 تاریخچه فواید و منابع

12/2/2019 داده کاوی چیست در این مقاله سعی خواهیم کرد داده کاوی و کاربرد های آنرا به بیان ساده برای شما عزیزان بنویسیم روند حفاری از طریق داده ها برای کشف اتصالات پنهان و پیش بینی روند آینده، تاریخچه طولانی دارد

مقاله کاربرد داده کاوی در طراحی مجدد فرآیندهای کسب و کار BPR

مشخصات نویسندگان مقاله کاربرد داده کاوی در طراحی مجدد فرآیندهای کسب و کار BPR حبیب کراری کارشناس ارشد مهندسی صنایع، شرکت ایران خودرو ولی اله براتلو کارشناس ارشد مهندسی صنایع، شرکت ایران خودرو

داده کاوی از دیدگاه کسب و کار نقشه اینترنت اشیا ایران

داده کاوی و کشف داده از پایگاه داده، به صورت مترادف به کار می روند کشف داده در پایگاه داده یک فرایند شناسایی صحیح، ساده، دقیق، مفید و الگوها و مدلهای قابل فهم داده است

موانع‌ناشی ازتحریم‌های خارجی‌و داخلی درفضای کسب‌ و کار تابناک TABNAK

9/8/2020 از طرف دیگر می دانیم که اقتصاد ایران میدان تاخت و تاز بخش های غیر مولد است و سود عمده به علت فضای کسب و کار نامناسب نصیب واسطه ها و دلالان شده و با نقدینگی زیاد بی هدف که ناشی از نداشتن اقتصاد کلان کارآمد و محیط کسب و کار

داده کاوی چیست و چگونه از صفر تبدیل به متخصص داده کاوی دیتا ماینینگ

داده کاوی چیست و شغل داده چه آینده ای داره؟ ما دراین مقاله زمینه دیتاماینینگ رو به طور کامل تشریح کردیم آموزش داده کاوی و data science این شغل خیلی در حال رشده و دلیلش هم اینه که حجم داده ها روز به روز داره بیشتر میشه

داده کاوی Data Mining از صفر تا صد مجله فرادرس

از آنجا که داده ها اغلب بسیار ارزان و روش های گردآوری داده تقریبا به طور کامل خودکارسازی شده اند، در بسیاری از زمینه ها، مانند کسب و کار، موفقیت بستگی به استفاده موثر و هوشمندانه از داده های گردآوری شده دارد

ریسک‌های جهانی کسب و کار برای ۱۸ ماه پس از کووید ۱۹ ایرنا

داده کاوی کتابخانه ایرنا فیلم خانه ایرنا تاریخ شفاهی نظرسنجی موضوع ریسک در اقتصاد و کسب و کار اهمیت جدی دارد زیرا همه کسب و کارها در معرض ریسک قرار دارند می توان این ریسک ها را به ریسک

تحلیل کسب و کار در مقایسه با آنالیز کسب و کار هوش تجاری با Data To Insight

در مراحل فوق ، ما داده کاوی ، تحلیل آماری و پیش بینی در مورد داده ها و عملکرد تاریخی کسب وکار را انجام دادیم و این موضوعات برای بدست آوردن بینش و کمک به برنامه ریزی و تصمیم گیری در کسب و کار انجام شدند

یازدهمین دوره آنلاین کاربردی تُندآموزی داده کاوی با رپیدماینر

داده های مشتریان مهمترین دارایی یک سازمان هستند سازمان ها باید توان تحلیل داده های مشتریان را داشته باشند و با این کار سود و درآمد بیشتری کسب کنند مدرس دوره شقایق ابوالمکارم مشاور و مدرس داده کاوی دانشجوی دکتری

کاربردهای BI ، داده‌کاوی و داده‌های عظیم ابزار هوشمندی کسب و کار، هوش

استفاده از محتوای سایت فرابر همیشه و همه جا، حتی بدون ذکر منبع و کسب اجازه از ما مجاز است و باعث افتخار ما و گسترش فرهنگ هوشمندی کسب وکار Business Intelligence ، هوش تجاری، داده کاوی و تحلیل داده های عظیم Big Data در کشور خواهد بود

بروز باشید فناوری اطلاعات و کسب و کار

هم اکنون در عصر دیجیتال به سر می بریم چرا به این عصر می گوئیم عصر دیجیتال؟ در عصر دیجیتال، هر کسب و کاری باید تلاش کند با استفاده از فناوری های تحول آفرین مدل کسب و کار خود را متحول کند

