هل أعجبتك المعاينة؟
هذا هو الدرس الأول المجاني. احصل على وصول كامل — اطلب عرضًا تجريبيًا أو سجّل الدخول.
هل أعجبتك المعاينة؟
هذا هو الدرس الأول المجاني. احصل على وصول كامل — اطلب عرضًا تجريبيًا أو سجّل الدخول.
فهم العلاقات بين البيانات أمر ضروري كي تتمكن من الاعتماد على المعلومات التي تجمعها في اتخاذ القرارات. بينما قد لا تجد علاقات ارتباط بين البيانات في كل مرة، في حالة وجود علاقات ارتباط، يمكنك استغلال البيانات في تحديد التغييرات الضرورية التي عليك تنفيذها في شركتك لزيادة أرباحك. لتحقيق أقصى استفادة من البيانات، من المهم أن تدرك أن العلاقات بين المخططات والرسوم البيانية المختلفة قد تكشف التوجهات والأنماط في شركتك أو مجالك. بمعرفة هذه التوجهات والأنماط ستتمكن من اتخاذ قرارات أفضل لتنجح شركتك في المستقبل.
في هذه الدورة التدريبية عن الارتباط، ستتعرف على الارتباطات والتوزيعات، وعلاقتها بالمعلومات التي نحصل عليها من المتغيرات وتحليل الرسوم البيانية. سنتناول في هذه الدورة طرق تمثيل البيانات، مثل الجداول المتقاطعة ومخططات التشتت، مما يسمح لك بتقييم العلاقات بين نقاط البيانات. ولأن التعامل مع مجموعات البيانات كاملة قد يكون عملية صعبة ومعقدة، سنرى أيضاً كيف مدى كفاءة توزيعات العينات في تمثيل المجموعات الفرعية من مجموعات البيانات.
يتناول هذا المقرر حول الارتباط الارتباطاتِ والتوزيعاتِ وكيفية ارتباطها بالمعلومات المُجمَّعة من خلال تحليل الرسوم البيانية والمتغيرات. ويستعرض أساليب تصوير البيانات كالجداول المتقاطعة والمخططات المبعثرة، ويتناول كيف تُمثّل توزيعات العينات بفعالية مجموعة فرعية من مجتمع بيانات كامل.
نعم. من بين أهداف التعلم التعرف على الفرق بين الارتباط والسببية، ويتضمن المقرر درساً بعنوان "الارتباط ليس سببية".
وفقاً للمقرر، يمكن استخدام البيانات المترابطة لتحديد أماكن الحاجة إلى تغييرات أو أماكن إمكانية تحقيق أرباح أكبر، كما يساعد الوعي بالاتجاهات والأنماط على اتخاذ قرارات أفضل لصالح النجاح المستقبلي لشركتك.
الدروس هي: مقدمة؛ والجداول المتقاطعة والمخططات المبعثرة؛ والارتباط ليس سببية؛ وتوزيعات العينات؛ والمقارنات المتعددة؛ واختبار المعرفة.
لأن التعامل مع مجتمع بيانات كامل قد يكون أمراً معقداً، يتناول المقرر كيف يُعدّ استخدام توزيع العينة أسلوباً فعّالاً لتمثيل مجموعة فرعية من مجتمع البيانات الكامل.