آموزش آمار و پایتون برای مخابرات: استفاده از تحلیل داده‌ها برای تصمیم‌گیری در مخابرات مدرن - آخرین آپدیت

سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

• مقدمه Introduction

1. مبانی آمار با نگاه مخابراتی 1. Foundations of Statistics with a Telecom Lens

• مقدمه‌ای بر آمار: بررسی داده‌ها و مجموعه‌داده‌ها Introduction to statistics: Exploring data and datasets

• بررسی متغیرها با استفاده از مثال‌های صنعت مخابرات Exploring variables using telecom industry examples

• متغیرهای کمی: مفاهیم و کاربردها Quantitative variables: Concepts and applications

2. مبانی پایتون برای تحلیل‌های مخابراتی 2. Python Basics for Telecom Analytics

• تابع حلقه در پایتون Loop function in Python

• استفاده از دستورات شرطی برای تشخیص تراکم شبکه Using conditional statements to detect network congestion

• مبانی پایتون برای تحلیل عملی داده‌ها Python basics for hands-on data analysis

• بصری‌سازی داده‌ها: تحلیل عملکرد شبکه Data visualization: Analyzing network performance

3. شاخص‌های گرایش به مرکز 3. Measures of Central Tendency

• بررسی گرایش به مرکز Exploring central tendency

• محاسبات آماری در اکسل و پایتون Statistical calculations in Excel and Python

• مثال: تحلیل داده‌های مدت زمان تماس Example: Analyzing call duration data

• موردهای کاربردی واقعی در مخابرات: گرایش به مرکز Real-world telecom use cases: Central tendency

4. بررسی پراکندگی داده‌ها 4. Exploring Data Dispersion

• معیارهای پراکندگی: دامنه، واریانس و انحراف معیار Dispersion metrics: Range, variance, and standard deviation

• استفاده از اکسل و پایتون برای محاسبات پراکندگی Excel and Python for dispersion calculations

• کاربردهای معیارهای پراکندگی در مخابرات Telecom applications of dispersion metrics

• مثال: تحلیل پراکندگی داده‌های مدت زمان تماس Example: Call duration data for dispersion analysis

5. بصری‌سازی داده‌های مخابراتی 5. Visualizing Telecom Data

• ایجاد نمودارها در اکسل Creating visuals in Excel

• تمرین عملی: بصری‌سازی مجموعه‌داده‌های مدت زمان تماس Practical: Visualizing call duration datasets

• ایجاد نمودارها در پایتون Creating visuals in Python

• تکنیک‌های بصری‌سازی داده‌ها Data visualization techniques

6. مقدمه‌ای بر احتمالات 6. Introduction to Probability

• مطالعه موردی مخابرات: ترکیبات باند طیفی Telecom case study: Spectrum band combinations

• توزیع احتمالی و انواع آن Probability distribution and its types

• مفاهیم احتمالات Probability concepts

• ساده‌سازی جایگشت‌ها و ترکیبات Permutations and combinations simplified

7. توزیع نرمال 7. Normal Distribution

• توزیع نرمال و ویژگی‌های آن Normal distribution and its properties

• نمرات Z: پیش‌بینی رفتار تماس کاربران Z-scores: Predicting user call behavior

• مطالعه موردی: تحلیل مدت زمان تماس‌های روزانه Case study: Analyzing daily call durations

8. توزیع دوجمله‌ای در عمل 8. Binomial Distribution in Action

• پیش‌بینی کیفیت تماس با استفاده از مدل‌های دوجمله‌ای Predicting call quality using binomial models

• توزیع دوجمله‌ای و ویژگی‌های آن Binomial distribution and its properties

• پیاده‌سازی در اکسل و پایتون Excel and Python implementation

• کاربردهای توزیع دوجمله‌ای در مخابرات Telecom applications of binomial distribution

9. توزیع پوآسون 9. Poisson Distribution

• موردهای کاربردی در مخابرات: توزیع پوآسون Use cases in telecom: Poisson distribution

• تمرین عملی: محاسبات پوآسون در اکسل و پایتون Practical: Poisson calculations in Excel and Python

• توزیع پوآسون و ویژگی‌های آن Poisson distribution and its properties

• مدل‌سازی تماس‌های قطع شده با توزیع پوآسون Modeling dropped calls with Poisson distribution

10. قضیه بیز و تحلیل‌های پیش‌بینانه 10. Bayes' Theorem and Predictive Analytics

• پیش‌بینی ریزش مشتریان (Churn) در مخابرات Predicting customer churn in telecom

• موردهای کاربردی در مخابرات Use cases in telecom

• مروری بر قضیه بیز Bayes’ theorem overview

• پیاده‌سازی قضیه بیز در پایتون Implementing Bayes’ theorem in Python

11. آمار استنباطی و آزمون فرضیات 11. Inferential Statistics and Hypothesis Testing

• بررسی آزمون‌های t و انواع آن Exploring t-tests and their variants

• پیش‌بینی میزان مصرف داده با روش‌های استنباطی Forecasting data usage with inferential methods

• مقدمه‌ای بر آزمون فرضیات Introduction to hypothesis testing

• مورد کاربردی: پیش‌بینی سرعت داده‌های 5G با استفاده از آزمون t Use case: Predicting 5G data speeds using t-tests

• گام به گام: اجرای آزمون t دو نمونه‌ای Step-by-step: Performing a two-sample t-test

• آمار استنباطی: از دیدگاه مخابرات Inferential statistics: A telecom perspective

جمع‌بندی Conclusion

• جمع‌بندی Conclusion