Excel لتحليل البيانات – من الجداول إلى الرؤى المتقدمة

شهادة متضمنة

تدريب بقيادة خبراء

تعلم تطبيقي

دعم في التسجيل

أيام

5 أيام

اللغة

العربية والإنجليزية

ملخص الدورة

اطلب الجدول وعرض السعر

لا يوجد دفع إلكتروني مفتوح لهذه الدورة حالياً. يمكن لفريقنا إرسال عرض السعر المناسب لك.

تاريخ البدء

مرن / متاح دائماً

الشهادة

شهادة معتمدة

أيام

5 أيام

يصلكم العرض عبر البريد وبوابة العملاء

استفسر عبر واتساب

تفاصيل الدورة

نظرة عامة

تُعد دورة "Excel لتحليل البيانات – من الجداول إلى الرؤى المتقدمة" برنامجًا تدريبيًا شاملاً يهدف إلى تمكين المشاركين من استخدام Microsoft Excel كأداة قوية لتحليل البيانات، بدءًا من المهارات الأساسية (الصيغ، الدوال، التنسيق الشرطي) إلى المستويات المتقدمة (الجداول المحورية (PivotTables)Power Query (Get & Transform)Power Pivot النمذجة و DAX)، التحليلات الإحصائية (Descriptive StatisticsRegressionWhat-If Analysis)، ومكتبة أدوات التحليل (Analysis ToolPak). Excel هو أكثر أدوات تحليل البيانات استخدامًا في العالم، ويظل ضروريًا لكل محلل بيانات أو محاسب أو مدير

تنتقل الدورة بالمشارك من مجرد إدخال البيانات في خلايا، إلى استيراد البيانات من مصادر متعددة (ملفات نصية، قواعد بيانات، صفحات ويب)، وتنظيفها وتحويلها باستخدام Power Query، وإنشاء نماذج بيانات باستخدام Power Pivot بما في ذلك إنشاء علاقات ومقاييس DAX)، وإنشاء تقارير ولوحات معلومات تفاعلية باستخدام PivotTables و PivotCharts، وأدوات التصور المتقدمة (مخططات متخصصة، شرائح، خطوط زمنية). كما تغطي الدورة التحليلات الإحصائية الأساسية (المتوسط، الوسيط، الانحراف المعياري، التوزيعات التكرارية، معامل الارتباط، الانحدار الخطي البسيط والمتعدد)، واستخدام أدوات تحليل السيناريوهات (Goal SeekData TablesSolver). تم تصميم البرنامج ليكون تطبيقيًا بنسبة 70%، مع تمارين عملية على مجموعات بيانات حقيقية (مالية، مبيعات، موارد بشرية، عمليات)

الأهداف

أهداف البرنامج

بنهاية هذه الدورة، سيكون المشارك قادرًا على:

استيراد البيانات من مصادر متعددة إلى Excel – استيراد بيانات من ملفات نصية (CSVTXT)، قواعد بيانات (SQL ServerAccess)، صفحات ويب، وملفات Excel أخرى
تنظيف وتحويل البيانات باستخدام Power Query Editor – استخدام Power Query لإزالة التكرارات، تغيير أنواع البيانات، دمج الجداول، إلحاق الجداول، إنشاء أعمدة شرطية، وإلغاء دمج الأعمدة (Unpivot).
تحليل البيانات باستخدام الجداول المحورية (PivotTables) والرسوم البيانية المحورية (PivotCharts) – إنشاء PivotTables لتلخيص البيانات وتجميعها وتصفيتها وتقسيمها إلى صفحات. إنشاء PivotCharts لتصور الملخصات. إضافة شرائح (Slicers) وخطوط زمنية (Timelines) للتفاعل
بناء نماذج بيانات باستخدام Power Pivot – إنشاء علاقات بين جداول متعددة في Power Pivot، وإنشاء أعمدة محسوبة ومقاييس (Measures) باستخدام لغة DAX مشابهة ل Power BI).
تطبيق التحليلات الإحصائية الأساسية والمتقدمة – حساب مقاييس النزعة المركزية والتشتت باستخدام دوال Excel (AVERAGEMEDIANSTDEV) وباستخدام Analysis ToolPak. إجراء تحليل الانحدار الخطي البسيط والمتعدد (Regression)، وتحليل الارتباط (Correlation).
استخدام أدوات تحليل السيناريوهات (What-If Analysis) – استخدام Goal Seek لإيجاد المدخلات المطلوبة لتحقيق نتيجة مستهدفة. استخدام Data Tables لتحليل تأثير تغيير متغير واحد أو اثنين على النتيجة. استخدام Solver لحل مشكلات التحسين (Optimization) تخصيص الموارد، المزيج الإنتاجي.

