课程主页: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-predictive-modeling
在当今数据驱动的世界中，预测建模已经成为企业决策的重要工具。对于希望掌握这一技能的学习者来说，《预测建模入门》课程无疑是一个理想的起点。这门课程是由明尼苏达大学提供的“决策分析”专业中的第一门课程，旨在引导学生理解预测建模的基本概念、流程和应用。
课程的主要内容涵盖了简单线性回归和时间序列预测模型的实际应用，并且重点强调如何在Microsoft Excel中实施这些模型。对于想要用数据增强决策能力的学习者而言，该课程提供了一个良好的基础。
课程大纲
第一周：简单线性回归
本模块简要介绍预测建模问题，展示其广泛的应用，重点讨论简单线性回归的结构和本质。我们还会演示如何使用Excel中的趋势线和回归工具来拟合线性回归模型并进行预测。
第二周：多重线性回归
在了解简单线性回归的基础上，这一周我们引入多重线性回归并讨论相关应用，讲解如何使用Excel工具建立回归模型及对模型的选取方法。
第三周：数据准备
本模块将讲述如何为预测建模准备数据集，包括变量的类型以及如何使用Excel中的各种工具处理和探索数据。
第四周：时间序列预测
这一模块专注于时间序列预测，介绍各种时间序列模型如何在Excel中实施，以便使用过去的数据进行未来的预测。
课程的适用人群
无论你是数据分析的新手还是希望提升自己分析技能的职场人士，这门课都为你提供了极具价值的知识基础。
总体评价
总的来说，《预测建模入门》课程提供了丰富的内容和实用的技能，让学习者能够有效地使用Excel进行预测分析。课程安排合理，且每一模块的内容都透彻易懂，值得推荐给所有对数据分析感兴趣的人士。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-predictive-modeling