კურსის აღწერა
კურსი „მონაცემთა ანალიტიკა EXCEL-ის გამოყენებით“ განკუთვნილია ბიზნესისა და ბაზრის კვლევის სფეროში მომუშავე პროფესიონალებისთვის და დაინტერესებული პირებისთვის, რომელთაც მონაცემებზე დაყრდნობით მაქსიმალურად ეფექტიანი გადაწყვეტილებების მიღება სურთ.
კურსი ფოკუსირებულია რაოდენობრივი მონაცემების პრაქტიკულ გამოყენებაზე და მოიცავს მონაცემთა დამუშავებისა და ანალიზის სრულ პროცესს:
- მონაცემთა ბაზის მომზადებასა და მოდიფიცირებას
- აღწერით და დასკვნით სტატისტიკურ ანალიზს
- შედეგების მკაფიო, ბიზნესზე ორიენტირებულ ინტერპრეტაციას
სასწავლო პროცესი დაფუძნებულია რეალურ ბიზნეს-ქეისებსა და ბაზრის კვლევის მაგალითებზე, რაც მონაწილეებს საშუალებას აძლევს მიღებული ცოდნა პრაქტიკაში გამოიყენონ.
თითოეული სესია აერთიანებს თეორიულ ახსნასა და ინტენსიურ პრაქტიკულ მუშაობას EXCEL-ის გამოყენებით, რომელიც ფართოდ გავრცელებული, მარტივად ხელმისაწვდომი, მოქნილი ინსტრუმენტია და მონაცემების სწრაფად დამუშავების, ანალიზისა და ვიზუალიზაციის საშუალებას იძლევა.
კურსი განკუთვნილია
- ბაზრის კვლევის სპეციალისტებისა და ანალიტიკოსებისთვის;
- მარკეტინგის, გაყიდვებისა და მომხმარებელთა კვლევის სპეციალისტებისთვის;
- ბიზნეს ანალიტიკოსებისა და კონსულტანტებისთვის;
- მცირე და საშუალო ბიზნესის მფლობელებისა და მენეჯერებისთვის;
- ყველა იმ პროფესიონალისთვის, ვისაც მონაცემებზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებების მიღება ესაჭიროება.
სასწავლო პროგრამა 9 მარტს იწყება და მოიცავს 10 ორსაათიან სესიას, რომელიც კვირაში ორჯერ, პირისპირ ფორმატში ტარდება.
გაითვალისწინეთ! კურსის მონაწილეს დასჭირდება საკუთარი ლეპტოპი Excel პროგრამით.
- 🗓️ ლექციების დღეები: სამშაბათი და ხუთშაბათი (ფიზიკური დასწრება)
- ⏰ დრო: 19:00–21:00
- 📍 ლოკაცია: CRRC-საქართველოს ოფისი – 1 ლიზიკო ქავთარაძის ქ. შესასვლელი III-IV, პირველი სართული (ყოფილი ილია ჭავჭავაძის გამზირი #5)
- 👥 ჯგუფში მონაწილეთა მაქსიმალური რაოდენობა: 12
- 📅 აპლიკაციების მიღების ბოლო ვადა: 2 მარტი
- 💰 კურსის ღირებულება: 1 000 ლარი
_
შეავსეთ სარეგისტრაციო ფორმა!
_
ტრენერები
გიორგი ბაბუნაშვილი
მონაცემთა მკვლევარი | პოლიტიკის უფროსი ანალიტიკოსი
გიორგი ბაბუნაშვილი არის მკვლევარი და მონაცემთა ანალიტიკოსი 20 წლიანი პრაქტიკული გამოცდილებით. მას უმუშავია 200-ზე მეტ განსხვავებულ პროექტზე, მათ შორის ისეთ დიდ ორგანიზაციებთან, როგორებიცაა: World Bank, UN, USAID, FAO, EPF, IFAD, ADB და სხვა.
ამჟამად გიორგი მუშაობს CRRC-საქართველოში, როგორც პოლიტიკის უფროსი ანალიტიკოსი და კომპანიის სტატისტიკური ანალიზის ჯგუფის ხელმძღვანელი. მისი მოვალეობები მოიცავს: რეპრეზენტატული შერჩევის სტრატეგიის შემუშავება-განხორციელებას, მონაცემთა ტრანსფორმაციასა და სტატისტიკურ ანალიზს. დამატებით ის კითხულობდა ლექციებს მონაცემთა სტატისტიკურ ანალიზზე ილიაუნისა და თბილისის სახელმწიფო უნივერსიტეტში.
მას მიჩიგანისა და ლუბლიანას უნივერსიტეტებში გავლილი აქვს სერტიფიცირებული კურსები რეპრეზენტატული შერჩევის, მონაცემთა ტრანსფორმაციისა და სტატისტიკური ანალიზის პრაქტიკულ გამოყენებაზე. ის პროფესიონალურად ფლობს ანალიზის შემდეგ პროგრამებს: EXCEL, STATA და SPSS.