الفئة المستهدفة

يستهدف هذا البرنامج التدريبي الفئات التالية:

محللو البيانات (Data Analysts) ومحللو الأعمال (Business Analysts) في جميع القطاعات
المحاسبون (Accountants) والمراجعون (Auditors).
محللو المبيعات والتسويق والعمليات والموارد البشرية
المدراء وقادة الفرق الذين يحتاجون إلى تحليل البيانات واتخاذ القرارات
طلاب وخريجو الجامعات في تخصصات إدارة الأعمال، المحاسبة، الهندسة، الاقتصاد، والإحصاء
أي شخص يرغب في تطوير مهاراته في تحليل البيانات باستخدام Excel.

الكفاءات

الكفاءات الأساسية

استيراد وتنظيف البيانات باستخدام Power Query

استيراد 3 ملفات CSV أو Excel ذات تنسيقات مختلفة، وتنظيفها (إزالة الصفوف الفارغة، توحيد التواريخ، استبدال القيم المفقودة، إلغاء دمج الأعمدة) وتحويلها إلى جدول واحد نظيف جاهز للتحليل

إنشاء تقرير تحليلي باستخدام PivotTables متعددة

إنشاء 3 PivotTables على الأقل من نفس مصدر البيانات (PivotCache)، مع إضافة Slicers مترابطة لتغيير التصفية في جميع الجداول والرسوم البيانية في وقت واحد

إنشاء نموذج بيانات في Power Pivot بعلاقات ومقاييس DAX

إنشاء علاقات بين جداول (العملاء، المنتجات، المبيعات) في Power Pivot، وكتابة مقياس DAX لحساب إجمالي المبيعات، ومقياس آخر لحساب إجمالي المبيعات لنفس الفترة من العام الماضي

إجراء تحليل الانحدار الخطي (Regression)

استخدام Analysis ToolPak لإجراء انحدار خطي بسيط (متغير مستقل واحد) ومتعدد (متغيرين مستقلين على الأقل)، وتفسير المخرجات (R-squaredP-valueCoefficients).

استخدام Solver لتحسين مزيج إنتاجي

بناء نموذج Solver لمشكلة تحسين (تعظيم الربح أو تقليل التكلفة) مع قيود (الموارد، الطلب)، وتشغيل Solver واستخراج الحل الأمثل

بناء لوحة معلومات تفاعلية (Interactive Dashboard)

تصميم لوحة معلومات متكاملة في ورقة Excel واحدة تحتوي على: بطاقات KPIsPivotChartsSlicers، وأزرار التنقل، مع تنسيق احترافي

رحلة التعلم

محتوى البرنامج

مقدمة المحاور المتقدمة للبرنامج

تصميم البرنامج ومدته

تم تصميم الدورة على مدى 5 أيام (25 ساعة تدريبية)

اليوم الأول: أساسيات Excel لتحليل البيانات (مراجعة سريعة) واستيراد البيانات

مراجعة أساسيات Excel لتحليل البيانات

(1) مراجع الخلايا (Cell References): نسبية (Relative)، مطلقة (Absolute)، مختلطة (Mixed)، مرجع عبر الأوراق (3D Reference). (2) الصيغ الأساسية: الجمع، الطرح، الضرب، القسمة، (SUMAVERAGECOUNTCOUNTAMAXMIN). (3) النطاقات المسماة (Named Ranges): إنشاء واستخدام النطاقات المسماة في الصيغ لتحسين الوضوح. (4) تنسيق البيانات كجدول (Format as Table): لتمكين التوسع التلقائي للصيغ والتصفية

