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University of Minnesota

Introduction to Predictive Modeling

De Liu

Instructeur : De Liu

11 296 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.8

(122 avis)

12 heures pour terminer
3 semaines à 4 heures par semaine
Planning flexible
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Predictive Analytics
  • Catégorie : Data Preparation
  • Catégorie : Time Series Forecasting
  • Catégorie : Linear Regression

Détails à connaître

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Évaluations

20 devoirs

Enseigné en Anglais

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Il y a 4 modules dans ce cours

This module provides a brief overview of predictive modeling problems, illustrating their broad applications. It then focuses on the simplest form of predictive models: simple linear regression. The module follows a graphical approach to illustrate the structure of a simple linear regression model, the intuition for Ordinary Least Squares, and related concepts. Finally, we demonstrate how to use various Excel tools, including trendlines, the Regression tool, and the Trend() function, to fit a simple linear regression model and use it to form predictions.

Inclus

9 vidéos1 lecture4 devoirs1 sujet de discussion

Building on Week 1, in this week we introduce multiple linear regression and its broad applications. Then, we cover how to fit a multiple linear regression model using Excel’s Regression tool and Trend() function and use the resulting model for predictions. The module further discusses the overfitting/underfitting problems and the basic principles of a good regression model. The module also introduces one approach for selecting a good model: backward elimination that can be implemented in Excel.

Inclus

8 vidéos1 lecture4 devoirs

In this week, we will learn how to prepare a dataset for predictive modeling and introduce Excel tools that can be leveraged to fulfill this goal. We will discuss different types of variables and how categorical, string, and datetime values may be leveraged in predictive modeling. Furthermore, we will discuss the intuition for including high-order and interaction variables in regression models, the issue of multicollinearity, and how to handle missing values. We will also introduce several handy Excel tools for data handling and exploration, including Pivot Table, IF() function, VLOOKUP function, and relative reference.

Inclus

13 vidéos6 devoirs1 sujet de discussion

This module focuses on a special subset of predictive modeling: time series forecasting. We discuss the nature of time-series data and the structure of time series forecasting problems. We then introduce a host of time series models for stationary data and data with trends and seasonality, with a focus on techniques that are easily implemented within Excel, including moving average, exponential smoothing, double moving average, Holt’s method, and Holt-Winters’ method. The module also covers linear-regression-based forecasting and a composite forecasting technique for boosting accuracy.

Inclus

19 vidéos2 lectures6 devoirs1 sujet de discussion

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.8 (49 évaluations)
De Liu
University of Minnesota
1 Cours11 296 apprenants

Offert par

Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Probability and Statistics

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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4.8

122 avis

  • 5 stars

    86,17 %

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  • 1 star

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CL
5

Révisé le 13 mai 2021

JH
5

Révisé le 29 mai 2021

DK
5

Révisé le 15 déc. 2022

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