تجزیه و تحلیل داده
خدمات تجزیه و تحلیل داده
مجموعه ی فرهنگی پژوهشی آرتاپژوهش
تجزیه و تحلیل داده یکی از مهمترین فعالیتها در علوم داده است که به ما امکان میدهد اطلاعات مفید و قابل استفاده را از دادهها استخراج کنیم. در دنیای امروزی که حجم دادهها رو به افزایش است، تجزیه و تحلیل آماری داده به یکی از مباحث کلیدی و حیاتی تبدیل شده است. در این قسمت به بررسی روشها، فرایندها و کاربردهای تجزیه و تحلیل داده میپردازیم.
مشاوره و راهنمایی
مجموعه ی فرهنگی پژوهشی آرتاپژوهش با تجربه ی 15 ساله ی خود توانسته است بیش از 1800 پروژه را با موفقیت به پایان برساند .
چرا به تجزیه و تحلیل داده نیازمند هستیم؟
تجزیه و تحلیل داده یک فرایند سیستماتیک است که امکان استخراج اطلاعات قابل استفاده و مفید از دادهها را فراهم میکند. در واقع، تجزیه و تحلیل داده به ما اجازه میدهد الگوها، روابط و مفاهیم مخفی در دادهها را کشف کنیم و اطلاعاتی که در آنها نهفته است را بازگو کنیم. این فرایند شامل استفاده از تکنیکها، روشها و الگوریتمها است که برای تحلیل دادهها و استخراج اطلاعات مورد نیاز استفاده میشوند. اگر شما عزیزان از استان گیلان در حال مشاهده این مقاله هستید می توانید با استفاده از گزینه تحلیل آماری در گیلان، موجود در سایت آرتا پژوهش نسبت دریافت مشاوره رایگان وحضوری اقدام کنید.
مفهوم تجزیه و تحلیل داده به صورت گسترده در حوزههای مختلفی مانند تجارت، علوم اجتماعی، بهداشت و سلامت، بازاریابی، علوم زمین و بسیاری دیگر به کار گرفته میشود. در هر حوزه، تجزیه و تحلیل داده برای بهبود فرایندها، تصمیمگیریها و عملکردها بسیار حائز اهمیت است.
سوال دارید؟ با کارشناسان ما در ارتباط بگذارید
برای اطلاع ازقیمت خدمات تجزیه و تحلیل داده و مشاوره با کارشناسان و متخصصان موسسه ، همچنین سفارش از راه های ارتباطی مشخص شده در این صفحه اقدام کنید.
شماره تماس
تجزیه و تحلیل داده شامل چندین مرحله و روش است که در ادامه به بررسی آنها میپردازیم:
تعریف هدف: در این مرحله، باید هدف و سوالات تحقیقی خود را مشخص کنید. مهم است که بدانید دقیقاً چه اطلاعاتی را میخواهید از دادهها استخراج کنید و چه مسائلی را بررسی کنید.
جمعآوری دادهها: برای تجزیه و تحلیل داده، نیاز دارید دادههای مورد نیاز را جمعآوری کنید. این میتواند شامل دادههای عددی، متنی، تصویری و صوتی باشد. معمولاً از منابع مختلفی مانند پایگاههای داده، فایلها، سنسورها و شبکههای اجتماعی استفاده میشود.
پیشپردازش دادهها: قبل از شروع به تحلیل دادهها، ممکن است نیاز به پیشپردازش دادهها داشته باشید. این فرایند شامل تمیز کردن دادهها، حذف دادههای ناقص، مقیاسبندی دادهها و تبدیل دادهها به فرمت مناسب است.
استخراج ویژگیها: در این مرحله، باید ویژگیهای مهم و مفید از دادهها استخراج شوند. این میتواند شامل محاسبه آمارهها، ایجاد ویژگیهای جدید، تحلیل روابط بین ویژگیها و استفاده از روشهای تحلیل چندمتغیره باشد
انتخاب روش تحلیل: در این مرحله، باید روشهای تحلیل مناسب را برای پاسخ به سوالات تحقیقی خود انتخاب کنید. برخی از روشهای معمول در تجزیه و تحلیل داده شامل آمار توصیفی، تحلیل رگرسیون، تحلیل خوشهبندی، تحلیل عاملی، شبکههای عصبی و الگوریتمهای یادگیری ماشینی است.