استيراد البيانات من مصادر مختلفة

(1) من ملفات نصية (CSVTXT): استخدام "Get Data" ← "From Text/CSV"، تحديد المحدد (CommaTabSemicolon)، معالجة الترميز (UTF-8). (2) من قواعد بيانات (SQL ServerAccess): "Get Data" ← "From Database" ← "From SQL Server Database"، كتابة استعلام SQL أو اختيار الجداول. (3) من صفحات الويب (Web): "Get Data" ← "From Web"، إدخال عنوان URL، اختيار الجدول المناسب. (4) من مجلد (Folder): دمج جميع ملفات CSV في مجلد واحد باستخدام "Get Data" ← "From Folder".

مقدمة في Power Query Editor (Get & Transform)

الوصول إلى Power Query من خلال "Data" ← "Get Data" ← "Launch Power Query Editor". الواجهة: قائمة الاستعلامات (Queries)، أشرطة الأدوات، معاينة البيانات، خطوات التطبيق (Applied Steps). العمليات الأساسية: إزالة الصفوف العلوية/السفلية، إزالة الصفوف الفارغة، إزالة الأعمدة، تغيير نوع البيانات

تنظيف البيانات الأساسي في Power Query

(1) استبدال القيم (Replace Values): استبدال "N/A" ب 0، استبدال "Null" بقيمة محددة. (2) إزالة التكرارات (Remove Duplicates): إزالة الصفوف المكررة بناءً على عمود واحد أو عدة أعمدة. (3) تقسيم الأعمدة (Split Column): تقسيم عمود الاسم الكامل إلى اسم أول واسم عائلة (بفاصل مسافة). (4) دمج الأعمدة (Merge Columns): دمج الاسم الأول والاسم الأخير مع فاصل. (5) إضافة أعمدة شرطية (Conditional Column): If-Then-Else مثال: إذا كانت المبيعات > 1000 ف "عالية"، وإذا كانت > 500 ف "متوسطة"، وإلا "منخفضة").

تطبيق عملي (ورشة عمل) – استيراد وتنظيف بيانات مبيعات عملاء من 3 ملفات

المطلوب: (1) استيراد ملف "عملاء.csv"، ملف "منتجات.xlsx"، ملف "مبيعات.txt" إلى Power Query. (2) تنظيف كل ملف: إزالة الصفوف الفارغة، إزالة التكرارات، تغيير أنواع البيانات إلى صحيحة. (3) إنشاء عمود "Category" شرطي في ملف المبيعاتبناءً على العمود "Amount"). (4) دمج جداول العملاء والمنتجات مع جدول المبيعات بناءً على المعرفات. (5) تحميل الجدول النهائي إلى ورقة Excel جديدة

اليوم الثاني: الجداول المحورية (PivotTables) والرسوم البيانية المحورية (PivotCharts)

مقدمة في PivotTables

ما هي PivotTable؟ أداة لتلخيص وتحليل كميات كبيرة من البيانات ديناميكيًابناء PivotTable: تحديد نطاق البيانات (Range/Table)، اختيار حقول الصفوف (Rows)، والأعمدة (Columns)، والقيم (Values)، والمرشحات (Filters).

تخصيص PivotTables

(1) تغيير طريقة التلخيص (Summarize Values By): SumCountAverageMaxMinProduct. (2) تنسيق الأرقام (Number Format): عملة، نسبة مئوية، عدد منازل عشرية. (3) العرض ك (Show Values As): % من الإجمالي العام، % من العمود، % من الصف، الفرق عن السابق، الفرق عن القيمة المحددة. (4) التجميع (Grouping): تجميع التواريخ (سنوات، أرباع، أشهر)، تجميع الأرقام (فئات عمرية). (5) إضافة الصفوف والأعمدة الفرعية

