课程主页: https://www.coursera.org/learn/missing-data
在当今数据驱动的世界中，缺失数据问题变得愈发普遍。这门名为《应对缺失数据》的课程在Coursera上提供，帮助学员掌握对样本调查权重调整及缺失数据填补的关键技术。课程涵盖了包括非响应调整和使用外部数据进行校准的步骤，对于希望深入了解数据处理与分析的学员来说，该课程提供了不可或缺的知识。
### 课程概述
该课程提供了一系列系统的学习模块，首先介绍了加权的基本步骤，包括如何通过权重将样本扩展到总体。课程详细讲解了如何计算基权重、调整非响应以及使用协变量进行样本校准等具体步骤。学员将学习到如何使用R统计软件的多个软件包（例如sampling, survey, 和PracTools），帮助执行这些步骤。
### 课程大纲
1. **加权的一般步骤**：介绍了权重的基本概念及其如何用于样本到总体的扩展。
2. **具体步骤**：深入探讨计算基权重和处理非响应的具体方法。
3. **实施步骤**：通过R软件包展示如何实践这些步骤。
4. **缺失项的插补**：学习如何填补调查中缺失的数据，以避免因缺失数据而剔除重要样本。
5. **课程总结**：对课程中讲解的加权和插补方法进行简要回顾。
### 课程评价
总体来说，《应对缺失数据》课程内容丰富，适合所有希望增强数据分析能力的学员。通过学习，学员不仅可以掌握理论知识，还可以获得实用的操作技能，为今后的数据分析工作打下坚实的基础。尤其是对使用统计软件有基础的学员来说，这门课程将使他们在处理缺失数据方面更加得心应手。
在课程结束后，学员将能够自信地运用所学的知识，解决实际中遇到的缺失数据问题，从而提升数据分析的准确性与有效性。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/missing-data