课程主页: https://www.coursera.org/learn/sas-predictive-modeling-using-logistic-regression
在当今数据驱动的时代，掌握预测建模有助于我们准确预测并理解复杂的数据关联。而Coursera上的《使用SAS进行逻辑回归的预测建模》正是一个很好的选择。这门课程不仅涵盖了基本的预测建模原理，还深度讲解了如何使用SAS/STAT软件，具体重点放在LOGISTIC过程上。
这门课程整体旋转着不同模块，每个模块都有其深入的内容，确保学习者能够从基本概念到高级技巧全方位掌握数据处理。
**课程内容分析：**
1. **课程概述与组织：** 首先，学习者会浏览学习方式及课程的总目标。此外，对于整个课程使用的数据背景以及模型构建过程中可能遭遇的分析挑战都有较详尽的讨论。
2. **模型拟合：** 此模块深入探讨逻辑回归模型的基本概念，结合具体案例使用LOGISTIC过程拟合模型，赋予学习者实际应用技能，包括如何对新案例进行评分以及调整模型以应对过度抽样的问题。
3. **输入变量准备（第一部分和第二部分）：** 针对预测变量中可能常见的问题（例如，缺失值、等级众多的分类预测变量、高冗余预测变量及与响应变量的非线性关系等），该课程进行了深度学习，讲解如何选择最具预测能力的变量及如何提升数据质量。
4. **模型性能评估：** 如何评估模型的准确性及满意度，从最初的规则选择到最终优化，为学习者抉择最佳模型提供实践指导。此外，还将如何生成越来越复杂的预测模型包含于该模块中，积极拓展学习者的视野和技能。
如果你希望加强你的分析能力，对数据建模有浓厚的兴趣，那么这门课程正是前行之路的助推器。难点我觉得在于逻辑回归模型的公式及其背后的数学思想，通过反复练习和课程指导便可攻克。
总的来说，这是一个非常实用且深入的课程，希望对大家的求学过程有所帮助!
课程主页: https://www.coursera.org/learn/sas-predictive-modeling-using-logistic-regression