آموزش آمار و مدل‌سازی با اکسل: قدم به قدم تا تحلیل داده‌های حرفه‌ای 📊
آیا می‌خواهید با اکسل به یک تحلیلگر داده حرفه‌ای تبدیل شوید؟ دوره‌ی آموزش آمار و مدل‌سازی با اکسل، با تدریس کیوان نادی، دقیقاً همان چیزی است که به آن نیاز دارید! این دوره به شما کمک می‌کند تا مفاهیم پیچیده آماری را به زبانی ساده یاد بگیرید و از آن‌ها برای تحلیل داده‌ها در دنیای واقعی استفاده کنید. با ما همراه باشید تا ببینیم این دوره چه چیزهایی برای ارائه دارد. 😎
چرا باید آمار و مدل‌سازی با اکسل را یاد بگیرید؟ 🤔
یادگیری آمار و مدل‌سازی با اکسل به شما کمک می‌کند:
داده‌ها را بهتر درک کنید و الگوهای پنهان آن‌ها را کشف کنید. 🔍
تصمیمات بهتری بر اساس داده‌ها بگیرید. 🧠
مهارت‌های خود را در بازار کار ارتقا دهید. 🚀
مسائل پیچیده را با استفاده از ابزارهای ساده حل کنید. 💡
این دوره، با رویکردی عملی و کاربردی، شما را از سطح مبتدی تا پیشرفته همراهی می‌کند و به شما اطمینان می‌دهد که می‌توانید از آموخته‌های خود در پروژه‌های واقعی استفاده کنید. همین حالا خرید خود را ثبت کنید و وارد دنیای جذاب تحلیل داده شوید!
سرفصل‌های کلیدی دوره آمار و مدل‌سازی با اکسل کیوان نادی 📚
این دوره شامل مباحث زیر است:
مقدمه‌ای بر آمار و مدل‌سازی: آشنایی با مفاهیم پایه و اهمیت آمار در دنیای امروز.
نمونه‌گیری و انواع متغیرها: یادگیری نحوه جمع‌آوری داده‌ها و شناسایی انواع متغیرها.
آمار توصیفی و تحلیل داده‌ی اکتشافی: کشف الگوها و ویژگی‌های داده‌ها با استفاده از آمار توصیفی.
احتمال و توزیع‌های آماری: درک احتمال و توزیع‌های مختلف برای تحلیل‌های دقیق‌تر.
آزمون فرضیه: یادگیری نحوه آزمون فرضیه‌ها و نتیجه‌گیری از داده‌ها.
تحلیل روابط بین متغیرها: بررسی ارتباط بین متغیرها و پیش‌بینی نتایج.
رگرسیون ساده و چندگانه: مدل‌سازی روابط بین متغیرها با استفاده از رگرسیون.
بررسی اثرات تعاملی: تحلیل اثرات متقابل بین متغیرها.
مدل‌سازی با متغیرهای کیفی و ترتیبی: استفاده از متغیرهای کیفی و ترتیبی در مدل‌سازی.
رگرسیون لجستیک و مدل‌های خطی عمومی (GLM): تحلیل‌های پیچیده با استفاده از رگرسیون لجستیک و GLM.
این سرفصل‌ها به شما کمک می‌کنند تا با تسلط کامل بر مفاهیم آماری، به یک تحلیلگر داده حرفه‌ای تبدیل شوید. 🎯 همین حالا خرید خود را ثبت کنید و از این فرصت بی‌نظیر بهره‌مند شوید!
چرا کیوان نادی بهترین انتخاب برای آموزش آمار و مدل‌سازی است؟ 👨🏫
کیوان نادی با داشتن مدرک دکتری روان‌سنجی و روان‌شناسی کمی از دانشگاه کالیفرنیا و کارشناسی آموزش از دانشگاه شهید بهشتی، یک متخصص برجسته در زمینه تحلیل داده و مدل‌سازی آماری است. او تجربه‌ای گسترده در تدریس، مشاوره و تحقیق دارد و می‌تواند مفاهیم پیچیده را به زبانی ساده و قابل فهم آموزش دهد.
سابقه درخشان کیوان نادی شامل:
توسعه‌دهنده برنامه در مدرسه روش و پژوهش در آمریکا 🇺🇸
پژوهشگر در آزمایشگاه نوآوری سنجش 🔬
تدریس تحلیل داده‌های روان‌شناختی 🧠
توسعه مدل‌های اندازه‌گیری پیشرفته مبتنی بر IRT و تحلیل بیزی 📈
مشاوره داده‌محور در شرکت مشاوره‌ای ILIA 💼
تحلیلگر داده، روان‌سنج و مدرس SPSS در دانشگاه شهید بهشتی، RASA و مدارس سمپاد 🏫
با انتخاب کیوان نادی، شما از تجربه‌ی یک متخصص بهره‌مند می‌شوید و مطمئن می‌شوید که بهترین آموزش را دریافت می‌کنید. 😎
15 سوال پرجستجو درباره آمار و مدل‌سازی با اکسل ❓
1. آمار توصیفی چیست و چه کاربردی دارد؟
آمار توصیفی مجموعه‌ای از روش‌ها برای خلاصه کردن و توصیف ویژگی‌های اصلی داده‌ها است. این شامل محاسبه میانگین، میانه، مد، انحراف معیار و رسم نمودارها است. آمار توصیفی به ما کمک می‌کند تا داده‌ها را بهتر درک کنیم و الگوهای موجود در آن‌ها را شناسایی کنیم.
2. رگرسیون چیست و چگونه می‌توان با اکسل انجام داد؟
رگرسیون یک روش آماری برای مدل‌سازی رابطه بین یک متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل است. با استفاده از رگرسیون می‌توان پیش‌بینی کرد که چگونه تغییرات در متغیرهای مستقل بر متغیر وابسته تأثیر می‌گذارد. اکسل ابزارهایی برای انجام رگرسیون خطی و غیرخطی دارد.