بیشترین نیاز کسب و کارها تحلیل داده های مشتریان است آموزشCRM مشاوره‌

در کنار شما و کسب و کارتان هستیم تا از طریق یادگیری درست و استقرار اثربخش CRM به شما کمک کنیم تا مشتریان بیشتری را جذب و حفظ کنید و در انتخاب نرم افزارCRM، استقرار CRM و تحلیل رفتار و داده های مشتری با شما همگام و همراه باشیم

خدمات مشاوره قبل از خرید ابزار هوشمندی کسب و کار، هوش تجاری، داده کاوی

استفاده از محتوای سایت فرابر همیشه و همه جا، حتی بدون ذکر منبع و کسب اجازه از ما مجاز است و باعث افتخار ما و گسترش فرهنگ هوشمندی کسب وکار Business Intelligence ، هوش تجاری، داده کاوی و تحلیل داده های عظیم Big Data در کشور خواهد بود

دوره مفاهیم و تکنیک های داده کاوی در کسب و کار آن آموز

در این مدت تلاش داشتم علاوه بر ارتقاء دانش علمی خودم، به استفاده عملی از تکنیک ها و الگوریتم های داده کاوی در کسب و کارهای مختلف روی بیاورم و بیشترین فعالیت خودم را در حوزه داده کاوی در کسب و کار صرف نمایم

گامهای انجام پروژه داده کاوی در کسب و کار

گامهای انجام پروژه داده کاوی در کسب و کار 0 azsoftir azsoftir gmail azsoftir azsoftir gmail azsoftir در بسیار از کسب و کارها وسازمان ها داده کاوی به عنوان یک جزء تکنولوژی تحلیلی analytical technology component در نظر گرفته

سیستم‌سازی و هوشمندسازی کسب‌وکار و سبک‌زندگی هَدَفِ‌مَن

در داده کاوی سنتی، اهداف محدود و از پیش معین هستند؛ اما با استفاده از هوش مصنوعی اهداف نامحدود در هر لحظه قابل دسترسی هستند اگر می خواهید یک سبک زندگی حرفه ای داشته باشید، تمام

آموزش جامع داده کاوی و یادگیری ماشینی با IBM SPSS modeler

داده کاوی با IBM SPSS modeler یکی از ترندهای روز دنیای هوش مصنوعی است داده کاوی به معنای کاوش معادن داده هاست داده کاوی به شما کمک می کند تا رفتار کسب و کار خود در گذشته را

کلینیک هوشمندسازی کسب و کار BsiCenter

با خدمات کلینیک کسب و کار Bs i Center آشنا شوید و بیشتر بدانید مشاهده خدمات ما در BsiCenter کلینیک هوشمندسازی کسب و کار Bs i Center ، کلینیک تخصصی عارضه یابی ، هوشمندسازی کسب و کار و کشف دانش نهفته از داده های واقعی کسب و کار و ارائه

MEBCG گروه مشاوران کسب و کار خاورمیانه

رویکردی داده محور و دیجیتال به مشاوره کسب و کار در لحظه لحظه ی مشاوره و اجرای آن در کنار شما هستیم با مشاوره ها ی سرمایه گذاری، داده کاوی و تحلیل داده، تامین مالی، بازاریابی ، بازاریابی

داده کاوی چیست و چرا مهم است؟ موسسه پژوهش و آموزش همکاران سیستم

داده کاوی عبارت است از فرایند یافتن و استخراج اطلاعات پنهان، الگوها و روابط مشخص در حجم انبوهی از داده ها با هدف پیش بینی رویدادها و نتایج آتی داده کاوی، پایگاه ها و مجموعه حجیم داده ها را برای کشف و استخراج، مورد تحلیل

داده کاوی در کسب و کار چیست؟ دیاکوبین

داده کاوی به چه معناست؟ داده کاوی در کسب و کار فرایندی است که شرکت ها توسط آن داده های خام را به اطلاعات مفید تبدیل می کنند نرم افزارهایی وجود دارند که با جستجو در اطلاعاتی که از کاربران به دست

داده‌کاوی چیست؟ چه کاربردهایی در کسب و کارهای اینترنتی دارد؟ نت‌ استارت

داده کاوی چه کاربردهای برای کسب و کار در اینترنت دارد؟ کسب و کارهای اینترنتی به چند شکل مختلف می توانند از داده کاری بهره مستقیم تجاری ببرند