التصفية والفرز والشرائح (Slicers) والخطوط الزمنية (Timelines)

(1) المرشحات (Filters): على مستوى PivotTable، أو على الحقول. (2) الشرائح (Slicers): زر تفاعلي لتصفية بيانات PivotTable بسهولة. ربط Slicer واحد بأكثر من PivotTable. (3) الخطوط الزمنية (Timelines): أداة تفاعلية لتصفية التواريخ (سنة، ربع، شهر، يوم). (4) الفرز (Sorting): تصاعدي، تنازلي، فرز مخصص

الرسوم البيانية المحورية (PivotCharts)

(1) إنشاء PivotChart: من علامة تبويب PivotTable Analyze أو من قائمة إدراج (Insert) ← PivotChart. (2) أنواع PivotCharts: عمودي، خطي، دائري، شريطي، مساحي، وخطي-عمودي. (3) ربط PivotChart ب Slicers. (4) تنسيق PivotChart.

جداول Pivot متعددة من نفس مصدر البيانات (PivotCache)

مفهوم PivotCache: ذاكرة تخزين مؤقتة للبيانات المصدرإنشاء PivotTable ثانية من نفس المصدر دون إعادة تحميل البيانات مشاركة Slicer بين PivotTables مختلفة

تطبيق عملي (ورشة عمل) – بناء لوحة تحليل مبيعات تفاعلية

المطلوب: (1) إنشاء PivotTable تعرض إجمالي المبيعات حسب المنتج والشهر. (2) إنشاء PivotChart خطي يوضح اتجاه المبيعات الشهرية. (3) إنشاء PivotTable ثانية تعرض إجمالي المبيعات حسب المنطقة. (4) إضافة Slicer للتصفية حسب المنطقة وربطه مع كل من PivotTable الأولى والثانية و PivotChart. (5) إضافة Timeline للتصفية حسب التاريخ. (6) تنسيق PivotTables و PivotCharts و Slicers بشكل احترافي على ورقة واحدة (Dashboard).

اليوم الثالث: Power Pivot والنمذجة باستخدام DAX

مقدمة في Power Pivot

ما هو Power Pivot؟ إضافة (Add-in) في Excel تسمح بإنشاء نماذج بيانات علائقية بملايين الصفوف، واستيراد البيانات من مصادر متعددة، وإنشاء علاقات، واستخدام لغة DAX. تمكين Power Pivot: ملف ← خيارات ← الإضافات ← COM Add-ins ← Microsoft Power Pivot for Excel.

إضافة البيانات إلى Power Pivot

(1) استيراد الجداول من أوراق Excel الحالية (إضافة إلى نموذج البيانات). (2) استيراد من مصادر خارجية (قواعد البيانات، ملفات نصية، خدمات تحليلية). (3) عرض إدارة Power Pivot (Power Pivot Window).

إنشاء العلاقات بين الجداول في Power Pivot

في طريقة عرض الرسم التخطيطي (Diagram View): سحب وإفلات الحقول لإنشاء علاقات (One-to-Many). تحديد الجداول المرجعية (البعد) وجداول الحقائق

الأعمدة المحسوبة (Calculated Columns) في Power Pivot

إنشاء عمود جديد باستخدام صيغ DAX. الفرق بين الأعمدة المحسوبة في Power Pivot والأعمدة المحسوبة في Excel العادي. أمثلة: =YEAR('Sales'[OrderDate])=RELATED('Products'[ProductName])

المقاييس (Measures) في Power Pivot

إنشاء مقاييس باستخدام DAX. الفرق بين المقياس والعمود المحسوب: المقياس ديناميكي حسب سياق التصفيةأمثلة على مقاييس: Total Sales = SUM('Sales'[Amount])Total Quantity = SUM('Sales'[Qty])Avg Sales = AVERAGE('Sales'[Amount])Total Sales LY = CALCULATE(SUM('Sales'[Amount])SAMEPERIODLASTYEAR('Date'[Date]))

