课程主页: https://www.coursera.org/learn/regression-analysis-simplify-complex-data-relationships
课程背景
在大量数据分析的时代，理解怎么从复杂数据中提取重要信息变得至关重要。在Coursera上，Google提供的《回归分析：简化复杂数据关系》是其高级数据分析证书的第五门课程。这门课程以实际商业问题为基础，教学围绕如何利用回归分析来揭示各变量之间的关系，以帮助我们识别影响业务成果的关键因素。
课程大纲探讨
课程的第一个部分将让我们了解构建回归模型的主要步骤，包括识别假设和结果解读。这里介绍了线性回归和逻辑回归两大主要回归方法，让学生可以根据不同业务问题进行不同的数据分析。
简单线性回归
在这一部分，学员将探索如何使用模型描述复杂的数据关系，重点分析相关性后，学习如何在Python中构建简单线性回归模型并进行结果解释。
多重线性回归
课程后续深入讲解多重线性回归。这个环节最大涵盖如何将简单线性回归变为更复杂的回归模型，并了解机器学习的一些关键主题，比如选择、过拟合和偏差方差权衡。
高级假设检验
学员将在已有假设检验知识的基础上探讨更多的统计测试，如卡方检验和方差分析（ANOVA）。语言生动且多样，将使得社会科学和技术领域的数据分析均衡地加深理解。
逻辑回归
课程的最后一个重点是双分逻辑回归，这是一个用于将数据分类为两类的回归分析方法，学生将深入了解数据专业人员如何利用这一模型从数据中挖掘洞见。
实践项目
课程结束前，培训者将进行项目实操，以分析真实工作场景的数据集并建立逆推型回归模型，都是一次极好的机会让每一位参与者在理论与被实践中学习回归分析。
总结与推荐
总体来看，《回归分析：简化复杂数据关系》是对数据分析有兴趣者的一项极好选择，该课程不仅系统地讲解了数据建模的理论，根据实际职业需要设计也让这门课具备了很强的应用性，非常实用。我非常推荐这门课程，尤其是对于那些希望掌握数据分析技能的职场人员。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/regression-analysis-simplify-complex-data-relationships