هوش تجاری یا هوشمندسازی کسب و کار چیست؟ آموزش رایگان رایلرن

هوشمندی کسب و کار Business Intelligence یا هوش تجاری، مجموعه ای از نظریات، روش ها، فرایندها، معماری ها و فناوری هایی است که برای تبدیل داده خام به اطلاعات مفید و معنادار استفاده می شود

داده کاوی چیست؟ تفاوت علم آمار و داده کاوی شرکت آرمان پردازان نوژن

داده کاوی در چند سال اخیر نقش مهمی در هوشمند سازی کسب وکار داشته است این مقاله به تفاوت داده کاوی وعلم آمار می پردازد و از اهمیت آن در کسب وکار می گوید

داده کاوی بر اساس شبکه های عصبی سابیو

بررسی داده کاوی بر اساس شبکه های عصبیچکیده استفاده از شبکه های عصبی در داده کاوی گسترده تر شده است اگر چه شبکه های عصبی ممکن است ساختار پیچیده، زمان آموزش طولانی، و بازنمایی uneasily قابل فهم از نتایج داشته باشد ، شبکه های

داده سازان داده کاوی، اینترنت اشیاء، بازیابی اطلاعات، مشاوره کسب و کار و

داده کاوی Data Mining بازیابی اطلاعات Data recovery اینترنت اشیاء IoT مشاوره کسب و کار و انجام پروژ ه های اینترنت اشیاء نرم افزاری و سخت افزاری توسط متخصصین با تجربه و فنی داده کاوی

هوشمندی کسب‌وکار ویکی‌پدیا، دانشنامهٔ آزاد

هوشمندی کسب و کار به انگلیسی Business Intelligence یا هوش تجاری، مجموعه ای از نظریات، روش ها، فرایندها، معماری ها و فناوری هایی است که برای تبدیل داده خام به اطلاعات مفید و معنادار استفاده می شود منابع Rud Olivia 2009 Business Intelligence

آموزش داده کاوی برای تحلیل کسب و کار

13/1/2018 با استفاده از داده کاوی می توانید کشف الگوهای پنهان و استفاده بهینه از آنها در جهت بهبود عملکرد تمام جنبه های کسب و کار خود را بیاموزید مدرس این دوره به شما نحوه ی تجزیه و تحلیل داده

استفاده از کلان داده در کسب و کار آنلاین شرکت آرمان پردازان نوژن

اهمیت تحلیل دیتا و توجه به کلان داده در کسب و کار عصر الکترونیک، سرعت و داده را به دنیای صنعتی معرفی کرد شرکت های تجارت و الکترونیک، از مدل سنتی، محصولات استاندارد و چرخه عمر محصول

مقاله نقش داده کاوی در بهبود کارآیی فرآیند کسب و کار

حسینی سیدامین؛ هدی میرمحمدرضایی و امیرحسین شکوهی، ۱۳۸۸، نقش داده کاوی در بهبود کارآیی فرآیند کسب و کار، دوازدهمین کنفرانس دانشجویی مهندسی برق، تبریز، دانشگاه آزاد اسلامی واحد تبریز، https

داده بنیان ،تحلیل داده و راهکار های داده محور

با گذشت هر ثانیه ، پیشرفت ها چشمگیر تر از قبل رخ می دهند ، بنیان پیشرفت ها همه بر اساس نیاز هایی صورت می گیرد که صاحبین کسب و کار و صنایع مختلف با تحلیل داده های خود به آن دست می یابند. در وان افزای انقلاب صنعتی چهارم و عصر چهارم کیفیت ، که دنیا در میانه این راه قرار دارد و ما هکم در ابتدای آن ، داده ها تبدیل به عناصری بنیادین برای سازمان تبدیل شده اند.

هر مدیر در سازمان از مدیران ارشد تا مدیران عملیاتی همه و همه ، هر روز با تصمیم هایی مواجه هستند که گاه روتین هستند و گاه استراتژیک. تصمیم ها در صورت روتین می تواند باعث از دست رفت زمان باشد یا مداما نیاز به تحلیل ها گسترده داشته باشند که ممکن است شخص تصمیم گیرنده دچار اشتباه در تحلیل ها شود یا بخشی از داده ها را در نظر نگیرد.

در صورتی هم که این تصمیم ها استراتژیک باشند با نادیده گرفتن بخشی از داده ها یا در نظر نگرفتن ارتباطات بین داده ها ، تحلیل ها ناکارآمد و غیر اثربخش باشند.