اجرای تحلیل: در این مرحله، با استفاده از روشهای انتخاب شده، تحلیل دادهها را اجرا میکنید. این شامل اجرای محاسبات، مدلسازی و استفاده از الگوریتمهای مختلف است.
تفسیر و بررسی نتایج: پس از انجام تحلیل، باید نتایج را تفسیر کنید و به سوالات تحقیقی خود پاسخ دهید. این مرحله شامل تفسیر آماری، نمایش گرافیکی دادهها و تفسیر مفاهیم و الگوهای کشف شده است.
ارائه گزارش و مستندسازی: در نهایت، باید نتایج و یافتههای خود را به صورت گزارشی مناسب ارائه کنید. این گزارش باید شامل معرفی مسئله، روشهای استفاده شده، نتایج حاصل، تفسیر آنها و نتیجهگیریهای کلی باشد
تمرکز تجزیه و تحلیل داده بر روی استخراج اطلاعات قابل استفاده از دادهها است. با استفاده از این فرایند، میتوانید الگوها و روابط پنهان در دادهها را شناسایی کنید، پیشبینیها و مدلهای تحلیلی ایجاد کنید و تصمیمگیریهای بهتری براساس دادههای واقعی و قابل اعتماد انجام دهید.
تحلیل مدلسازی معادلات ساختاری در گیلان
مدل معادلات ساختاری روشی برای بررسی روابط میان متغیرهای پنهان است که همزمان متغیرهای مشاهدهپذیر را نیز در نظر میگیرد. منظور از متغیرهای پنهان همان عوامل اصلی هستند که در یک الگو یا مدل مفهومی نمایش داده میشوند. متغیرهای مشاهدهپذیر نیز همان سوالات مربوط به سنجش عوامل اصلی مدلسازی معادلات ساختاری میباشند.
فرایندهای تجزیه و تحلیل داده
فرایندهای تجزیه و تحلیل داده شامل مراحل مختلفی است که به ترتیب باید پیش روی یک تحلیل داده قرار بگیرند. در زیر، فرایندهای اصلی تجزیه و تحلیل داده را به شما توضیح میدهم:
1- ارتقای تصمیمگیری :
تجزیه و تحلیل دادهها به شما کمک میکند تا تصمیمهای بهتر و کم ریسک تری را بگیرید. با بررسی الگوها و روابط موجود در دادهها، میتوانید تصمیمات مبتنی بر شواهد و اطلاعات دقیقتری بگیرید.
2.شناسایی الگوها و روابط :
داشتن اطلاعات از فرایند تجزیه و تحلیل دادهها به شما این امکان را میدهد الگوها، روابط و ترندهای موجود در دادهها را شناسایی کنید. این اطلاعات میتوانند به شما کمک کننده باشند تا راهکارهای نوآورانه و بهینهسازیهای موثرتری را در حوزههای مختلف مانند بازاریابی، مالی، عملیات و غیره ارائه دهید.
3.پیشبینی و تحلیل ریسک :
آموزش دیدن در مورد تجزیه و تحلیل دادهها میتواند به شما در پیشبینی و تحلیل ریسکهای مختلف کمک کند. با استفاده از مدلهای پیشبینی و الگوریتمهای یادگیری ماشینی، میتوانید ریسکهای مالی، عملیاتی و استراتژیک را شناسایی کنید و اقدامات مناسب برای کاهش یا مدیریت آنها را اتخاذ کنید.
4.بهبود عملکرد سازمانی :
تجزیه و تحلیل دادهها میتواند به سازمانها کمک کند تا روند عملکرد خود را بررسی و بهبود بخشند. با تحلیل دادههای عملکرد سازمانی، میتوانید نقاط قوت و ضعف را شناسایی کرده و بهبودهای لازم را اعمال کنید.
5.شناخت مشتریان و بازار :
data analysis به شما اطلاعات مفیدی درباره مشتریان و بازار هدفتان میدهد. با بررسی الگوها و رفتار مشتریان، میتوانید استراتژیهای موثرتری برای جذب و نگهداشت مشتریان ایجاد کنید و سهم بازار خود را افزایش دهید.
6.تشخیص تقلب و سوءاستفاده :
تجزیه و تحلیل دادهها میتواند به شما کمک کند تا فعالیتهای تقلبی و سوءاستفاده را شناسایی کنید.
