课程主页: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-predictive-modeling
在数据驱动的时代，预测建模是一种重要的技能。通过高效地收集和分析数据，我们可以做出明智的决策，推动商业和科技的创新。今天，我想推荐Coursera平台上的一门课程：《预测建模入门》，这是明尼苏达大学“决策分析”专业系列课程中的第一门课程。
课程概述：这门课程将介绍预测建模的概念、过程和应用，重点是线性回归和时间序列预测模型，以及在Excel中的实用用法。学习结束后，你将能：
- 理解预测建模的概念及其应用;
- 熟练运用简单线性回归和多元线性回归模型;
- 掌握数据准备技巧;
- 学会时间序列预测技术。
课程大纲：这门课程为期四周，下面是每周的详细内容：
- 第一周：简单线性回归
这周集中介绍简单线性回归模型，包括普通最小二乘法的直观理解，以及如何使用Excel的相关工具进行模型拟合。 - 第二周：多元线性回归
在学习简单回归的基础上，这周将介绍多元线性回归，讨论过拟合与欠拟合的问题，并介绍如何在Excel中使用回归工具。 - 第三周：数据准备
本周讲解如何为预测建模准备数据，涉及到不同类型的变量和数据处理的工具，如数据透视表、IF()函数、VLOOKUP函数等。 - 第四周：时间序列预测
最后一周将介绍时间序列预测模型及其在Excel中的实现，包括移动平均法、指数平滑法等技术。
通过这门课程，无论是评论家、从业者，甚至是初学者，都能有效地掌握如何利用这些建模技术影响其决策过程。对于希望进入数据分析领域的学生和专业人士，这是一个完美的起点！
总的来说，《预测建模入门》是一门非常实用的课程，既具有理论深度，又兼顾了实际操作，极力推荐给所有对数据分析感兴趣的朋友们！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-predictive-modeling