تصمیم گیری مبتنی بر داده

بنابر اصل پنجم مدیریت ، تصمیم گیری ها باید مبنی بر داده ها باشند ، تصمیم گیری مبتنی بر داده منجر به این می شود که گزینه های غیر محتمل حدف شوند و با قطعیتی بالا سناریو های پیش رو را در نظر گرفت. بر اساس داده ها ، مدیران می توانند رویداد های خود را توصیف کنند ، تجزیه و تحلیل کنند ، تصمیمات را اتخاذ کنند و در نهایت پیش بینی کنند که با پیاده سازی تصمیمات اتخاذ شده چه رویداد های دیگری در پی خواهد بود.

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

3 مرحله توصیف ، تجزیه و تحلیل و تحلیل دیتا بیاموزید پیش بینی بر عهده منابع انسانی و بکار گیری نرم افزار ها و سیستم های جمع آوری داده می باشد اما اگر دوباره چنین رویداد هایی تکرار شد ، آیا صرف هزینه و زمان در تصمیم گیری توجیه پذیر است؟

جواب قطعا منفی خواهد بود ، اما چگونه از صرف این هزینه و زمان جلوگیری کنیم ؟ آیا بهتر نیست که این اقدامات را بر عهده کامپیوتر ها بگذاریم و به آن ها بیاموزیم که جطور در چنین شرایطی تصمیم گیری نمایند؟

ارمغان انقلاب صنعتی جهارم و نسل چهارم کیفیت برای عرصه صنعت و کسب و کار یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است که بر اساس توصیف ، تجزیه و تحلیل و پیشبینی برای سازمان راهکار هایی تجویز می کنند و با دریافت بازخورد از نتایج بیشتر یاد می گیرند و نحوه پردازش خود را مدام با این بازخورد ها بهبود می دهند.

یکپارچگی داده ها ، تحلیل های اثربخش ، رایانه هایی با هوش

حال بیاییم سیستمی با عناصر فوق به شکلی یکپارچه و کارآمد را در نظر بگیریم :

• برای هر یک از منابع جمع آوری داده ها روشی کارآمد را اتخاذ نماییم ، استفاده از بینایی ماشین در خط تولید ، استفاده از ربات های شبکه های اجتماعی جهت تحلیل رضایت و رفتار مشتری ، استفاده از دیتا لاگر ها جهت وضعیت عملکرد تجهیزات و …
• استقرار سیستم هایی بر مبنای اینترنت اشیا ، داده های ثبت شده از تجهیزات با استفاده از این فناوری به سرور ها و رایانه ها متصل می گردند و داده ها به شکل بر خط جهت تحلیل و پردازش برای کاربران ارسال می گردد.
• تعریف الگوریتم های یادگیری برای رایانه ها ، داده های دریافت شده ذخیره می گردند و کاربران بر اساس تجربیات خود عوامل موثر بر سیستم را شناسایی می نمایند و استفاده از رویکرد های یادگیری آماری و تصمیم گیری مبتنی بر داده الگوریتم های یادگیری ماشین و در نهایت هوش مصنوعی را توسعه می دهند.
• تصمیم گیری ، پس از توسعه الگوریتم های یادگیری ، رایانه داده ها را دریافت و پردازش می نماید و تصمیم گیری ها یا سناریو های محتمل جهت رخ دادن رویداد های گوناگون را پیشبینی می نماید.
• بهبود در یادگیری ، آدمی با گذشت زمان تجارب را با دریافت بازخورد از پیرامونش کسب می نماید. این تجارب از داده هایی بدست می آیند که طی پردازش ذهن انسان تبدیل اطلاعاتی برای تصمیم گیری می شود و اتخاذ تصمیمات و دریافت بازخورد از محیط پیرامون خود تجارب کسب می گردند و رویکرد انسان را نسبت به چالش پیش آمده نغییر می دهد.

دقیقا همین رخداد برای ماشین ها نیز صادق است ، با توسعه الگوریتم های یادگیری ، رایانه ها پس از تصمیم گیری بازخورد را دریافت می نمایند و سیستم یادگیری خود را تقویت می نمایند.

خدمات داده بنیان ایجاد پایگاه داده

خدمات داده بنیان ایجاد پایگاه های داده هوش مصنوعی یادگیری ماشین Theme!

