Channel
@amatekbi
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Posts · Cite this entry
485subscribers
+6 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1001090078440 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @amatekbi |
| Created | Between 1 September 2016 and 30 September 2017— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 8 August 2026 |
| Last confirmed live | 23 August 2026 |
| Measurements held | 4 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 23 August 2026 |
| On Telegram | t.me/amatekbi |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 23 Aug 2026, 06:12 | 485 | +4 |
| 16 Aug 2026, 03:17 | 481 | +2 |
| 8 Aug 2026, 04:34 | 479 | no change |
| 7 Aug 2026, 20:11 | 479 | first reading |
20 posts held, back to 28 December 2025 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.
ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views— note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 3 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 20 (28 December 2025 – 3 August 2026) |
| Views total | 55 |
| Reactions total | — |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 8 Aug 2026, 04:34 UTC |
Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.
Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.
Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.
Measured directly from 1 video with a duration reading, out of the posts we hold for this channel — not this channel’s whole posting history, only the sample this register has actually read. An exact reading to the second, taken from the post itself rather than from Telegram’s own rounded chrome, so it carries no ≈ mark.
۱۰ سوال پرچالش درباره هوش مصنوعی 1️⃣ آیا هوش مصنوعی جای تحلیلگر داده را میگیرد؟ 2️⃣ تصمیمگیری: انسان یا هوش مصنوعی؟ 3️⃣ داده ناقص تصمیم اشتباه؟ 4️⃣ چقدر میتوان به پیشبینیهای AI اعتماد کرد؟ 5️⃣ حفاظت از دادههای حساس چگونه ممکن است؟ 6️⃣ آیا AI فقط گذشته را تحلیل میکند؟ 7️⃣ تعصب الگوریتمی در AI چگونه کاهش مییابد؟ 8️⃣ مهارتهای تحلیلگران BI در عصر AI چیست؟ 9️⃣ آیا AI بحرانهای مالی و بازار را پیشبینی می…
داشبوردها نمردهاند؛ تکامل یافتهاند | نقش جدید تبلو در عصر هوش مصنوعی 📃 داشبوردها در عصر هوش مصنوعی نهتنها از بین نرفتهاند، بلکه به لایه حیاتی تصمیمگیری تبدیل شدهاند. این مقاله نقش تحلیل بصری، semantic layer و ابزارهایی مانند Tableau را در ایجاد شفافیت، اعتماد و اتصال خروجیهای AI به تصمیمات واقعی بررسی میکند و نشان میدهد چرا سازمانهای موفق به سمت BI یکپارچه با AI حرکت میکنند. 🔗 لینک مطلب
بصری سازی داده: جایگزینهای رنگی KPI 📃 بصری سازی داده به مدیران و تحلیلگران کمک میکند عملکرد KPIها را سریع درک کنند. پالت سنتی سبز-قرمز مشکلساز است، به ویژه برای افراد کوررنگ. استفاده از آبی-نارنجی، خاکستری-قرمز یا ترکیب رنگ با اندازه تجربهای حرفهای، تمیز و دسترسپذیر ارائه میکند و تمرکز بر شاخصهای بحرانی را آسانتر میسازد. 🔗 لینک مطلب
بهترین ابزارهای هوش تجاری برای سازمانهای ایرانی (۲۰۲۶) 📃 در سال ۲۰۲۶، سازمانها بیش از هر زمان دیگری برای تصمیمگیری دقیق، سریع و دادهمحور به ابزارهای هوش تجاری (BI) وابستهاند. انتخاب یک ابزار مناسب میتواند تفاوت میان گزارشدهی سنتی و تحلیل هوشمند کسبوکار را رقم بزند. در این مقاله، بهترین ابزارهای هوش تجاری شامل Tableau، Power BI و Qlik Sense را بررسی میکنیم، مزایا و محدودیتهای هرکدام را مقایسه میکنیم و راهن…
