课程主页: https://www.coursera.org/learn/regression-analysis-simplify-complex-data-relationships
课程概述
《回归分析：简化复杂数据关系》是Google高级数据分析证书项目中的第五门课程。在这门课程中，数据专业人士将学习如何利用回归分析来发现数据集中的不同变量之间的关系，并识别影响业务表现的关键因素。通过实践建模变量关系，学员将掌握多种数据建模方法，并能够运用这些方法解决实际的商业问题。
课程大纲
复杂数据关系导论
课程开始时，学员将了解构建回归模型的主要步骤，从识别假设到解释结果。另外，还将探索两种主要的回归类型：线性回归和逻辑回归。学员将会了解到数据专业人士如何利用这些回归方法来处理不同的商业问题。
简单线性回归
此单元专注于使用模型描述复杂数据关系，尤其是一元线性回归模型的构建，以及如何用Python来实现并解释结果。
多元线性回归
接下来，学员将学习多元线性回归，一个在每个建模步骤上都建立于简单线性回归之上的更复杂的回归模型。此部分还将引入机器学习中的一些关键主题，如特征选择、过拟合和偏差-方差权衡。
高级假设检验
在这个模块中，将基于之前的知识深入探讨两个统计检验：卡方检验和方差分析（ANOVA）。学员需要进行卡方检验和单因素及双因素ANOVA检验，以分析不同类型的数据。
逻辑回归
本单元的重点是二项逻辑回归，一种将数据分类为两个类别的回归分析。学员将学习如何构建这种类型的回归模型，并探讨数据专业人士如何利用该模型从数据中获得见解。
课程结束项目
最后，学员需要完成一个课程项目，通过构建一个回归模型来分析一个工作场景的数据集，巩固他们的学习成果。
个人推荐
总的来说，这门课程对希望深入理解数据分析和建模的学员来说是非常有价值的。无论你是刚入行的新人，还是希望在数据分析方面提升技能的专业人士，这门课程都将帮助你打下坚实的基础。通过丰富的实践练习和项目，你不仅可以学习到理论知识，还能将其应用于实际业务问题中。
如果你对数据分析感兴趣，我强烈推荐你参加这个课程，它将为你的职业发展提供强有力的支持!
课程主页: https://www.coursera.org/learn/regression-analysis-simplify-complex-data-relationships