آمار و احتمال برای تحلیل کسب‌وکار

آنچه یاد خواهید گرفت:

• یادگیری درباره با اصول اولیه تحلیل کسب‌وکار، گردش کار آن و کاربردهای آمار و احتمال در این حوزه
• یادگیری درباره آمار محاسباتی با پایتون، پانداس، Numpy ،Matplotlib ،Scipy ،Seaborn و Scikit Learn
• یادگیری درباره آمار توصیفی و آمار استنباطی
• یاد بگیرید چگونه میانگین، میانه، مد، جمع، ماکسیمم و مینیمم را محاسبه کنید.
• یاد بگیرید چگونه انحراف معیار، واریانس و محدوده را محاسبه کنید.
• یاد بگیرید چگونه داده را به چارک‌ها تقسیم کنید و داده را با هیستوگرام مصورسازی کنید.
• یاد بگیرید چگونه آزمون فرض و آزمون t انجام دهید.
• یاد بگیرید چگونه بازه اطمینان را محاسبه کنید.
• یاد بگیرید چگونه قیمت خانه‌ها را با رگرسیون خطی پیش‌بینی کنید.
• یاد بگیرید چگونه تفاوت‌های قیمت را با تحلیل واریانس تحلیل کنید.
• یاد بگیرید چگونه احتمال مشترک و احتمال شرطی را محاسبه کنید.
• یاد بگیرید چگونه احتمال را با قضیه بیز محاسبه کنید.
• یاد بگیرید چگونه ارزش مورد انتظار را محاسبه کنید.
• یادگیری درباره توزیع‌های گسسته و پیوسته
• یاد بگیرید چگونه توزیع دوجمله‌ای و توزیع پواسون را محاسبه کنید.
• یاد بگیرید چگونه توزیع نرمال، توزیع یکنواخت و توزیع نمایی را محاسبه کنید.
• یاد بگیرید چگونه تحلیل همبستگی انجام دهید و ضریب همبستگی را محاسبه کنید.
• یاد بگیرید چگونه نرخ ریزش مشتری را با رگرسیون لجستیک پیش‌بینی کنید.

پیش‌نیازهای دوره

• نیازی به تجربه قبلی در تحلیل کسب‌وکار نیست.
• دانش اولیه از آمار

توضیحات دوره

به دوره آمار و احتمال برای تحلیل کسب‌وکار خوش آمدید. این دوره یک راهنمای جامع ریاضیات کسب‌وکار است که برای تحلیلگران داده و تحلیلگران کسب‌وکار طراحی شده است. این دوره مفاهیم آمار و احتمال را از سطح اولیه تا متوسط پوشش می‌دهد و تکنیک‌های محاسباتی را با پایتون و کاربردهای عملی آن‌ها در حوزه تحلیل کسب‌وکار را ارائه می‌دهد. این دوره ترکیبی عالی از آمار و پایتون است که آن را به فرصتی ایده‌آل برای تمرین مهارت‌های تحلیل کسب‌وکار و همچنین تقویت دانش آماری تبدیل می‌کند. در جلسه مقدمه، اصول اولیه تحلیل کسب‌وکار، کاربردهای آمار و احتمال در این حوزه و گردش کار تحلیل کسب‌وکار را یاد خواهید گرفت. سپس، در بخش بعدی، ما اولین درس را آغاز خواهیم کرد که در آن با آمار توصیفی آشنا می‌شوید. این بخش شامل میانگین، میانه، مد، انحراف معیار، محدوده، واریانس و چارک خواهد بود. این مفاهیم ابزارهای بنیادی شما برای خلاصه‌سازی داده، شناسایی الگوها و کسب بینش‌های معنی‌دار در کسب‌وکار هستند.

بعد از آن، در درس دوم، با آمار استنباطی آشنا خواهید شد. این بخش شامل آزمون فرض، بازه اطمینان، تحلیل رگرسیون و تحلیل واریانس خواهد بود. این روش‌ها به شما کمک می‌کنند تا پیش‌بینی‌های مبتنی بر داده انجام دهید و از داده نمونه نتایج کسب کنید. سپس، در درس سوم، اصول احتمال را پوشش خواهیم داد. این بخش مفاهیم کلیدی مانند محاسبه احتمال اولیه، احتمال مشترک، احتمال شرطی، قضیه بیز و ارزش مورد انتظار را معرفی خواهد کرد. این مفاهیم احتمال به شما کمک می‌کنند تا احتمال سناریوها و نتایج مختلف کسب‌وکار را ارزیابی کنید. در درس چهارم، با توزیع‌های احتمال آشنا خواهیم شد. این بخش شامل توزیع‌های گسسته مانند دوجمله‌ای و پواسون و همچنین توزیع‌های پیوسته مانند نرمال، یکنواخت و نمایی خواهد بود. علاوه بر این، کاربردهای عملی آن‌ها در تحلیل کسب‌وکار را بررسی خواهیم کرد.

با یادگیری این مفاهیم، شما قادر خواهید بود عدم قطعیت را مدل‌سازی کنید، الگوها را تحلیل کنید و توزیع‌های احتمال را برای حل مشکلات واقعی کسب‌وکار به کار بگیرید. سپس، در درس پنجم، با تحلیل همبستگی آشنا خواهیم شد؛ به طور خاص، ما قدرت و جهت روابط بین متغیرها را اندازه‌گیری خواهیم کرد. در پایان دوره، تمام مفاهیم آمار و احتمال که یاد گرفته‌اید را در مطالعات موردی واقعی کسب‌وکار اعمال خواهید کرد، جایی که از پایتون برای انجام تحلیل داده، ساخت مدل‌های آماری و محاسبه احتمال برای پیش‌بینی نرخ ریزش مشتری استفاده خواهیم کرد.

اول از همه، قبل از شروع دوره، باید از خود بپرسیم که چرا باید درباره آمار و احتمال یاد بگیریم؟ چرا آن‌ها برای تحلیل کسب‌وکار حیاتی هستند؟ خب، جواب ما این است که آمار و احتمال به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا داده را به طور مؤثر تحلیل کنند، الگوها را شناسایی کنند و روندها را با دقت بیشتری درک کنند. آن‌ها به بهینه‌سازی فرآیندها، پیش‌بینی نتایج آینده و ارزیابی ریسک‌ها کمک می‌کنند و اطمینان حاصل می‌کنند که هر تصمیمی توسط شواهد پشتیبانی می‌شود. با به کارگیری این مفاهیم، کسب‌وکارها می‌توانند کارایی را افزایش دهند، استراتژی‌ها را بهبود بخشند و تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده بهتری داشته باشند.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• تحلیلگران داده که به یادگیری آمار محاسباتی و احتمال علاقه‌مند هستند.
• تحلیلگران کسب‌وکار که به دنبال استفاده از کلان داده برای حل مشکلات پیچیده کسب‌وکار هستند.