در دوره آموزش آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل با استفاده از مایکروسافت اکسل، شما یاد خواهید گرفت که چگونه از اکسل در سناریوهای تجاری برای تحلیل داده‌ها استفاده کنید. همچنین یاد خواهید گرفت که چگونه از فرمول‌ها و توابع برای تحلیل داده‌ها بهره ببرید.

به طور خاص، این دوره به شما کمک خواهد کرد تا دانش و مهارت‌های لازم برای آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل با استفاده از مایکروسافت اکسل را کسب کنید و یک گام به سمت تحلیل‌گر مایکروسافت پاور بی‌آی شدن نزدیک‌تر شوید.

پس از اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود:

• داده‌ها را در مایکروسافت اکسل ایجاد کرده و برای تحلیل آماده کنید.
• از فرمول‌ها و توابع رایج در یک برگه کاری استفاده کنید.
• داده‌های اکسل را برای تحلیل در پاور بی‌آی با استفاده از توابع آماده کنید.
   

معرفی آموزش آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل با استفاده از مایکروسافت اکسل

داده‌های خام بدون پردازش و آماده‌سازی صحیح، نمی‌توانند بینش ارزشمندی برای کسب‌وکارها ایجاد کنند. دوره آموزش آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل با استفاده از مایکروسافت اکسل که توسط مایکروسافت در Coursera ارائه شده است، به شما آموزش می‌دهد که چگونه داده‌های خود را برای تحلیل آماده کنید. این دوره به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های کلیدی مانند پاک‌سازی داده‌ها، استفاده از فرمول‌ها و توابع اکسل، و آماده‌سازی داده‌ها برای ابزارهایی مانند Power BI را بیاموزید.

سرفصل‌های آموزش آماده‌سازی داده‌ها در اکسل

این دوره شامل ۴ فصل و ۲۱ جلسه است که در مجموع ۲ ساعت محتوای ویدیویی دارد:

• مبانی اکسل 
• فرمول‌ها و توابع 
• آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل با استفاده از توابع 
• پروژه نهایی و ارزیابی 

هدف از دوره آموزش آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل با استفاده از مایکروسافت اکسل

این دوره با هدف آموزش مهارت‌های لازم برای پاک‌سازی، اصلاح و آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل‌های دقیق‌تر طراحی شده است. پس از گذراندن این دوره، شما قادر خواهید بود:

• داده‌های خام را در اکسل ایجاد و سازماندهی کنید.
• از توابع پرکاربرد اکسل برای پردازش و آماده‌سازی داده‌ها استفاده کنید.
• داده‌های اکسل را برای استفاده در Power BI آماده کنید.
• از تکنیک‌های مختلف برای پاک‌سازی داده‌ها و بهینه‌سازی آن‌ها بهره ببرید.
• در سناریوهای تجاری واقعی از اکسل برای تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌ها استفاده کنید.

آموزش آماده‌سازی داده‌ها با مایکروسافت اکسل مناسب چه افرادی است؟

این دوره برای افرادی که قصد دارند در زمینه تحلیل داده‌ها، هوش تجاری (BI) و گزارش‌گیری سازمانی مهارت کسب کنند، مناسب است. همچنین، مدیران، تحلیلگران کسب‌وکار، دانشجویان و کاربرانی که می‌خواهند مهارت‌های اکسل خود را برای پردازش داده‌ها بهبود دهند، می‌توانند از این دوره بهره‌مند شوند. همچنین در مکتب خونه انواع دوره آموزش اکسل از مقدماتی تا پیشرفته به عنوان مکمل این دوره موجود است. همچنین آموزش اکسل در حسابداری و آموزش فرمول نویسی در اکسل نیز در مکتب خونه از دوره های مهمی محسوب می‌شوند.

کاربرد اکسل در آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل

اکسل یکی از محبوب‌ترین ابزارهای آماده‌سازی داده‌ها است که به کاربران امکان می‌دهد:

• داده‌های خام را پاک‌سازی و استانداردسازی کنند.
• از ابزارهایی مانند Flash Fill و Data Validation برای اصلاح داده‌ها استفاده کنند.
• از توابع شرطی و جستجو مانند IF، VLOOKUP و INDEX/MATCH برای طبقه‌بندی داده‌ها بهره ببرند.
• با استفاده از Power Query داده‌ها را از منابع مختلف ادغام و پردازش کنند.

مراحل و فرآیند آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل

آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل یک فرآیند چند مرحله‌ای است که به بهبود کیفیت داده‌ها و دقت تحلیل‌های آماری کمک می‌کند. این مراحل شامل جمع‌آوری، پاک‌سازی، استانداردسازی و ساختاردهی داده‌ها است. در ادامه، مراحل کلیدی این فرآیند را بررسی می‌کنیم:

۱. جمع‌آوری داده‌ها

• دریافت داده‌ها از منابع مختلف مانند فایل‌های CSV، پایگاه‌های داده، سیستم‌های ERP، APIها و صفحات گسترده.
• ادغام داده‌های مربوط به منابع مختلف برای ایجاد یک مجموعه داده یکپارچه.

۲. پاک‌سازی داده‌ها

• حذف داده‌های تکراری: شناسایی و حذف داده‌های تکراری که می‌توانند تحلیل را مختل کنند.
• برطرف کردن مقادیر گمشده: جایگزینی داده‌های ناقص با مقادیر مناسب یا حذف رکوردهای ناقص.
• اصلاح مقادیر نادرست: تصحیح داده‌های اشتباه مانند فرمت‌های نامعتبر یا داده‌های غیرواقعی.

۳. استانداردسازی و یکپارچه‌سازی داده‌ها

• هماهنگ‌سازی فرمت‌ها (مانند تبدیل تاریخ‌ها به یک قالب استاندارد).
• نرمال‌سازی داده‌ها برای اطمینان از مقایسه‌پذیری بین مقادیر مختلف.
• طبقه‌بندی داده‌ها با استفاده از توابعی مانند IF، VLOOKUP، INDEX/MATCH در اکسل.

۴. ساختاردهی داده‌ها

• سازمان‌دهی داده‌ها در جداول و پایگاه‌های داده برای افزایش خوانایی و کارایی تحلیل.
• ایجاد ارتباط بین داده‌ها با استفاده از ابزارهایی مانند Power Query در اکسل.
• استفاده از Pivot Table برای خلاصه‌سازی و تجزیه و تحلیل سریع داده‌ها.

۵. آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل

• ایجاد فیلترهای مناسب برای استخراج اطلاعات موردنیاز.
• تبدیل داده‌ها به قالب‌های تحلیلی مانند داده‌های دسته‌بندی‌شده، سری‌های زمانی یا داده‌های عددی.
• بررسی نهایی کیفیت داده‌ها با انجام تست‌های اعتبارسنجی.

۶. تحلیل داده‌ها و تصمیم‌گیری

• اجرای فرمول‌ها و توابع تحلیلی برای استخراج بینش‌های کلیدی.
• مصورسازی داده‌ها با نمودارها و داشبوردهای تحلیلی برای ارائه گزارش‌های مدیریتی.
• اتخاذ تصمیمات مبتنی بر داده‌ها و اجرای اقدامات اصلاحی بر اساس یافته‌های تحلیلی.

با دنبال کردن این فرآیند، داده‌های خام به اطلاعات معناداری تبدیل می‌شوند که می‌توانند در بهبود تصمیم‌گیری‌های سازمانی و پیش‌بینی روندهای آینده تأثیر بسزایی داشته باشند.