مصورسازی داده ها در Power BI

اهداف:

اهمیت مصور سازی داده در کسب و کار ها را می‌توانیم با این جمله درک کنیم: «یک تصویر ارزش هزار کلمه است.»  هر کسب‌ و کاری با تیم‌های مختلفی همکاری دارد. این تیم‌ ها متشکل از متخصصانی هستند که هرکدام، داده‌هایی از مشتریان و مخاطبان دارند. این داده‌ها اغلب در قالب اسناد متنی به مدیران سازمان و رهبران تیم‌ ارائه می‌شوند؛ فرمت محتوایی که نیاز به صرف زمان زیاد برای مطالعه و درک دارد. از طرفی دیگر، گاهی به‌دلیل حجم کاری بالا و کمبود زمان، این افراد قادر به استخراج اطلاعات از داده‌های خام و تبدیل آن‌ها به راهکار های سازمانی ارزشمند نیستند.

اهمیت مصورسازی به کمک کارشناسان هوش تجاری یا افراد فعال در زمینه Data Visualization آمده و این هدف را محقق می‌کند؛ چراکه تصاویر و گرافیک‌ می‌توانند متن را تکمیل کنند. این موضوع زمانی که درحال ارائه اطلاعات به تیم‌های فروش، بازاریابی، مدیران عامل، سرمایه‌گذاران و… هستید، اهمیت بسیار بیشتری پیدا می‌کند. علاوه‌بر این، کسب‌وکارها می‌توانند با مصورسازی داده به اهداف زیر دست پیدا کنند:

• جداسازی عوامل مؤثر بر رفتار مشتری و اندازه‌گیری هرکدام از آن‌ها
• صرف هزینه بسیار کم برای توسعه محصولات، خدمات یا سرویس‌ها
• شناسایی محصولات و خدمات ناکارآمد
• افزایش اثربخشی داده‌ها برای توجیه سرمایه‌گذاران 
• قراردادن محصولات و خدمات مناسب در بهترین زمان و در مقابل مشتریان بالقوه
• پیش‌بینی حجم فروش یا درآمد هر محصول، خدمات یا سرویس

ماژول ۱: مبانی محاسبات علمی و پایتون

• مروری بر خطاهای عددی (گرد کردن، برش) و نمایش اعداد اعشاری در کامپیوتر
• معرفی محیط Jupyter Notebook و Anaconda
• ساختارهای داده پایه در پایتون (لیست، دیکشنری) و توابع

ماژول ۲: محاسبات ماتریسی با NumPy

• آشنایی با آرایه (Array) در NumPy به عنوان قلب محاسبات عددی
• برش (Slicing)، برداری‌سازی (Vectorization) و عملیات‌های ریاضی روی آرایه‌ها
• جبر خطی: حل دستگاه معادلات، معکوس ماتریس و مقدار ویژه (Eigenvalue)

ماژول ۳: حل مسائل ریاضی با SciPy

• بهینه‌سازی (Optimization): پیدا کردن ریشه توابع (Root Finding) و کمینه‌سازی توابع
• درون‌یابی (Interpolation): تخمین مقادیر بین داده‌های تجربی
• انتگرال‌گیری عددی: محاسبه سطح زیر منحنی به روش ذوزنقه یا سیمپسون
• معادلات دیفرانسیل: حل عددی معادلات ساده و مدل‌های فیزیکی (مثل نوسانگر هماهنگ) با روش رانگ-کوتا

ماژول ۴: ورودی/خروجی داده و مصورسازی

• کار با فایل‌های CSV/Excel و خواندن داده‌های خام با Pandas
• مصورسازی (Visualization) با Matplotlib: رسم نمودارهای خطی، پراکندگی، سه بعدی و هیستوگرام برای تحلیل داده‌ها

ماژول ۵: تحلیل داده و آمار مقدماتی

• محاسبه میانگین، واریانس و انحراف معیار
• معرفی به توزیع‌های آماری (گاوسی، پواسون) و رگرسیون خطی (Fitting)

ماژول ۶ (پیشرفته): شبیه‌سازی و بهینه‌سازی کد

• تکنیک‌های Parallelization و شتاب‌دهی کد برای مدل‌سازی‌های بزرگ
• پروژه نهایی: حل یک مسئله واقعی (مثل شبیه‌سازی حرکت سیال یا تحلیل سری‌های زمانی مالی)

اعضای هیأت علمی  دانشجویان  دانش ‏آموختگان دانشگاهی