إدراج PivotTable من Power Pivot

استخدام Power Pivot ك "مصدر بيانات" ل PivotTable أقوى من PivotTable العادي. إنشاء PivotTable من نموذج Power Pivot مباشرة

تطبيق عملي (ورشة عمل) – بناء نموذج Power Pivot لمبيعات متعددة الجداول

المطلوب: (1) إضافة جداول (المبيعات، العملاء، المنتجات، التقويم) إلى نموذج Power Pivot. (2) إنشاء العلاقات المناسبة بين الجداول. (3) إنشاء الأعمدة المحسوبة: السنة والربع والشهر من جدول التقويم. (4) إنشاء المقاييس: إجمالي المبيعات، إجمالي الكمية، متوسط قيمة الطلب، إجمالي المبيعات في العام الماضي. (5) إنشاء PivotTable من Power Pivot تعرض المبيعات حسب المنتج والسنة، مع إضافة مقياس نمو المبيعات

اليوم الرابع: التحليلات الإحصائية وأدوات التحليل المتقدمة (Analysis ToolPakWhat-IfSolver)

الإحصاء الوصفي باستخدام الدالات و Analysis ToolPak

(1) دوال Excel الإحصائية: AVERAGEMEDIANMODEMINMAXQUARTILEPERCENTILESTDEV.PSTDEV.SVAR.PVAR.S. (2) تمكين Analysis ToolPak: ملف ← خيارات ← الإضافات ← Excel Add-ins ← Analysis ToolPak. (3) أداة الإحصاء الوصفي (Descriptive Statistics): توليد تقرير شامل (المتوسط، الوسيط، الانحراف المعياري، التباين، التفرطح، الالتواء، المدى، الحد الأدنى، الحد الأقصى، المجموع، العدد). تطبيق على بيانات رواتب الموظفين

تحليل الارتباط (Correlation)

مفهوم الارتباط: قوة واتجاه العلاقة الخطية بين متغيرين. معامل الارتباط (r) من -1 إلى +1حساب معامل الارتباط في Excel: دالة CORREL، أو أداة Correlation من Analysis ToolPak. تفسير النتائج: r > 0.7 علاقة قوية إيجابية، r < -0.7 علاقة قوية سلبية، r قريب من 0 لا علاقة خطية. تطبيق على بيانات المبيعات والإعلانات

تحليل الانحدار الخطي (Regression Analysis)

الانحدار الخطي البسيط (Simple Linear Regression): متغير مستقل واحدالانحدار الخطي المتعدد (Multiple Linear Regression): متغيرين مستقلين أو أكثرأداة Regression في Analysis ToolPak. تفسير المخرجات: (1) R Square معامل التحديد: النسبة المئوية للتباين في المتغير التابع الذي يفسره المتغير (المتغيرات) المستقلة. (2) P-value: مستوى الأهمية (إذا كانت P-value < 0.05، فإن المتغير المستقل له تأثير ذو دلالة إحصائية). (3Coefficients المعاملات: معادلة الانحدار (Y = a + b1*X1 + b2*X2 + ...). (4) Residuals البواقي: تحليلها للتحقق من افتراضات الانحدار. تطبيق على التنبؤ بالمبيعات بناءً على الإنفاق الإعلاني

أدوات تحليل السيناريوهات (What-If Analysis)

(1) Goal Seek: تحديد قيمة المدخلات المطلوبة لتحقيق نتيجة مستهدفة في صيغة واحدة. مثال: ما حجم المبيعات المطلوب لتحقيق ربح مستهدف معين؟ (2) Data Tables جدول البيانات: تحليل تأثير تغيير متغير واحد (One-Variable Data Table) أو متغيرين (Two-Variable Data Table) على نتيجة صيغة. مثال: كيف يتغير صافي الربح بتغير سعر البيع (متغير واحد) أو بتغير سعر البيع وحجم المبيعات معًا (متغيرين). (3) Scenario Manager مدير السيناريوهات: إنشاء وحفظ وتلخيص سيناريوهات متعددة (متفائل، واقعي، متشائم) لتغيير مجموعة من المدخلات