_
მახარე აჭაიძე
მონაცემთა მკვლევარი
მახარე 2018 წლიდან CRRC-საქართველოს გუნდის წევრია. მისი პასუხისმგებლობაა მონაცემთა შეგროვება, მონაცემთა ბაზის ორგანიზება, ცვლადების ტრანსფორმაცია, სტატისტიკური ანალიზი და მონაცემთა ვიზუალიზაცია. მას აქვს საერთაშორისო და ადგილობრივ ორგანიზაციებთან (UN, USAID, EPF, Integrity, CoE, World Bank და სხვ.) მრავალწლიანი მუშაობის გამოცდილება. ის CRRC-ომნიბუსის სერვისის ხელმძღვანელია და პროგრამის ფარგლებში ახორციელებს სხვადასხვა ბიზნეს და აკადემიურ საკითხზე კვლევებს.
მახარე რაოდენობრივი კვლევის მეთოდებსა და მონაცემთა ანალიზს ასწავლის თბილისის სახელმწიფო უნივერსიტეტში, საზოგადოებრივ საქმეთა ინსტიტუტში (GIPA) და სულხან-საბა ორბელიანის უნივერსიტეტში.
ის პროფესიონალურად ფლობს ანალიზის შემდეგ პროგრამებს: EXCEL, R, STATA, SPSS და PowerBI.
_
კურსის სილაბუსი
| სესიის თემა | შეისწავლით: | |
| სესია_1 | მონაცემებთა მომზადება და მოდიფიცირება ბიზნეს ანალიზისთვის | • მონაცემთა ბაზების სტრუქტურა და მონაცემთა ლოგიკა (survey, sales, CRM, HR data) • მონაცემთა გაერთიანება და დაჯგუფება (სეგმენტაცია) • ცვლადების ტიპები და სკალები |
| სესია_2 | საბაზისო მარკეტინგული ანალიზი I: ცენტრალური ტენდენციების იდენტიფიცირება და ვარიაციის ანალიზი | • ცენტრალური ტენდენციის საზომები (მოდა, მედიანა, საშუალო) • ბიზნეს მაჩვენებლების განაწილების ანალიზი (ნორმალური, ასიმეტრიული, მულტიმოდალური განაწილება, Skewness, Kurtosis) • ვარიაციის საზომები (დისპერსია, სტანდარტული გადახრა, დიაპაზონი) |
| სესია_3 | საბაზისო მარკეტინგული ანალიზი II: სიხშირული ანალიზი | • ცხრილების გამოტანა და წაკითხვა • სიხშირე და ფარდობითი სიხშირე, კუმულატიური სიხშირე • სიხშირული ანალიზის ვიზუალიზაცია |
| სესია_4 | სეგმენტური ანალიზი | • კროსტაბულაციური მატრიცების აგება • მომხმარებელთა ჯგუფების შედარება • ქცევითი და დამოკიდებულებითი განსხვავებების ინტერპრეტაცია |
| სესია_5 | დასკვნითი ანალიზი I: ბიზნეს ჰიპოთეზების ტესტირება | • χ² (Chi-square) ტესტი კატეგორიული ცვლადებისთვის • კორელაციური ანალიზი (Spearman, Pearsons) |
| სესია_6 | დასკვნითი ანალიზი II: ბიზნეს ჰიპოთეზების ტესტირება | • t-ტესტი (ჯგუფების შედარება) • ორზე მეტი ჯგუფის შედარება (ANOVA) |
| სესია_7 | დასკვნითი ანალიზი III: წრფივი მოდელირება და პროგნოზირება (Linear Regression) | • რეგრესიული ანალიზის ლოგიკა ბიზნეს კონტექსტში • წრფივი რეგრესიის აგება • შედეგების ინტერპრეტაცია და პროგნოზირება |
| სესია_8 | დასკვნითი ანალიზი IV: ბიზნეს ინდიკატორებზე მოქმედი ფაქტორების ანალიზი (Logistic Regression) | • ბინარული გადაწყვეტილებების/ქცევის ანალიზი • ლოგისტიკური რეგრესიის აგება • შედეგების ინტერპრეტაცია და პროგნოზირება |
| სესია_9 | მონაცემთა ინტერპრეტაცია და ანალიტიკური დასკვნები | • სტატისტიკური შედეგების „თარგმნა“ ბიზნეს ენაზე • ძირითადი მიგნებების ფორმულირება • შეცდომების თავიდან აცილება შედეგების ინტერპრეტაციისას |
| სესია_10 | მონაცემთა ვიზუალიზაციის პრინციპები | • ეფექტიანი გრაფიკებისა და დიაგრამების შექმნა • ვიზუალიზაციის არჩევა ბიზნეს ამოცანის მიხედვით • დეშბორდების გაკეთება |
