课程主页: https://www.coursera.org/learn/sas-predictive-modeling-using-logistic-regression
课程概述
在数据科学和统计分析领域，预测建模是一项至关重要的技能。今天，我要推荐的是Coursera上的一门课程：使用SAS的逻辑回归进行预测建模。这门课程专注于SAS/STAT软件的LOGISTIC程序，帮助学员掌握如何使用逻辑回归建模个体行为。
课程内容解析
这门课程的内容十分丰富，主要模块包括：
- 课程概述与物流：了解课程架构与预期学习成果。
- 理解预测建模：回顾预测建模的基本知识，并讨论在建模过程中可能遇到的常见挑战。
- 拟合模型：研究逻辑回归模型的概念，并学习如何使用LOGISTIC过程来拟合模型。
- 准备输入变量（第一部分和第二部分）：学习处理预测变量中常见问题的方法，例如缺失值和多重冗余预测变量，并选择出最具有预测性的变量。
- 测量模型性能：评估模型性能，确定优化的分配规则，并生成一系列复杂度逐渐增强的预测模型。
课程亮点
这门课程的最大亮点在于它提供了实际应用实例，强调了如何处理大数据集中的缺失值和非线性关系。这些内容对于正在进入数据科学领域的初学者和希望提高技能的专业人士而言都非常有用。此外，学习完毕后，学员还可以通过SAS认证实践考试，检验自己的学习成果。
推荐人群
我强烈建议对数据分析、统计建模或在业务中使用数据做决策的同学们参加这门课程。如果你希望提升自己的数据处理能力并掌握SAS的使用，这将是一个非常好的选择。
总结
总之，“使用SAS的逻辑回归进行预测建模”是一门内容翔实、实用性强的课程。无论是初学者还是有经验的数据科学家，都能从中获得宝贵的知识与技能。快来加入学习吧！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/sas-predictive-modeling-using-logistic-regression