University of Minnesota
Einführung in prädiktive Modellierung

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University of Minnesota

Einführung in prädiktive Modellierung

De Liu

Dozent: De Liu

11.303 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

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4.8

(122 Bewertungen)

Es dauert 12 Stunden
3 Wochen bei 4 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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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

Unterrichtet in Englisch

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Analytik für die Entscheidungsfindung
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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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

Lehrkraftbewertungen
4.8 (49 Bewertungen)
De Liu
University of Minnesota
1 Kurs11.303 Lernende

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Bewertungen von Lernenden

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122 Bewertungen

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CL
5

Geprüft am 13. Mai 2021

JH
5

Geprüft am 29. Mai 2021

DK
5

Geprüft am 15. Dez. 2022

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