Solver الأداة المساعدة لحل المشكلات

تمكين Solver: إضافات Excel ← Solver Add-in. مشكلات التحسين (Optimization): (1) تعيين الهدف (Set Objective): خلية تحتوي على الصيغة التي نريد تعظيمها (الربح) أو تقليلها (التكلفة). (2) المتغيرات (By Changing Variable Cells): الخلايا التي يمكننا تغييرها (كمية الإنتاج من كل منتج). (3) القيود (Constraints): حدود على الموارد (مواد خام، وقت عمل، سعة تخزين). (4) اختيار طريقة الحل (Solving Method): LP Simplex للنماذج الخطيةGRG Nonlinear للنماذج غير الخطيةEvolutionary للنماذج المعقدة. تطبيق عملي: مشكلة مزيج الإنتاج لتعظيم الربح بموارد محدودة

تطبيق عملي (ورشة عمل) – تحليل انحدار لمبيعات وسيناريوهات Goal Seek

المطلوب: (1) باستخدام بيانات المبيعات التاريخية (الإنفاق الإعلاني على التلفزيون والإنترنت، والمبيعات الشهرية)، إجراء تحليل انحدار متعدد لتقدير معادلة التنبؤ. (2) تفسير النتائج: R SquareP-value لكل متغير. (3) استخدام Goal Seek لتحديد الإنفاق الإعلاني على التلفزيون اللازم لتحقيق مبيعات مستهدفة (بافتراض ثبات الإنفاق على الإنترنت). (4) استخدام Data Table لتحليل تأثير الإنفاق على التلفزيون والإنترنت على المبيعات في نفس الوقت

اليوم الخامس: لوحات المعلومات المتقدمة، دمج الأدوات، ومشروع نهائي

تصميم لوحات المعلومات المتقدمة (Advanced Dashboards)

(1) استخدام عناصر التحكم في النماذج (Form Controls): مربع الاختيار (Check Box)، زر الخيار (Option Button)، شريط التمرير (Scroll Bar)، مربع القائمة المنسدلة (Combo Box). ربط عناصر التحكم ب PivotTables و PivotCharts باستخدام الصيغ والماكرو البسيطة. (2) إنشاء مقاييس ديناميكية (Dynamic KPIs) تتغير بناءً على اختيارات المستخدم. (3) دمج PivotTables من Power Pivot مع PivotTables عادية

مراجعة شاملة – دمج Power Query + Power Pivot + PivotTables + Dashboard

مثال متكامل: (1) استيراد بيانات مبيعات من 4 ملفات CSV باستخدام Power Query وتنظيفها. (2) تحميل البيانات إلى Power Pivot وإنشاء علاقات مع جدول التقويم. (3) إنشاء مقاييس DAX في Power Pivot. (4) إنشاء PivotTables و PivotCharts من Power Pivot. (5) تصميم لوحة معلومات تفاعلية باستخدام Slicers و Timelines و Form Controls.

دراسة حالة شاملة (مشروع نهائي)

السيناريو: شركة بيع بالتجزئة تريد تحليل بيانات مبيعاتها لمدة 3 سنواتملفات CSV للمبيعات، المنتجات، الفروع، التقويم. المطلوب من المشاركين (فرق عمل صغيرة): (1) استيراد البيانات وتنظيفها باستخدام Power Query. (2) بناء نموذج بيانات في Power Pivot (علاقات، أعمدة محسوبة، مقاييس). (3) تحليل الأداء: إجمالي المبيعات حسب الفرع، حسب المنتج، حسب الشهر. (4) تحليل الانحدار لتحديد تأثير سعر المنتج على الكمية المباعة. (5) بناء لوحة معلومات (Dashboard) تفاعلية تحتوي على: بطاقات KPIs، مخططات PivotChartSlicersTimeline، ورسم بياني للتنبؤ (استخدام خط الاتجاه). (6) تقديم تحليل وتوصيات (عرض تقديمي 10 دقائق)

اختبار ختامي ومراجعة الدورة الثالثة

أسئلة موضوعية قصيرة حول المفاهيم الأساسية (Power QueryPivotTablesDAXRegressionSolver). مراجعة أبرز النقاط في الأيام الخمسة

ملخص التسجيل

تسجيل آمن في الدورة

اطلب الجدول وعرض السعر

لا يوجد دفع إلكتروني مفتوح لهذه الدورة حالياً. يمكن لفريقنا إرسال عرض السعر المناسب لك.