تجزیه و تحلیل آماری در رشت به صورت اصولی توسط مرکز آرتا پژوهش امکان پذیر شد و می توانید در ابتدا با مراجعه به سایت مشاوره رایگان در مورد تجزیه و تحلیل آماری بگیرید.
روشها و الگوریتمهای تجزیه و تحلیل داده
روشها و الگوریتمهای تجزیه و تحلیل داده مجموعهای از تکنیکها، روشها و الگوریتمهایی هستند که برای استخراج اطلاعات از دادهها و تحلیل آنها استفاده میشوند. این روشها و الگوریتمها به شما کمک میکنند الگوها، روابط و اطلاعات مفید را در دادهها شناسایی کنید و نتایج قابل تفسیری را به دست آورید. در زیر، به برخی از روشها و الگوریتمهای رایج تجزیه و تحلیل داده میپردازم:
- آمار توصیفی: این روش شامل محاسبه میانگین، واریانس، مد، میزان و غیره است. با استفاده از آمار توصیفی، میتوانید خلاصهای از ویژگیها و توزیع دادهها را بدست آورید و آنها را بهبود بخشید.
- تحلیل رگرسیون: این روش برای بررسی رابطه بین یک متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل استفاده میشود. با استفاده از تحلیل رگرسیون، میتوانید پیشبینیها و توجیهاتی درباره رفتار متغیر وابسته بر اساس متغیرهای مستقل ارائه دهید.
- خوشهبندی: این روش برای گروهبندی دادهها بر اساس شباهتهای آنها استفاده میشود. با استفاده از تحلیل خوشهبندی، میتوانید دادهها را به گروههای مشابه تقسیم کنید و الگوها و ویژگیهایی را در هر گروه شناسایی کنید.
- تحلیل عاملی: این روش برای کاهش ابعاد دادهها و شناسایی الگوهای مخفی در آنها استفاده میشود. با استفاده از تحلیل عاملی، میتوانید به دنبال عوامل اصلی که تأثیر بزرگی بر روی دادهها دارند بگردید و دادهها را به گروههای کوچکتر و قابل مدیریتتر تقسیم کنید.
- شبکههای عصبی: این روشها بر اساس یادگیری ماشینی و ساختار مشابه با سیستم عصبی انسان عمل میکنند. با استفاده از شبکههای عصبی، میتوانید الگوها و روابط پیچیدهتری را در دادهها شناساید و پیشبینیهای دقیقتری را ارائه دهید.
- مدلهای دادهیابی: این روشها برای استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشینی بر روی دادههای بزرگ و پیچیده استفاده میشوند. با استفاده از مدلهای دادهیابی، میتوانید الگوها، ارتباطات و ساختارهای پنهان در دادهها را شناسایی کنید و پیشبینیها و تصمیمگیریهای بهتری را انجام دهید.
- تحلیل جریان داده: این روش برای تحلیل دادههای پویا و پیوسته که به صورت جریان وارد سیستم میشوند استفاده میشود. با استفاده از تحلیل جریان داده، میتوانید الگوها و تغییرات در دادهها را به صورت زمانی پیگیری کنید و به طور مستمر تحلیل و پاسخگویی به رویدادها و تغییرات انجام دهید.
- استخراج اطلاعات و تحلیل متن: این روش برای استخراج اطلاعات از دادههای متنی، مانند مقالات، اخبار، نظرات کاربران و غیره استفاده میشود. با استفاده از استخراج اطلاعات و تحلیل متن، میتوانید الگوها، مفاهیم و اطلاعات مفید را از متنها استخراج کنید و درک بهتری از محتوا و معنا به دست آورید.
نکته: این تنها چند مثال از روشها و الگوریتمهای تجزیه و تحلیل داده هستند و هنوز توسعه و پیشرفت در این حوزهها ادامه دارد. هر روش و الگوریتم براساس نوع دادهها و هدف تحلیل میتواند مناسب باشد، و در عمل، معمولاً ترکیبی از چندین روش و الگوریتم برای بهترین نتایج استفاده میشود.
انواع تجزیه و تحلیل
تجزیه و تحلیل دادهها را میتوان به چندین نوع تقسیم بندی کرد. در زیر، به برخی از اصلیترین انواع تجزیه و تحلیل دادهها اشاره میکنم:
- تجزیه و تحلیل توصیفی(Descriptive Analysis): در این نوع تجزیه و تحلیل، دادهها به صورت خلاصه توصیف میشوند. این شامل معیارهای آماری ساده مانند میانگین، مد، واریانس، میزان پراکندگی و ترکیبات دیگر است. هدف اصلی این تجزیه و تحلیل، فهم و توصیف دادهها و مشاهده الگوها و ویژگیهای مربوط به آنها است.