عارضه یابی داده محور

داده های موجود در سازمان ها شناسایی و جمع آوری می گردند و بر اساس مسئله تعریف شده در سازمان تیم مشاور با همکار متخصصین حوزه مورد نظر در سازمان مسئله را توصیف ، تجزیه و تحلیل و پیشبینی (سناریو های محتمل در خصوص اقدامات مقتضی ) می نمایند.

جهت ایجاد تحلیلی کارآمد و اثربخش از رویداد های کسب و کار یمبایست بستر های مناسبی در هوش تجاری ایجاد نمود. هوش تجاری مجموعه از داشبورد ها از پارامتر های مهم هر کسب و کار و شاخص های کلیدی عملکرد است که با می توان با بصری سازی داده ها فرایند تجزیه و تحلیل رویداد های کسب و کار را تا حد بسیار زیادی تسهیل نمود.

فارغ از بکارگیری هر ابزاری جهت تهیه بکار گیری هوش تجاری میبایست مراحل ذیل جهت ایجاد آن تحلیل دیتا بیاموزید طی شود:

• فهم صحیح کسب و کار
• تعریف معیار های اندازه گیری و فرموله کردن آن ها
• تهیه طرح مناسب جمع آوری داده ها
• جمع آوری داده ها
• پاکسازی داده
• انجام محاسبات لازم جهت تهیه فرمول های هر شاخص
• ایجاد داشبورد ها و تعیین پارامتر های پذیرش
• تجزیه ، تحلیل و تصمیم گیری
• تصویب دوره های جمع آوری داده جهت ایجاد حفط فرایند تجزیه و تحلیل

بر اساس مسئله طرح شده توسط سازمان داده ها مدلسازی و دیتابیس های مناسب برای سازمان طراحی می شود و بر اساس رویکرد سازمان نسبت به اتخاذ تصمیم جهت ایجاد پایگاه های داده ، دیتا سرور ها در سازمان یا در بستر ابری (Cloud) ایجاد می شوند.

در سیستم های سنتی حمع آوری داده ، داده ها در فرم هایی (الکترونیکی یا فیزیکی) جمع آوری شده و هر فرایند متناسب با داده های کاربردی فرایند خود اقدام به تهیه فیلد های فرم می نماید و این موضوع باعث با می شود که هر فرایند برای فرایند خود دیتابیسی از داده ها تهیه نماید و جدا از این موضوع که چنین اقدامی بسیار هزینه زا می باشد ، از سویی منجر به عدم یکپارچگی داده های جمع آوری شده می گردد.

یکپارچگی داده ها از این رو حائز اهمیت است که موتور پیش برنده سازمان یک سیستم یکپارچه است و هر اتفاقی در آن منجر به تغییر در گوشه ای دیگر از سیستم خواهد شد و برای تحلیل این سیستم نیز میبایست داده هایی یکپارچه در بستری مناسب و مدلی کارآمد بکار گرفته شود.

در این پروژه ها ، تیم مشاور با همکاری متخصصین مسائل مطرح شده در سازمان اقدام به توصیف ، تحلیل و پیش بینی مسائل نموده و پس از اتخاذ تصمیمات و دریافت بازخورد ها اقدام به توسعه الگوریتم های یادگیری ماشین در موتور های یادگیرنده سازمان می نماید.

بر اساس رویکرد های نوینی چون بینایی کامپیوتر و بینایی ماشین ، موتور های یادگیرنده به سنسور های دریافت سیگنال از محیط متصل شده و داده ها را جمع آوری می نماید و تبدیل به خوراک هایی برای موتور تحلیل دیتا بیاموزید های یادگیرنده سازمان می نماید و بر اساس الگوریتم های یادگیری ماشین تصمیمات ، اقدامات و راهکار ها با درجه بالایی از قطعیت اتخاذ می گردند.

مشاوره تحلیل داده و راهکار های داده محور

با توجه به بروز بودن این راهکار ها در کسب و کارها و صنایع ایران ، سازمان جهت پیاده سازی این رویکرد ها میبایست بر اساس علم روز دنیا و بومی شده متناسب با بستر های خود ، این راهکارها را بکار گیرد.

گروه مشاورین مدیریت نور (مدیرفا) با در اختیار داشتن مشاورین متخصص در حوزه علم داده و تجربه ای پر بار از سال 87 تا کنون با مشاوره در زمینه های استقرار سیستم های مدیریتی در سازمان در کنار شماست تا با پیاده سازی سیستم هایی نوین مطابق با انقلاب صنعتی چهارم پار در عرصه رقابت در میادین جهانی بگذارید.