课程介绍

《回归分析：简化复杂数据关系》是Google高级数据分析证书的第5门课程。这门课程专为数据专业人士设计，帮助他们利用回归分析发现数据集中的不同变量之间的关系，并识别影响商业绩效的关键因素。在这门课程中，您将实践建模变量关系，学习不同的数据建模方法，以及如何将其应用于商业问题的解决。

课程大纲

复杂数据关系介绍
课程的开始，您将探讨建立回归模型的主要步骤，从确定假设到解释结果。接下来，您将了解两种主要的回归类型：线性回归和逻辑回归。您将学习数据专业人士如何使用线性和逻辑回归来解决不同类型的商业问题。

简单线性回归
您将探索如何使用模型来描述复杂的数据关系，并重点关注相关性的关系。接着，您将在Python中构建一个简单线性回归模型并解释其结果。

多元线性回归
在学习了简单回归之后，您将进入更复杂的回归模型：多元线性回归。您将考虑多元回归如何在模型过程的每一步上建立在简单线性回归的基础之上。您还将预览一些机器学习的关键主题：选择、过拟合和偏差-方差权衡。

高级假设检验
您将基于之前的假设检验知识，探索另外两种统计检验：卡方检验和方差分析（ANOVA）。您将学习数据专业人士如何使用这些检验来分析不同类型的数据，并进行两种卡方检验，及单向和双向ANOVA检验。

逻辑回归
您将调查二项逻辑回归，这是一种将数据分类为两类的回归分析方法。您将学习如何构建一个二项逻辑回归模型，以及数据专业人士如何使用这种模型从数据中获得见解。

课程结束项目
在课程结束时，您将完成一个项目，通过构建回归模型来分析一个工作场景数据集。

这门课程特别适合寻求提升数据分析技能的专业人士。它不仅教授了理论知识，还包括丰富的实践，帮助学员在真实项目中运用所学的内容。无论您是初学者还是希望深入了解回归分析的经验专业人士，这门课程都能为您提供有价值的见解和工具。