- تجزیه و تحلیل استنتاجی(Inferential Analysis): در این نوع تجزیه و تحلیل، با استفاده از روشهای آماری، از دادههای نمونهای به نتایج کلی برای جامعه یا جمعیت اصلی استنتاج میشود. این نوع تجزیه و تحلیل برای استنتاجها، پیشبینیها و تفسیراتی که بر اساس دادههای نمونهای به دست میآیند، استفاده میشود.
- تجزیه و تحلیل استنباطی(Exploratory Analysis) : در این نوع تجزیه و تحلیل، هدف کشف الگوها، روابط و اطلاعات جدید است. از روشهای متنوعی مانند خوشهبندی، تحلیل عاملی، تحلیل خوشهای و تحلیل مولفههای اصلی برای کشف الگوها و روابط مخفی در دادهها استفاده میشود.
- تجزیه و تحلیل پیشبینی(Predictive Analysis) : در این نوع تجزیه و تحلیل، با استفاده از مدلهای آماری و الگوریتمهای یادگیری ماشین، سعی میشود رویدادها و روندهای آینده را پیشبینی کنیم. این نوع تجزیه و تحلیل برای تصمیمگیریها و برنامهریزیهای آینده مفید است.
- تجزیه و تحلیل روابط(Relational Analysis) : در این نوع تجزیه و تحلیل، روابط میان متغیرها و ویژگیها بررسی میشود. از روشهایی مانند تحلیل رگرسیون، تحلیل مسیر، شبکههای عصبی و مدلهای دادهکاوی برای شناسایی روابط و تأثیرات متقابل استفاده میشود.
تجزیه و تحلیل دادهها به صورت کامل ممکن است شامل بسیاری از روشها و تکنیکها باشد. مهمترین نوع تجزیه و تحلیل دادهها بستگی به موضوع مورد بررسی، نوع دادهها و هدف تحلیل دارد. همچنین، استفاده از ترکیبی از این روشها و تکنیکها نیز برای بهترین نتایج ممکن توصیه میشود.
برنامه های تحلیل
برنامه های مختلفی برای تجزیه و تحلیل داده ها وجود دارد که در این قسمت به تعدادی از کابردی ترین و بهترین آنها می پردازیم:
- Pls
- lisrel
- Amos
- eviews
- Stata
کاربردهای تجزیه و تحلیل داده
در این بخش، به بررسی کاربردهای مختلف تجزیه و تحلیل داده میپردازیم. این شامل حوزههای مختلفی مانند تجارت الکترونیک، بهداشتت و سلامت، بازاریابی، علوم اجتماعی، علوم زمین، و غیره است. هر کاربرد را به طور جامع بررسی میکنیم و نتایج و تأثیرات آن را بررسی میکنیم.
کاربردهای تجزیه و تحلیل داده در انواع مختلف صنایع و زمینههای کاری وجود دارند. این روشها و تکنیکها برای استفاده از دادهها به منظور یافتن الگوها، روابط و اطلاعات مفید برای اهداف مختلف مورد استفاده قرار میگیرند. در زیر، به برخی از کاربردهای رایج تجزیه و تحلیل داده اشاره میکنیم:
- تصمیمگیری کسب و کار: تجزیه و تحلیل داده میتواند به شرکتها کمک کند تا تصمیمهای بهتری در مورد راهبرد کسب و کار، بهبود عملکرد عملیاتی و بهینهسازی فرآیندها اتخاذ کنند. با تجزیه و تحلیل داده، میتوانید الگوهای مصرف کنندگان، رفتار بازار، ترجیحات مشتریان و عوامل مؤثر در موفقیت یا شکست محصولات و خدمات را شناسایی کنید و براساس آنها تصمیمهای بهتری بگیرید.
- بازاریابی و تبلیغات: تجزیه و تحلیل داده در حوزه بازاریابی و تبلیغات میتواند به شما کمک کند تا بهترین راهکارها و استراتژیها را برای جذب و نگهداشت مشتریان پیدا کنید. با تجزیه و تحلیل داده، میتوانید به نتایج دقیقتری درباره تأثیر تبلیغات، ترجیحات مشتریان، کانالهای بازاریابی مؤثر و بهبود عملکرد کمپینهای تبلیغاتی دست پیدا کنید.