۵ اشتباه مرگبار در پروژه های تحلیل داده 📃 پروژه های تحلیل داده ابزار حیاتی برای تصمیمسازی و رشد کسبوکار هستند، اما بسیاری با شکست مواجه میشوند. این مقاله ۵ اشتباه مرگبار، شامل تعریف هدف نامشخص، دادههای بیکیفیت، غفلت از ذینفعان، انتخاب ابزار قبل از مسئله و نبود برنامه عملیاتی را بررسی میکند. همراه با مثالهای واقعی ایران و راهکارهای عملی برای موفقیت پروژههای دادهمحور. 🔗 لینک مطلب
آیا هوش مصنوعی جای تحلیلگران داده را میگیرد؟ 📃 آیا هوش مصنوعی شغل تحلیلگران داده را تهدید میکند؟ در این مقاله تخصصی، تأثیر AI بر تحلیل داده، اتوماسیون وظایف، تغییر نقش تحلیلگران، مهارتهای حیاتی آینده و واقعیتهای بازار کار بررسی میشود. اگر در حوزه دیتا، BI یا علم داده فعالیت دارید، این تحلیل به شما کمک میکند دیدی واقعبینانه نسبت به آینده حرفهای خود در عصر هوش مصنوعی داشته باشید. 🔗 لینک مطلب
یادگیری ماشین خودکار (AutoML) و آینده دیتا ساینتیستها 📃 یادگیری ماشین خودکار یا AutoML چیست و چرا به یکی از مهمترین روندهای هوش مصنوعی تبدیل شده است؟ این مقاله بهصورت تخصصی به تعریف AutoML، نحوه عملکرد، مزایا، چالشها و تأثیر آن بر نقش Data Scientist میپردازد و به این سؤال پاسخ میدهد که آیا یادگیری ماشین خودکار تهدیدی برای متخصصان داده است یا فرصتی برای تحول نقش آنها. 🔗 لینک مطلب
۵ کاربرد واقعی هوش مصنوعی در شرکتها 📃کاربرد هوش مصنوعی در شرکتها به سازمانها کمک میکند تصمیمهای دقیقتر بگیرند، هزینهها را کاهش دهند و تجربه مشتری را شخصیسازی کنند. در این مقاله با مهمترین کاربردهای AI در فروش، بازاریابی، عملیات، منابع انسانی و مدیریت آشنا میشوید و مزایا، چالشها و راهکارهای اجرای موفق هوش مصنوعی در کسبوکار را بررسی میکنیم. 🔗لینک مطلب
سازمان داده محور چه تفاوتی با سازمان سنتی دارد؟ 📃 سازمان داده محور چگونه تصمیمهای دقیقتر، عملکرد بهینهتر و مزیت رقابتی پایدار ایجاد میکند؟ در این مقاله تخصصی تفاوتهای کلیدی سازمان دادهمحور و سازمان سنتی را از منظر فرهنگ، ساختار، فناوری، حاکمیت داده و مدیریت عملکرد بررسی کردهایم — ویژه مدیران و رهبران سازمانهای ایرانی. 🔗 لینک مطلب
هوش مصنوعی بدون داده؛ راز شکست AI در نبود دادههای باکیفیت 📃 هوش مصنوعی بدون داده باکیفیت، یک توهم گرانقیمت در سازمانهاست. این مقاله نشان میدهد چرا Data Quality، حکمرانی داده و یکپارچگی اطلاعات پیشنیاز موفقیت AI هستند. از ریسک تصمیمهای اشتباه تا هزینههای پنهان پروژههای شکستخورده، بررسی میکنیم چگونه BI و زیرساخت داده مسیر واقعی خلق ارزش از هوش مصنوعی را هموار میکنند و مانع خطاهای استراتژیک میشوند. 🔗 لینک …
۵ روند که هوشمندسازی کسب و کار را شکل میدهند 📃 هوشمندسازی کسب و کار مسیر رشد و رقابتپذیری سازمانهاست. با هوش مصنوعی، اتوماسیون هوشمند، اینترنت اشیا، پلتفرمهای کمکد و دیجیتال توئین، سازمانها میتوانند فرآیندها را بهینه کنند، تصمیمگیری هوشمند داشته باشند و نوآوری مستمر ایجاد کنند. این پنج روند کلیدی آینده کسبوکارها را شکل میدهند. 🔗 لینک مطلب
بلوغ تحلیلی سازمانی : از داده تا تصمیم استراتژیک 📃 بلوغ تحلیلی سازمانی نشاندهنده توانمندی سازمانها در بهرهگیری از دادهها، تحلیل پیشبینی و تجویزی، توسعه فرهنگ تصمیمگیری دادهمحور و استفاده از هوش مصنوعی است. سازمانهای بالغ تحلیلی میتوانند تصمیمات دقیقتر، عملکرد بهینه و مزیت رقابتی پایدار ایجاد کنند، مسیر رشد و تحول دیجیتال را بهصورت سیستماتیک طی نمایند. 🔗 لینک مطلب
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @amatekbi. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 23 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“آموزش هوش تجاری با Tableau” (@amatekbi), 485 subscribers as measured 23 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/amatekbi.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.