اسم الشركة

الاسم الكامل

البريد الإلكتروني

رقم الهاتف

+966

المقاعد

المنصب الوظيفي / المسمى

مكان التدريب المفضل

نوع الشهادة المطلوبة

عدد الدورات المطلوبة

التاريخ المتوقع لعقد الدورة

رسالة (اختياري)

تحقق أمني سريع — أكمله لتفعيل الإرسال

يصلكم العرض عبر البريد وبوابة العملاء

استفسر عبر واتساب

Excel لتحليل البيانات – من الجداول إلى الرؤى المتقدمة

شهادة متضمنة

تدريب بقيادة خبراء

تعلم تطبيقي

دعم في التسجيل

أيام

5 أيام

اللغة

العربية والإنجليزية

نظرة عامة

أهداف البرنامج

بنهاية هذه الدورة، سيكون المشارك قادرًا على:

استيراد البيانات من مصادر متعددة إلى Excel – استيراد بيانات من ملفات نصية (CSVTXT)، قواعد بيانات (SQL ServerAccess)، صفحات ويب، وملفات Excel أخرى
تنظيف وتحويل البيانات باستخدام Power Query Editor – استخدام Power Query لإزالة التكرارات، تغيير أنواع البيانات، دمج الجداول، إلحاق الجداول، إنشاء أعمدة شرطية، وإلغاء دمج الأعمدة (Unpivot).
تحليل البيانات باستخدام الجداول المحورية (PivotTables) والرسوم البيانية المحورية (PivotCharts) – إنشاء PivotTables لتلخيص البيانات وتجميعها وتصفيتها وتقسيمها إلى صفحات. إنشاء PivotCharts لتصور الملخصات. إضافة شرائح (Slicers) وخطوط زمنية (Timelines) للتفاعل
بناء نماذج بيانات باستخدام Power Pivot – إنشاء علاقات بين جداول متعددة في Power Pivot، وإنشاء أعمدة محسوبة ومقاييس (Measures) باستخدام لغة DAX مشابهة ل Power BI).
تطبيق التحليلات الإحصائية الأساسية والمتقدمة – حساب مقاييس النزعة المركزية والتشتت باستخدام دوال Excel (AVERAGEMEDIANSTDEV) وباستخدام Analysis ToolPak. إجراء تحليل الانحدار الخطي البسيط والمتعدد (Regression)، وتحليل الارتباط (Correlation).
استخدام أدوات تحليل السيناريوهات (What-If Analysis) – استخدام Goal Seek لإيجاد المدخلات المطلوبة لتحقيق نتيجة مستهدفة. استخدام Data Tables لتحليل تأثير تغيير متغير واحد أو اثنين على النتيجة. استخدام Solver لحل مشكلات التحسين (Optimization) تخصيص الموارد، المزيج الإنتاجي.

الفئة المستهدفة

يستهدف هذا البرنامج التدريبي الفئات التالية:

محللو البيانات (Data Analysts) ومحللو الأعمال (Business Analysts) في جميع القطاعات
المحاسبون (Accountants) والمراجعون (Auditors).
محللو المبيعات والتسويق والعمليات والموارد البشرية
المدراء وقادة الفرق الذين يحتاجون إلى تحليل البيانات واتخاذ القرارات
طلاب وخريجو الجامعات في تخصصات إدارة الأعمال، المحاسبة، الهندسة، الاقتصاد، والإحصاء
أي شخص يرغب في تطوير مهاراته في تحليل البيانات باستخدام Excel.

الكفاءات الأساسية

استيراد وتنظيف البيانات باستخدام Power Query

إنشاء تقرير تحليلي باستخدام PivotTables متعددة