- پیشبینی و پیشگویی: تجزیه و تحلیل داده میتواند برای پیشبینی رویدادها و الگوهای آینده مفید باشد. با استفاده از مدلهای پیشبینی مبتنی بر داده، میتوانید روند فروش، نرخ رشد بازار، عملکرد مالی، رفتار مشتریان و سایر عوامل را پیشبینی و برنامهریزی کنید.
- بهبود تجربه کاربری: تجزیه و تحلیل داده میتواند به شما کمک کند تا تجربه کاربری را در محصولات و خدمات خود بهبود بخشید. با تحلیل دادههای کاربری، میتوانید الگوهای رفتاری کاربران، نیازها و ترجیحات آنها را شناسایی کنید و بر اساس آنها بهبودهای لاین قسمت در حال تکمیل بود و قطع شد.
نتیجهگیری:
در این بخش، به اهمیت تجزیه و تحلیل داده در جوامع مدرن اشاره میکنیم و نتیجهگیری میکنیم که تجزیه و تحلیل داده یک ابزار قدرتمند است که به سازمانها و صنایع کمک میکند تا از دادههای خود استفاده بهینه کنند و تصمیمگیریهای موثرتری بر اساس اطلاعات فاکتوی داشته باشند. همچنین، به ضرورت آموزش و توسعه مهارتهای تجزیه و تحلیل داده در جامعه نیز اشاره میکنیم.
سوالات متداول
- فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها دارای اجزایی است که میتواند به ابتکارات مختلفی کمک کند.
- با ترکیب این مؤلفهها، ابتکار موفق در تجزیه و تحلیل داده تصویر واضحی از جایی که هستید، کجا بودهاید و کجا باید بروید ارائه میکند.
- تجزیه و تحلیل داده ها اصطلاح گستردهای است که انواع مختلفی از تجزیه و تحلیل را در برمیگیرد.
- هر نوع اطلاعاتی را میتوان در معرض تکنیکهای تجزیه و تحلیل داده ها قرار داد تا بینشی به دست آورد که میتواند برای بهبود موارد مختلف استفاده شود.
- تکنیکهای تجزیه و تحلیل داده ها میتوانند روندها و معیارهایی را که در غیر این صورت در انبوه اطلاعات گم میشوند را نشان دهند.
تجزیه و تحلیل داده ها امری بسیار مهم است، زیرا به کسب و کارها کمک میکند تا عملکرد خود را بهینه کنند.پیادهسازی آن در مدل کسبوکار به این معنی است که شرکتها میتوانند با شناسایی راههای کارآمدتر انجام کسبوکار و با ذخیرهسازی مقادیر زیاد داده، به کاهش هزینهها کمک کنند.
همچنین یک شرکت میتواند از تجزیه و تحلیل داده ها برای اتخاذ تصمیمات تجاری بهتر و کمک به تجزیه و تحلیل روندها و رضایت مشتری استفاده کند و میتواند در نهایت منجر به محصولات و خدمات جدید و بهتر شود.
همانطور که اهمیت تجزیه و تحلیل داده ها در دنیای تجارت افزایش بسیار مییابد، درک شما از نحوه اجرای آن بسیار مهم میشود. برخی از مزایای تجزیه و تحلیل داده ها عبارت است از:
- بهبود تصمیمگیری
- بازاریابی موثرتر
- خدمات بهتر به مشتریان
- عملیات کارآمدتر
برای سفارش انجام تحلیل آماری به مجموعه آرتاپژوهش به منو سفارش تحلیل آماری مراجعه نمایید یا اینکه مراحل زیر را به ترتیب به انجام برسانید
- ارسال فایلهای لازم برای بررسی
اولین گام این است که فایلهای لازم همانند پرسشنامه، مدل، فرضیات و داده ها را برای بررسی توسط کارشناسان «آرتاپژوهش» ارسال نمایید.
- اعلام قیمت و زمان انجام تحلیل آماری
در سومین گام، با توجه به تحلیل درخواستی محقق محترم، قیمت انجام تحلیل آماری و مدت زمان آن به متقاضی اعلام می گردد.
