课程主页: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-predictive-modeling
在数据驱动的时代，掌握预测建模的技能显得尤为重要。我最近完成了明尼苏达大学的Coursera课程《预测建模入门》，对其内容和教学方法深感满意，特此分享我的学习体验和心得。
课程概述：
《预测建模入门》是明尼苏达大学“决策分析”专项课程的第一门课，课程内容涵盖了预测建模的基本概念、过程和应用，重点介绍了线性回归和时间序列预测模型及其在Microsoft Excel中的实际应用。在课程结束时，学习者能够掌握展示和应用预测模型的能力。
课程大纲：
第一周：简单线性回归
这一模块简单明了地介绍了预测建模问题，并重点解析了简单线性回归的结构与应用。通过图形化的方式帮助我们更直观地理解模型，同时深入浅出地讲解了最小二乘法的直觉和相关概念。课程中还演示了如何利用Excel工具（如趋势线、回归工具和Trend()函数）进行模型拟合和预测。
第二周：多元线性回归
在对简单线性回归有了充分了解后，本周将着重讲解多元线性回归，探讨其广泛的应用与如何通过Excel的回归工具进行模型拟合。课程还讨论了过拟合和欠拟合问题，以及选择好回归模型的基本原则，包括在Excel中实现的后向消除方法。
第三周：数据准备
学习准备数据集是进行预测建模的重要一步。本周我们讨论各种类型变量及其在预测建模中的应用，包括分类变量、字符串和日期时间值。更进一步，我们会介绍高阶和交互变量的直觉，以及如何处理多重共线性和缺失值。此外，课程还介绍了多种Excel数据处理与探索的实用工具，如数据透视表、IF()函数、VLOOKUP函数等。
第四周：时间序列预测
最后，我们专注时间序列预测这一特定的预测建模子集，探讨时间序列数据的特性及其结构。课程介绍了多种易于在Excel中实现的时间序列模型，包括移动平均法、指数平滑法、霍尔特法和霍尔特-温特斯法等，同时涵盖了基于线性回归的预测方法。
总结：
这门课程对预测建模中的重要概念进行了深入且易懂的解析，配合Excel的实践操作，使得理论知识与实际应用紧密结合。无论你是数据分析的新手，还是有一定基础的学员，这门课程都值得推荐！
快来一起开启分析数据的新旅程吧！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-predictive-modeling