Willkommen bei Introduction to Predictive Modeling, dem ersten Kurs der University of Minnesota's Analytics for Decision Making Specialization. Dieser Kurs führt Sie in die Konzepte, Prozesse und Anwendungen der prädiktiven Modellierung ein, wobei der Schwerpunkt auf linearen Regressions- und Zeitreihenprognosemodellen und deren praktischer Anwendung in Microsoft Excel liegt. Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein: - die Konzepte, Prozesse und Anwendungen der prädiktiven Modellierung zu verstehen - die Struktur und Intuition von linearen Regressionsmodellen zu verstehen - einfache und multiple lineare Regressionsmodelle an Daten anzupassen, die Ergebnisse zu interpretieren, die Anpassungsgüte zu bewerten und angepasste Modelle für Vorhersagen zu verwenden.
Einführung in prädiktive Modellierung
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Analytik für die Entscheidungsfindung
Dozent: De Liu
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Bei enthalten
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Prädiktive Analytik
- Kategorie: Datenaufbereitung
- Kategorie: Zeitreihenvorhersage
- Kategorie: Lineare Regression
Wichtige Details
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20 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Dieses Modul bietet einen kurzen Überblick über prädiktive Modellierungsprobleme und zeigt deren breite Anwendungsmöglichkeiten auf. Anschließend konzentriert es sich auf die einfachste Form von Vorhersagemodellen: die einfache lineare Regression. Das Modul folgt einem grafischen Ansatz, um die Struktur eines einfachen linearen Regressionsmodells, die Intuition für Ordinary Least Squares und verwandte Konzepte zu veranschaulichen. Schließlich zeigen wir Ihnen, wie Sie verschiedene Excel-Tools wie Trendlinien, das Tool Regression und die Funktion Trend() verwenden, um ein einfaches lineares Regressionsmodell anzupassen und daraus Vorhersagen zu erstellen.
Das ist alles enthalten
9 Videos1 Lektüre4 Aufgaben1 Diskussionsthema
Aufbauend auf Woche 1 stellen wir in dieser Woche die multiple lineare Regression und ihre vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten vor. Anschließend behandeln wir die Anpassung eines multiplen linearen Regressionsmodells mit dem Excel-Tool Regression und der Funktion Trend() und verwenden das resultierende Modell für Vorhersagen. In dem Modul werden außerdem die Probleme der Über- und Unteranpassung sowie die Grundprinzipien eines guten Regressionsmodells erörtert. Das Modul stellt auch einen Ansatz zur Auswahl eines guten Modells vor: die Rückwärtselimination, die in Excel implementiert werden kann.
Das ist alles enthalten
8 Videos1 Lektüre4 Aufgaben
In dieser Woche lernen wir, wie man einen Datensatz für die prädiktive Modellierung vorbereitet und stellen Excel-Tools vor, die für dieses Ziel genutzt werden können. Wir werden verschiedene Arten von Variablen besprechen und wie kategorische, String- und Datumswerte in der prädiktiven Modellierung genutzt werden können. Außerdem werden wir die Intuition für die Einbeziehung von Variablen höherer Ordnung und Interaktionsvariablen in Regressionsmodelle, das Problem der Multikollinearität und den Umgang mit fehlenden Werten diskutieren. Außerdem stellen wir Ihnen einige praktische Excel-Tools für die Datenverarbeitung und -untersuchung vor, darunter die Pivot-Tabelle, die IF()-Funktion, die VLOOKUP-Funktion und die relative Referenz.
Das ist alles enthalten
13 Videos6 Aufgaben1 Diskussionsthema
Dieses Modul konzentriert sich auf eine spezielle Untergruppe der prädiktiven Modellierung: die Zeitreihenprognose. Wir erörtern die Natur von Zeitreihendaten und die Struktur von Zeitreihenprognoseproblemen. Anschließend stellen wir eine Reihe von Zeitreihenmodellen für stationäre Daten und Daten mit Trends und Saisonalität vor. Der Schwerpunkt liegt dabei auf Techniken, die sich leicht in Excel implementieren lassen, darunter gleitender Durchschnitt, exponentielle Glättung, doppelter gleitender Durchschnitt, Holt-Methode und Holt-Winters-Methode. Das Modul behandelt auch die auf linearer Regression basierende Prognose und eine zusammengesetzte Prognosetechnik zur Erhöhung der Genauigkeit.
Das ist alles enthalten
19 Videos2 Lektüren6 Aufgaben1 Diskussionsthema
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik interessieren
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 13. Mai 2021
Thanks, I enjoyed the course teaching and new knowledge. Looking forward to continue with the next course in this specialization.
Geprüft am 29. Mai 2021
I really like how there were lots of examples for us to practice on. It helped to reinforce what we were learning
Geprüft am 15. Dez. 2022
A well planned course on predictive modelling with hands on practice on MS Excel.
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