- اعلام موافقت و واریز علی الحساب
در سومین گام، محقق محترم نظر خویش را در خصوص هزینه و زمان لازم برای انجام تحلیل اعلام نموده و نسبت به واریز مبلغی به عنوان علی الحساب اقدام می نماید.
- دریافت تحلیل اولیه
در پنجمین گام و بعد از واریز علی الحساب، در زمان تعیین شده تحلیل اولیه که در آن تقریبا بخشی از تحلیل به انجام رسیده است برای محقق محترم ارسال می گردد. این تحلیل اولیه به گونه ای است که چارچوب کلی تحلیل را شامل می شود و در صورت نیاز خود محقق یا استاد می تواند از کیفیت روش آماری به کار گرفته شده مطلع گردد. .
همچنین چنانچه تحلیل نیازمند اصلاحاتی باشد، در همین مرحله مشخص می گردد.
- تسویه حساب و دریافت تحلیل نهایی
بعد از تبادل نظر در خصوص تحلیل اولیه و اطمینان از صحت نتایج و بررسی محقق محترم، بعد از تسویه حساب هزینه تحلیل آماری، تحلیلگر مجموعه «آرتاپژوهش" تحلیل نهایی و کامل را در قابل فایل ورد برای محقق محترم ارسال می نماید. و بدین ترتیب فرآیند انجام تحلیل آماری به اتمام می رسد.
شیوه پیگیری سفارش تحلیل آماری ارائه شده به “آرتاپژوهش”
برای پیگیری سفارش انجام تجزیه و تحلیل آماری ارسال شده برای ما، نیازی به تماس تلفنی نمی باشد و کافی است پیامک به خط 09119324132 بدهید. یا اینکه با این شماره در پیام رسان ها (واتساپ، ایتا، … ) ارتباط بگیرید.
لیست دانشگاه های گیلان
دانشگاه های دولتی
- دانشگاه گیلان
- دانشگاه علوم پزشکی و خدمات بهداشتی درمانی گیلان
- دانشگاه تهران (دانشکده فنی فومن)
موسسات آموزش عالی
- موسسه آموزش عالی دیلمان
- موسسه آموزش عالی راهبرد شمال
- موسسه آموزش عالی قدیر لنگرود
- موسسه آموزش عالی کوشیار
- موسسه آموزش عالی مهرآستان
- موسسه آموزش عالی مهرآیین بندرانزلی
- موسسه غیرانتفاعی آموزش عالی شهریار
- موسسه ی غیر انتفاعی جهاد دانشگاهی - رشت
- موسسه غیرانتفاعی انوارالعلوم - انزلی
دانشگاه های آزاد اسلامی
- دانشگاه آزاد اسلامی واحد رشت
- دانشگاه آزاد اسلامی واحد لاهیجان
- دانشگاه آزاد اسلامی واحد بندر انزلی
- دانشگاه آزاد اسلامی واحد آستارا
- دانشگاه آزاد اسلامی واحد رودسر و املش
- دانشگاه آزاد اسلامی واحد صومعه سرا
- دانشگاه آزاد اسلامی واحد لنگرود
- دانشگاه آزاد اسلامی واحد آستانه اشرفیه
- دانشگاه آزاد اسلامی واحد تالش
- دانشگاه آزاد اسلامی واحد رودبار
- دانشگاه آزاد اسلامی واحد فومن و شفت
- دانشگاه آزاد اسلامی واحد لشت نشاء - زیباکنار
- دانشگاه آزاد اسلامی واحد ماسال
دانشگاه های پیام نور
- دانشگاه پیام نور واحد رشت
- دانشگاه پیام نور واحد بندرانزلی
- دانشگاه پیام نور واحد آستارا
- دانشگاه پیام نور واحد تالش
- دانشگاه پیام نور واحد املش
- دانشگاه پیام نور واحد رودسر
- دانشگاه پیام نور واحد صومعه سرا
- دانشگاه پیام نور واحد کلاچای
- دانشگاه پیام نور واحد لنگرود
- دانشگاه پیام نور واحد منجیل
- دانشگاه پیام نور واحد ماسال
- دانشگاه پیام نور واحد لاهیجان
- دانشگاه پیام نور واحد فومن
- دانشگاه پیام نور واحد سیاهکل
- دانشگاه پیام نور واحد رضوانشهر
- دانشگاه پیام نور واحد خشکبیجار
- دانشگاه پیام نور واحد آستانه اشرفیه