课程主页: https://www.coursera.org/learn/data-collection-analytics-project
在当今数据科学飞速发展的时代，学习如何处理和分析复杂数据变得尤为重要。Coursera上提供的《结合与分析复杂数据》课程，正好满足了这一需求。本课程主要教你如何使用调查权重估计描述性统计量，如均值和总数，以及更复杂的线性和逻辑回归模型参数。
课程的第一部分涵盖了基础估计，经过模块1和模块2的学习，学生将掌握如何在处理调查数据时估计总体及子组的描述性统计。我们将使用R、Stata和SAS等软件进行实例讲解，学习如何估计均值、比例和总数。
模块3和4则探讨如何将额外数据添加到分析中，了解记录连接技术及获取数据连接许可所需的步骤。
课程的第二部分则集中于模型的构建，教授如何使用调查数据来估计线性和逻辑模型参数，并解释对调查数据进行标准误差估算时所需考虑的特征。
在记录连接模块中，课程引入了美国联邦统计系统中关于使用更多（链接）行政记录的当前辩论，并通过实例说明链接数据的必要性，以及在数据连接中遇到的挑战。
最后，课程将讨论获取记录连接同意的伦理问题，包括如何避免偏差估算以及当前研究实例和实际建议。
总体而言，这门课程极具实用性，不仅深入探讨了数据分析技术，还强调了伦理问题的重要性。对于希望提升数据分析技能并希望了解如何结合多源数据的同学来说，这门课程是个不错的选择！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/data-collection-analytics-project