Performance Data Analytics and Visualization
يعتبر تحليل بيانات الأداء أحد أهم مراحل عملية التخطيط الاستراتيجي وإدارة الأداء، حيث توفر لمتخذي القرار المعلومات والفهم العميق الازم لإدراك محركات الأداء الرئيسية وتحديد فرص التطوير. ويهدف هذا البرنامج إلى صقل معارف ومهارات المشاركين في تحليل البيانات باستخدام أدوات التحليل الوصفي Descriptive والتشخيصي Diagnostic والتنبؤي Predictive والتوجيهي Prescriptive. كما يشمل البرنامج مهارات استخدام العرض البصري للبيانات لتكون ذات فائدة في دعم اتخاذ قرارات تحسين الأداء. يشمل البرنامج العديد من التطبيقات العملية التي يقوم فيها المشاركون بتحليل البيانات لعدد من الأمثلة في مجالات الصحة والتعليم والسياحة والبلديات والزراعة والأمن.
الفئة المستهدفة
- القيادات الإدارية
- أعضاء مكاتب تحقيق الرؤية
- أعضاء إدارات التخطيط الاستراتيجي
- سفراء الأداء
- أعضاء إدارات إدارات الأداء
- مديري المشاريع
- العاملين في إدارات المراجعة الداخلية
- المهتمين بتحرير تقارير الأداء
- أعضاء إدارات التطوير التنظيمي والجودة
أهداف البرنامج
مع استكمال البرنامج، سيصبح المشارك قادر علي:
- التعرف على الاتجاهات الحديثة في تحليل وعرض البيانات.
- التعرف على المقاييس المختلفة للبيانات ونوع التحليل الملائم لكل منها.
- استخدام مقاييس النزعة المركزية.
- استخدام أدوات التحليل الاستدلالي للتوقع واختبارات الفروض.
- استخدام أساليب الارتباط والانحدار لدراسة العلاقة بين أكثر من متغير.
- إجراء تحليل التباين وتحديد مصادر التباين.
- استخدام معادلات التنبؤ.
- التعرف على الأنواع المختلفة للعرض البصري للبيانات.
- التعرف على أهم تطبيقات تحليل وعرض البيانات.
- استخدام أسلوب سرد القصص باستخدام البيانات.
- MS Power PI في بناء لوحات قياس المؤشرات Dashboards
محتويات البرنامج
- الانحراف Deviation
- الارتباط Correlation
- التصنيف الترتيبي Ranking
- التوزيع Distribution
- التغير عبر الزمن Change over time
- الجزء للكل Part for all
- المقدار Magnitude
- الحيز المكاني Spatial
- التدفق Flow
- استخدام الألوان
- تطوير الانفوجرافيك
- معايير اختيار برامج تحليل البيانات
- البيانات – المعلومات – المعرفة – الحكمة
- دورة تحليل البيانات
- أنواع مقاييس البيانات: الاسمي – الترتيبي – الفترة – النسبة
- التحليل الكمي والكيفي للبيانات Quantitative Vs Qualitative
- أنواع تحليل البيانات حسب الغرض منها:
- التحليل الوصفي Description
- التحليل التشخيصي Diagnostic
- التحليل التنبؤي Predictive
- التحليل التوجيهي Prescriptive
- التحليل الأحادي Univariate
- التحليل المتعدد Multivariate
- المجتمع والعينة Population and Sample
- المعالم والإحصاءات Parameters and Statistics
- البيانات ذات الحجم الكبير Big Data
- مخازن البيانات Data Warehousing
- البيانات المفتوحة Open Data
- تحليلات الأعمال Business Analytics
- تنقيب البيانات Data Mining
- العرض البصري للبيانات Data Visualization
- علماء البيانات Data Scientists
- الإعلام المستند على البيانات Data – Driven Journalism
- مقاييس النزعة المركزية (المنوال Mode – المتوسط الحسابي Average -الوسيط (Median –
- المعدلات Rate
- النسب المئوية Percentage
- المكرر Multiple
- مقاييس التشتت (الانحراف المعياري Standard Deviation التباين Variation
- التقدير الإحصائي Estimation
- اختبارات الفروض Hypothesis Testing
- شكل الانتشار Scatter Diagram
- تحليل الانحدار والارتباط Correlation and Regression Analysis
- معامل التغاير Covariance
- معامل الارتباط الخطي Correlation Coefficient
- الارتباط الجزئي Partial Correlation
- ارتباط الرتب Rank Correlation Coefficient
- معامل الاقتران Coefficient of Association
- تحليل التباين الأحادي ANOVA) One-Way Analysis of Variance)
- تحليل التباين الثنائي ANOVA) Two-Way)
- الانحدار الخطي البسيط Simple Linear Regression
- مصادر التباين Sources of Variations
- تحليل السلاسل الزمنية Time Series Analysis: Forecasting