3. آزمون فرضیه چیست و چه مراحلی دارد؟
آزمون فرضیه یک روش آماری برای ارزیابی یک ادعا یا فرضیه درباره یک جمعیت است. مراحل آزمون فرضیه شامل تعیین فرضیه صفر و فرضیه مقابل، انتخاب سطح معناداری، محاسبه آماره آزمون، تعیین مقدار احتمال (p-value) و تصمیم‌گیری بر اساس p-value است.
4. توزیع نرمال چیست و چه اهمیتی در آمار دارد؟
توزیع نرمال یک توزیع احتمال پیوسته است که به طور گسترده در آمار استفاده می‌شود. بسیاری از پدیده‌های طبیعی و اجتماعی از توزیع نرمال پیروی می‌کنند. توزیع نرمال به دلیل ویژگی‌های خاص خود، مانند تقارن و تمرکز در اطراف میانگین، در تحلیل‌های آماری بسیار مهم است.
5. چگونه می‌توان با اکسل نمودارهای آماری رسم کرد؟
اکسل ابزارهای متعددی برای رسم نمودارهای آماری دارد، از جمله نمودارهای میله‌ای، نمودارهای خطی، نمودارهای دایره‌ای، نمودارهای پراکندگی و هیستوگرام‌ها. برای رسم نمودارها، کافی است داده‌ها را انتخاب کرده و نوع نمودار مورد نظر را از منوی Insert انتخاب کنید.
6. تحلیل واریانس (ANOVA) چیست و چه کاربردی دارد؟
تحلیل واریانس یک روش آماری برای مقایسه میانگین‌های دو یا چند گروه است. ANOVA به ما کمک می‌کند تا بررسی کنیم که آیا تفاوت‌های مشاهده شده بین میانگین‌ها معنادار است یا خیر. ANOVA در بسیاری از زمینه‌ها، از جمله پزشکی، روان‌شناسی و مهندسی، کاربرد دارد.
7. همبستگی چیست و چگونه می‌توان با اکسل محاسبه کرد؟
همبستگی یک معیار آماری برای اندازه‌گیری شدت و جهت رابطه خطی بین دو متغیر است. ضریب همبستگی بین 1- و 1 متغیر است. اکسل تابعی به نام CORREL دارد که می‌توان از آن برای محاسبه ضریب همبستگی استفاده کرد.
8. چه تفاوتی بین آمار پارامتری و ناپارامتری وجود دارد؟
آمار پارامتری بر اساس فرض‌هایی درباره توزیع داده‌ها (مانند توزیع نرمال) استوار است، در حالی که آمار ناپارامتری نیازی به این فرض‌ها ندارد. آمار ناپارامتری معمولاً برای داده‌هایی که توزیع نرمال ندارند یا دارای مقیاس رتبه‌ای هستند، استفاده می‌شود.
9. چگونه می‌توان با اکسل جدول فراوانی ایجاد کرد؟
برای ایجاد جدول فراوانی در اکسل، می‌توانید از تابع COUNTIF استفاده کنید. این تابع به شما اجازه می‌دهد تا تعداد دفعاتی که یک مقدار خاص در یک محدوده از داده‌ها ظاهر می‌شود را شمارش کنید.
10. خطای استاندارد چیست و چه اهمیتی دارد؟
خطای استاندارد یک معیار برای اندازه‌گیری دقت برآورد یک پارامتر جمعیت است. خطای استاندارد نشان می‌دهد که نمونه‌های مختلف از جمعیت تا چه حد می‌توانند برآورد متفاوتی از پارامتر داشته باشند.
11. چگونه می‌توان با اکسل داده‌ها را استاندارد کرد؟
استاندارد کردن داده‌ها به معنای تبدیل داده‌ها به یک مقیاس مشترک است. یکی از روش‌های استاندارد کردن داده‌ها، محاسبه نمره z (z-score) است. نمره z نشان می‌دهد که هر داده تا چه حد از میانگین فاصله دارد.
12. تحلیل سری زمانی چیست و چه کاربردهایی دارد؟
تحلیل سری زمانی یک روش آماری برای تحلیل داده‌هایی است که در طول زمان جمع‌آوری شده‌اند. تحلیل سری زمانی به ما کمک می‌کند تا الگوها و روندها را در داده‌ها شناسایی کنیم و پیش‌بینی‌های آینده را انجام دهیم.
13. چه تفاوتی بین میانگین، میانه و مد وجود دارد؟
میانگین مجموع تمام داده‌ها تقسیم بر تعداد داده‌ها است.
میانه مقداری است که داده‌ها را به دو قسمت مساوی تقسیم می‌کند.
مد مقداری است که بیشترین فراوانی را در داده‌ها دارد.
14. چگونه می‌توان با اکسل داده‌های پرت را شناسایی کرد؟
داده‌های پرت داده‌هایی هستند که به طور قابل توجهی از سایر داده‌ها فاصله دارند. برای شناسایی داده‌های پرت در اکسل، می‌توانید از روش‌هایی مانند رسم نمودار جعبه‌ای (boxplot) یا محاسبه نمره z استفاده کنید.
15. تحلیل بقا چیست و چه کاربردهایی دارد؟
تحلیل بقا یک روش آماری برای تحلیل مدت زمان تا وقوع یک رویداد است. تحلیل بقا در بسیاری از زمینه‌ها، از جمله پزشکی (تحلیل بقای بیماران)، مهندسی (تحلیل بقای قطعات) و بازاریابی (تحلیل بقای مشتریان)، کاربرد دارد.
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.